10 jó forrás a Big Data és a Hadoop megismeréséhez

A napról napra növekvő adatmennyiséggel az olyan technológiák, mint a Big Data és az Apache Hadoop, hatalmas népszerűségre tesznek szert.

És úgy tűnik, nem csökken, legalábbis hamarosan.

Egy jelentés szerint a Big Data Analytics piacának értéke 2018-ban 37,34 milliárd dollár, a CAGR 12,3%-os növekedése mellett 2019 és 2027 között 2027-re eléri a 105,08 milliárd dollárt.

Napjaink üzleti világa inkább az ügyfelekre összpontosít személyre szabott szolgáltatásokkal és gyümölcsöző interakciókkal. A Hadoop képes megoldani azokat az összetett kihívásokat, amelyekkel a vállalkozások szembesülnek, és le tudja küzdeni a hagyományos megközelítések gyengeségeit; ennélfogva a magasabb elfogadás.

Ez az oka annak, hogy ezen készségek elsajátítása megváltoztathatja karrierjét, és segíthet megtalálni azt az álommunkát, amelyért titokban imádkozik!

De ismeri a Big Data-t és a Hadoop-ot, és azt, hogy ezek milyen előnyökkel járnak a vállalkozások számára?

Ne aggódjon, ha a válasza nem.

Mert ebben a cikkben először megértjük a Big Data és a Hadoop fogalmait, majd feltárunk néhány jó forrást, ahol elsajátíthatja ezeket a készségeket.

Kezdjük!

Apache Hadoop és Big Data: mik ezek?

Nagy adat

A big data összetett és nagy adathalmazok gyűjteményét jelenti, amelyeket nehéz feldolgozni és tárolni hagyományos módszerekkel vagy adatbázis-kezeléssel. Ez egy hatalmas téma, amely különféle kereteket, technikákat és eszközöket foglal magában.

A nagy adatok olyan adatok, amelyeket különböző alkalmazások és eszközök állítanak elő, mint például a fekete doboz, a közlekedés, a kereső, a tőzsde, az elektromos hálózat, a közösségi média, és a lista folytatható.

A Big Data különböző folyamatai közé tartozik az adatok rögzítése, tárolása, gondozása, megosztása, keresése, átvitele, megjelenítése és elemzése. A Big Data-nak három formátuma létezik: strukturált adatok, strukturálatlan adatok és félig strukturált adatok.

A Big Data előnyei a következők:

• Növeli a szervezeti hatékonyságot, miközben csökkenti az extra kiadásokat
• Segít kínálatát az ügyfelek igényei, igényei, hiedelmei és vásárlási preferenciái alapján személyre szabni a jobb értékesítés és márkaépítés érdekében
• Győződjön meg arról, hogy a megfelelő alkalmazottakat alkalmazzák
• Jobb döntéshozatalt eredményez
• Mélyebb betekintéssel táplálja az innovációt
• Fejlődés az egészségügyben, az oktatásban és más ágazatokban
• Ároptimalizálás termékei és szolgáltatásai számára

Apache Hadoop

Az Apache Hadoop egy nyílt forráskódú szoftverkeret, amelyet a szervezetek nagy mennyiségű adat tárolására és számítások elvégzésére használnak. Ennek a keretrendszernek az alapja a Java, valamint bizonyos natív C-kódok és shell szkriptek.

Az Apache Software Foundation 2006-ban fejlesztette ki a Hadoopot. Ez alapvetően egy eszköz a nagy adatok feldolgozására, és értelmesebbé tételére, hogy több bevételt generáljon és más előnyöket élvezzen. Ez azt jelenti, hogy a Hadoop ökoszisztémája képes megoldani a Big Data-t, és így kapcsolódnak egymáshoz, ha kíváncsi vagy rá.

A Hadoop ökoszisztéma különböző összetevői a TEZ, a Storm, a Mahout, a MapReduce stb. A Hadoop megfizethető, ugyanakkor rendkívül méretezhető, rugalmas, és a hibatűrést is tartalmazza a nagyra értékelt szolgáltatások listáján. Emiatt rohamosan terjed az alkalmazása.

