これは私がHadoopを学ぶのに適切な時期ですか?

このブログ投稿では、Hadoopを学ぶのにこれほど良い時期がなかった理由について説明しています。 Hadoopトレーニングがビッグデータのキャリアにどのように役立つかをご覧ください。

絶対に! Hadoopスキルを履歴書に追加するのにこれほど良い時期はありませんでした。いくつかの事実と例を使ってこれを確立しましょう。

c ++ソートアルゴリズム

Facebookの自動タグ付け機能の背後にある技術は何だろうと思ったことはありませんか?暗い場所でも非の打ちどころのない画像を生成できる監視カメラはどうですか?その答えは、Hadoopと、データを保存、処理、取得するための画期的な機能です。





データの保存は1つのことですが、データの処理とクエリはまったく別の球技です。ビッグデータがラグビーチームの場合、Hadoopはあなたが見つけることができる最高のクォーターバックです!

Hadoopのおかげで、Facebookは人に関するすべての情報を保存し、その人のプロファイルにアクティビティの正確な日時を示すことができます。人に関するすべての情報はビッグデータであり、Hadoopはそのすべてをレンダリングするのに役立ちます。



すべてのHadoopデータは、構造化データと非構造化データの両方を格納できるHDFS(Hadoop分散ファイルシステム)の上に保存されます。 Hadoopの競合他社(RDBMSやExcelなど)は、構造化データのみを保存できます。これが、Hadoopが従来のデータ処理ツールをお金のために実行している大きなパパである主な要因です。 Hadoopはデータの近くで処理を行いますが、RDBMSは同じデータを処理するために、I / Oを介してネットワーク経由でデータを転送する必要があります。

思考の糧: Hadoopはデータセットに基づいて状況の結果を予測できますか?

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このグラフは、長年にわたるデータの指数関数的成長を示しています。よく見ると、非構造化データが世界のすべてのデータの90%を占めていることがわかります。需要と供給の原則を適用するだけで、浮かんでいる非構造化データがますます増えて、このデータを修正できる専門家しか生まれないことがわかります。それは、人が非構造化データ、別名ビッグデータを扱う仕事を探すのに十分な理由です。これがHadoopを学ぶのに適切な時期であることは間違いありません。

Javaクラスのインスタンスデータ

実際、HadoopはRDBMSと比較してどの程度効果的ですか?

Hadoopは、他のデータ処理ツールを公園から直接ノックアウトします。 RDBMSとExcelは、数百のExcelシートを超えないデータを管理するのに効率的かもしれませんが、維持する必要のあるそのようなファイルはどうでしょうか。もう一度Facebookの例に戻りましょう。 Facebookユーザーのアクティビティの詳細を含むデータログをExcelに保存することはできません。少なくとも、数十年前のユーザーの履歴データのすべてではありません。また、Hadoopではデータを大まかに構造化できますが、RDBMSでは、データの一貫性を高め、認識可能な形式にする必要があります。

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RDBMSとHadoopの比較を見ると、どちらが優れているかがわかります。

Hadoopが優れたキャリアチョであるかどうかについてのすべての疑問を封印する最後の統計が1つあります氷。

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このグラフは、Hadoopプロフェッショナルに対する需要の高まりを示しており、その後数週間で増加するだけです。

残念ながら、あなたと私はテクノロジーを変えることはできません。せいぜい、私たちはそれに歩調を合わせ、進化するテクノロジーを学び、職場に欠かせないものになることができます。 Hadoopを学び、ビッグデータの波に乗るのに最適な時期です。

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