Teljesen! Soha nem volt még jobb alkalom, hogy Hadoop készségeket adjon hozzá önéletrajzához. Hadd állapítsuk meg ezt néhány ténnyel és példával.
Gondolkodott már azon, hogy mi a technika mögött áll a Facebook automatikus címkézési funkciója? Mi a helyzet a térfigyelő kamerákkal, amelyek képesek kifogástalan képeket készíteni gyenge megvilágítás mellett is? A válasz a Hadoop és az úttörő képessége az adatok tárolására, feldolgozására és visszakeresésére.
Az adatok tárolása egy dolog, de azok feldolgozása és lekérdezése teljesen más labdajáték. Ha a Big Data egy rögbi csapat, akkor a Hadoop a legjobb hátvéd, akit megtalálhat!
Hadoopnak köszönhetően a Facebook képes minden információt tárolni egy személyről, és profilján feltünteti a tevékenység pontos időpontját és dátumát. Egy személyről minden információ Big Data, és a Hadoop segíti az összes megjelenítését.
Az összes Hadoop-adatot a HDFS (Hadoop Distributed File System) tetején tárolja, amely strukturált és strukturálatlan adatokat egyaránt tartalmaz. A Hadoop versenyzői (például az RDBMS és az Excel) csak strukturált adatokat tárolhatnak. Ez egy fő tényező, amiért Hadoop az a nagy apuka, aki a hagyományos adatkezelő eszközöket futtatja pénzükért. A Hadoop az adatok közelében végzi a feldolgozást, míg az RDBMS-nek szüksége van arra, hogy ugyanazokat az adatokat feldolgozza az I / O-n keresztül a hálózaton keresztül.
ami változtatható és megváltoztathatatlan
Szellemi táplálék: Meg tudja-e jósolni Hadoop egy adatkészlet alapján a helyzet kimenetelét?
Ez a grafikon az adatok exponenciális növekedését mutatja az évek során. Vizsgálja meg közelebbről, és észreveszi, hogy a strukturálatlan adatok teszik ki a világ összes adatának 90% -át. Egyszerűen alkalmazza a kereslet és a kínálat elvét, és rájöhetünk, hogy a körülötte lebegő egyre több strukturálatlan adat csak olyan szakembereket eredményez, akik ezeket az adatokat meg tudják javítani. Ez elegendő oka annak, hogy egy személy strukturálatlan adatokkal, más néven Big Data-val foglalkozó állást keressen. Semmi kétsége nincsen arról, hogy ez a megfelelő alkalom Hadoop megtanulására.
lehet egy kivitelező magán
A valóságban mennyire hatékony a Hadoop az RDBMS-hez képest?
Hadoop minden más adatkezelő eszközt egyenesen kiütött a parkból. Az RDBMS és az Excel hatékonyan kezelheti az adatokat, amelyek nem haladják meg a néhány száz Excel lapot, de mi van ezer ilyen fájllal, amelyet karbantartani kell? Térjünk vissza a Facebook példájához. A Facebook-felhasználó tevékenységének részleteit tartalmazó adatnapló nem tárolható az Excel programban, legalábbis nem egy felhasználó évtizedes múltra visszatekintő összes adata. Továbbá, a Hadoop-ban az adatok lazán strukturálhatók, de az RDBMS megköveteli, hogy az adatok következetesebbek és felismerhetőbbek legyenek.
Vessen egy pillantást az RDBMS és a Hadoop összehasonlítására, és maga is megtudhatja, melyik a legjobb ár.
Van egy utolsó statisztikám az Ön számára, amely minden kétséget meg fog szüntetni abban, hogy Hadoop jó karrier-ejég.
Ez a grafikon szemlélteti a Hadoop szakemberek iránti növekvő igényt, és csak a következő hetekben fog növekedni.
Sajnos te és én nem tudunk változtatni a technológián. Legjobb esetben lépést tudunk tartani vele, és megtanulhatjuk a fejlődő technológiákat, és nélkülözhetetlenné válhatunk munkahelyünkön. Itt az ideje, hogy megtanuljuk Hadoopot és meglovagoljuk a Big Data hullámot.
Van egy kérdésünk? Kérjük, említse meg a megjegyzések részben, és mi kapcsolatba lépünk Önnel.
Kapcsolódó hozzászólások:
Szüksége van Java-ra a Hadoop megtanulásához?
dátum adattípus sql-ben