A Hadoop előnyei a következők:

• Nagy mennyiségű adat elosztott tárolásának és feldolgozásának képessége
• Gyorsabb és nagyobb számítási teljesítmény
• Nagy hibatűrés, mivel az adatfeldolgozás védve van a hardverhibáktól. Még ha egy csomópont meghibásodik is, a rendszer automatikusan átirányítja a feladatot más csomópontokhoz, biztosítva ezzel, hogy a számítás soha ne hibásodjon meg.
• Lehetővé teszi a rendszer egyszerű méretezését, hogy több adatot kezeljen több csomópont hozzáadásával.
• A rugalmasság tetszőleges mennyiségű adat tárolására, majd tetszőleges felhasználására
• Mivel a Hadoop egy ingyenes, nyílt forráskódú keretrendszer, sok pénzt takaríthat meg a vállalati megoldásokhoz képest.

Hogyan alkalmazzák a vállalkozások a Big Data-t és a Hadoop-ot?

A Hadoop és a Big Data nagy piaci kilátásokkal rendelkezik a különböző iparági vertikumokban. Ebben a digitális korban adatmilliárdok és billiók állítanak elő új technológiákkal. Ezek a technológiák pedig hatékonyan tárolják ezeket a hatalmas adatokat és feldolgozzák azokat, így a vállalkozások még tovább növekedhetnek.

Az e-kereskedelemtől, a médiától, a távközléstől és a banki szolgáltatásoktól az egészségügyig, a kormányzatig és a közlekedésig az iparágak profitáltak az adatelemzésből; ezért a Hadoop és a Big Data alkalmazása rohamosan terjed.

De hogyan?

Tekintsen meg néhány iparágat, és hogyan valósítják meg a Big Data-t.

• Média, kommunikáció és szórakoztatás: A vállalkozások a Hadoop és a Big Data Analytics segítségével elemzik az ügyfelek viselkedését. Az elemzést arra használják, hogy ennek megfelelően szolgálják ki ügyfeleiket, és a célközönségükre szabják a tartalmat.
• Oktatás: az oktatási szektorban működő vállalkozások a technológiák segítségével nyomon követik a tanulók viselkedését és előrehaladását az idő múlásával. Használják arra is, hogy nyomon kövessék az oktatók vagy tanárok teljesítményét a tantárgy, a tanulók száma, előrehaladása stb. alapján.
• Egészségügy: Az intézmények közegészségügyi betekintést és vizualizációt használnak a betegségek terjedésének nyomon követésére, és hamarabb dolgoznak az aktív intézkedéseken.
• Banki szolgáltatások: A nagy bankok, a kiskereskedők és az alapkezelő cégek a Hadoop-ot használják fel érzelmek mérésére, kereskedés előtti elemzésekre, prediktív elemzésekre, közösségi elemzésekre, ellenőrzési nyomvonalakra stb.

Karrierlehetőségek a Hadoop és a Big Data területén

Az IBM szerint az adattudomány igényes karrier, amely tovább fog növekedni. Önmagában az informatika, a pénzügy és a biztosítás igényli az adattudósok körülbelül 59%-át.

A keresett jövedelmező készségek közül néhány az Apache Hadoop, az Apache Spark, az adatbányászat, a gépi tanulás, a MATLAB, a SAS, az R, az adatvizualizáció és az általános célú programozás.

Olyan munkaprofilokat kereshet, mint:

• Adatelemző
• Adattudós
• Big Data építész
• Adatmérnök
• Hadoop Admin
• Hadoop fejlesztő
• Szoftvermérnök

Az IBM azt is jósolja, hogy az Apache Hadoop ismeretekkel rendelkező szakemberek átlagosan 113 258 dolláros fizetést kaphatnak.

Motivációnak tűnik?

Kezdjük el felfedezni azokat a jó forrásokat, amelyekből megtanulhatja a Big Data és a Hadoop használatát, és sikeres irányba terelheti szakmai útját.

Big Data építész

Az Edureka Big Data Architect Masters Programja segít abban, hogy jártassá váljon a Big Data szakértői által használt rendszerekben és eszközökben. Ez a mesterképzés az Apache Hadoop, a Spark stack, az Apache Kafka, a Talend és a Cassandra képzéseket foglalja magában. Ez egy kiterjedt program, amely 9 tanfolyamot és 200+ interaktív tanulási órát tartalmaz.

Több mint 5000 globális munkaköri leírás alapos kutatásával alakították ki a tantervet. Itt olyan készségeket sajátíthat el, mint a YARN, Pig, Hive, MapReduce, HBase, Spark Streaming, Scala, RDD, Spark SQL, MLlib és további 5 készség.

Számos lehetőség közül választhat a tanfolyam elvégzéséhez, például reggel, este, hétvégén vagy hétköznap. Rugalmasságot biztosítanak arra is, hogy egy másik köteggel váltson osztályt, és a befejezés után elegáns bizonyítványt kap. Élethosszig tartó hozzáférést biztosítanak a tanfolyam összes tartalmához, beleértve a telepítési útmutatókat, a vetélkedőket és a prezentációkat.

Hadoop Basic

Tanulja meg a Big Data és a Hadoop alapjait a Whizlabs-től, hogy fejleszthesse készségeit és megragadhassa az izgalmas lehetőségeket.

A kurzus olyan témákat fed le, mint a Big Data bemutatása, adatelemzés és streamelés, Hadoop a felhőben, adatmodellek, Hadoop telepítési bemutató, Python demó, Hadoop és GCP demó, valamint Python with Hadoop bemutató. Ez a kurzus több mint 3 órányi videót tartalmaz, 8 előadásra osztva, amelyek témákat fednek le, a fentiek szerint.

A kiváló ügyfélszolgálaton felül korlátlan hozzáférést biztosítanak a kurzus tartalmához különböző eszközökön, beleértve a Mac-et, PC-t, Androidot és iOS-t. A tanfolyam elindításához több programozási nyelv előzetes, mély ismeretekkel kell rendelkeznie a szerepük alapján. Miután befejezted a programot és megnézted a 100%-os videókat, aláírt tanfolyami bizonyítványt állítanak ki neked.

Kezdőknek

Udemy részt vett a Big Data & Hadoop for Beginners tanfolyamon, hogy csővezetékek tervezésével elsajátítsa a Big Data és a Hadoop alapjait, valamint a HDFS-t, a Hive-t, a Pig-et és a MapReduce-t. Ezenkívül megtanítják a technológiai trendekre, a Big Data piacra, a fizetési trendekre és a különféle munkakörökre ezen a területen.

Megértheti a Hadoop működését, összetett architektúráját, összetevőit és telepítését a rendszeren. A kurzus bemutatja, hogyan használhatja a Pig, Hive és a MapReduce alkalmazásokat hatalmas adatkészletek elemzésére. Demókat is biztosítanak a Hive-lekérdezésekhez, a Pig-lekérdezésekhez és a HDFS-parancsokhoz a minta szkriptjeik és adatkészleteik mellett.

Ezen a tanfolyamon megtanulhatja, hogyan írhat önálló kódokat a Pig and Hive programban nagy mennyiségű adat feldolgozásához és adatfolyamok tervezéséhez. Modern adatarchitektúrát vagy Data Lake-et is tanítanak, és segítenek a Big Data készletek használatának gyakorlásában. A tanfolyam elindításához alapvető SQL ismeretekre van szükség, ha pedig ismeri az RDBMS-t, az még jobb.

Szakosodás

Vegyen részt a Coursera Big Data specializációján, és tanulja meg a Big Data alapvető módszereit, amelyeket a Kaliforniai Egyetem San Diego (UCSanDiego) kínál 6 egyszerű kurzuson.

És ami a legjobb: ingyenesen regisztrálhatsz rá. Ezen a tanfolyamon olyan készségeket sajátíthat el, mint a Neo4j, Apache Hadoop, Apache Spark, MongoDB, MapReduce, Cloudera, Data Model, adatkezelés, Splunk, adatmodellezés és gépi tanulási alapismeretek a Big Data mellett.

A specializáció segít abban, hogy jobb üzleti döntéseket hozzon a Big Data rendszerezésének, elemzésének és értelmezésének megértésével. Segítségével képes lesz alkalmazni meglátásait a való világ problémáiban és kérdéseiben.

Tartalmaz egy gyakorlati projektet, amelyet be kell fejeznie ahhoz, hogy sikeresen teljesítse a specializációt, és megszerezze a minősítést, amely megosztható leendő munkáltatóival és egy szakmai hálózattal.

A specializáció körülbelül 8 hónapot vesz igénybe, és rugalmas ütemezést tartalmaz. Nincs szükség előzetes tudásra vagy tapasztalatra a tanfolyam megkezdéséhez. Az előadás feliratai 15 nyelven érhetők el, például angol, hindi, arab, orosz, spanyol, kínai, koreai stb.

Hadoop Framework

A fentiekhez hasonlóan ez a kurzus – az UCSanDiego a Coursera Hadoop platform- és alkalmazási keretrendszerét kínálja. Kezdő szakembereknek vagy programozóknak szól, akik meg akarják érteni azokat az alapvető eszközöket, amelyek szükségesek az adatok nagy darabokban történő összegyűjtéséhez és elemzéséhez.

Még előzetes tapasztalat nélkül is végigjárhatja az Apache Hadoop és a Spark keretrendszereit gyakorlati példákkal. Megtanítják Önnek a Hadoop szoftververem alapvető folyamatait és összetevőit, az architektúrát és a végrehajtási folyamatot.

Az oktató feladatokat is ad arra vonatkozóan, hogyan alkalmazzák az adattudósok olyan fontos technikákat és koncepciókat, mint a MapReduce a Big Data problémák megoldásában. A tanfolyam végén olyan készségekre teszel szert, mint a Python, az Apache Hadoop és a Spark, valamint a MapReduce.

A kurzus 100%-ban online, körülbelül 26 órát vesz igénybe, megosztható bizonyítványt és rugalmas határidőket tartalmaz, a videófeliratok pedig 12 nyelven érhetők el.

A Hadoop elsajátítása

Kivételes üzleti betekintést nyerhet, ha elolvassa a Chanchal Singh és Manish Kumar Hadoop 3 elsajátítása című könyvet. Ez egy teljes útmutató, amely segít elsajátítani a Hadoop 3 legújabb koncepcióit, és elérhető az Amazonon.

Ez a könyv segít megérteni a Hadoop 3 újonnan bevezetett képességeit és funkcióit, összetörni és feldolgozni az adatokat a YARN, a MapReduce és más releváns eszközök segítségével. Ezenkívül segít a Hadoop 3-ban szerzett készségeinek fejlesztésében, valamint a valós helyzetekben és kódokban szerzett tanulságok hasznosításában.

Ez elvezeti Önt a Hadoop működéséhez a magjában, és több eszköz kifinomult koncepcióit tanulmányozza, megérti, hogyan védheti meg fürtjét, és megoldásokat fedezhet fel. Ezzel az útmutatóval megoldhatja a tipikus problémákat, beleértve a Kafka hatékony használatát, az üzenetküldő rendszerek megbízhatóságát, az alacsony késleltetést és a hatalmas adatmennyiségek kezelését.

A könyv végén mély betekintést nyerhet az elosztott számítástechnikába a Hadoop 3 segítségével, vállalati szintű alkalmazásokat készíthet Flick, Spark és sok más segítségével, valamint nagy teljesítményű és méretezhető Hadoop adatfolyamokat fejleszthet.

Hadoop tanulása

A LinkedIn kiváló hely a szakmai hálózat bővítésére, valamint tudásának és készségeinek bővítésére.

Ez a 4 órás tanfolyam bemutatja a Hadoop-ot, az alapvető fájlrendszereket a Hadooppal, a MapReduce-t, a feldolgozómotort, a programozási eszközöket és a Hadoop-könyvtárakat. Megtanulja, hogyan állíthatja be a fejlesztői környezetet, hogyan optimalizálhatja és futtathatja a MapReduce-feladatokat, hogyan hozhat létre munkafolyamatokat a feladatok ütemezéséhez, és hogyan végezheti el az alapvető kódlekérdezéseket a Pig és Hive segítségével.

Ezen kívül megismerheti a Hadoop-fürtökhöz használható elérhető Spark-könyvtárakat, valamint az ML-feladatok Hadoop-fürt tetején történő futtatásának különféle lehetőségeit. Ezzel a LinkedIn-tanfolyammal megszerezheti a Hadoop-adminisztrációt, adatbázis-adminisztrációt, adatbázis-fejlesztést és a MapReduce-t.

A LinkedIn megosztható tanúsítványt biztosít Önnek, amelyet a tanfolyam elvégzése után a LinkedIn-profiljában is bemutathat. Letöltheti és megoszthatja a potenciális munkaadókkal.

Alapok

Tanulja meg a Big Data Fundamentals-t az edX-től, hogy megértse, hogyan vezet ez a technológia változásokat a szervezetekben, valamint olyan fontos technikákat és eszközöket, mint a PageRank algoritmusok és az adatbányászat. Ezt a kurzust az Adelaide-i Egyetem kínálja Önnek, és már több mint 41 ezer ember iratkozott be rá.

A MicroMasters Program keretébe tartozik, hossza 10 hét, heti 8-10 óra erőfeszítéssel. És a tanfolyam INGYENES. Ha azonban a befejezés után bizonyítványt szeretne kapni, körülbelül 199 dollárt kell fizetnie érte. A téma középszintű ismeretét igényli, és az Ön kényelmének megfelelően saját tempójú.

Ha szeretne részt venni egy MicroMasters programban a Big Data területén, azt tanácsolják, hogy a kurzus megkezdése előtt végezze el a Computation Thinking & Big Data, valamint az Adattudományi programozást. Megtanítják a Big Data fontosságára, a kihívásokra, amelyekkel a vállalatok szembesülnek a nagyméretű adatok elemzése során, és azt, hogy a Big Data hogyan oldja meg a problémát.

A végéhez közeledve meg fogja érteni a kutatásban és az iparban használt különféle Big Data alkalmazásokat.

Adatmérnök

Az Udacity Data Engineering tanfolyama új lehetőségeket nyit meg az adattudományi karrierje előtt. A tanfolyam becsült időtartama 5 hónap, heti 5-10 óra erőfeszítéssel.

Ezek megkövetelik az SQL és a Python középfokú megértését. Ezen a tanfolyamon megtudhatja, hogyan építhet Data Lake-et és adattárházat, hogyan készíthet adatmodelleket Cassandra és PostgreSQL-lel, hogyan dolgozhat hatalmas adatkészletekkel a Spark használatával, és hogyan lehet adatfolyamat automatizálni az Apache Airflow segítségével.

Ennek a kurzusnak a vége felé kamatoztatni fogja készségeit egy csúcsprojekt sikeres befejezésével.

Youtube

Edureka biztosítja a Big Data & Hadoop teljes videós tanfolyamot a YouTube-on.

Milyen menő ez?

Bármikor, bárhonnan és minden költség nélkül elérheti.

Ez a teljes kurzusról szóló videó segít ezeknek a fogalmaknak a részletes megismerésében és megértésében. A tanfolyam nagyszerű kezdőknek és tapasztalt szakembereknek egyaránt, akik szeretnék elsajátítani készségeiket a Hadoopban.

A videó bemutatja a Big Data bevezetését, a kapcsolódó problémákat, használati eseteket, a Big Data Analyticset, valamint annak szakaszait és típusait. Ezután elmagyarázza az Apache Hadoop-ot és annak architektúráját; HDFS és replikációja, adatblokkok, olvasási/írási mechanizmus; DataNode és NameNode, checkpointing és másodlagos NameNode.

Ezután megismerheti a MapReduce-t, a munkafolyamatot, a szószámláló programját, a YARN-t és annak architektúráját. Elmagyarázza a Sqoop, a Flume, a Pig, a Hive, a HBase, a kódszakaszokat, az elosztott gyorsítótárat és egyebeket is. A videó utolsó órájában megtudhatsz dolgokat a Big Data Engineerekről, készségeikről, felelősségeikről, tanulási útjukról és arról, hogyan válhatsz azzá. A videó néhány interjúkérdéssel zárul, amelyek segíthetnek a valós idejű interjúk feltörésében.

Következtetés

Úgy tűnik, hogy az adattudomány jövője fényes, és így karriert építhet rá. A Big Data és a Hadoop a két leginkább használt technológia a szervezetekben szerte a világon. Ezért ezeken a területeken nagy a kereslet az állások iránt.

Ha érdekli, vegyen részt egy tanfolyamon az imént említett források bármelyikében, és készüljön fel egy jövedelmező állásra.

Minden jót! 👍