Абсолютно! Еще никогда не было лучшего времени, чтобы добавить навыки Hadoop в свое резюме. Давайте установим это на нескольких фактах и примерах.
Вы когда-нибудь задумывались, какие технологии стоят за функцией автоматической пометки в Facebook? Как насчет камер наблюдения, которые могут создавать безупречные изображения даже при слабом освещении? Ответ - Hadoop и его новаторские возможности по хранению, обработке и извлечению данных.
Хранение данных - это одно, а обработка и запросы к ним - совсем другое дело. Если Big Data - это команда по регби, то Hadoop - лучший защитник, которого вы можете найти!
Благодаря Hadoop Facebook может хранить всю информацию о человеке и указывать точное время и дату активности в его / ее профиле. Вся информация о человеке - это большие данные, и Hadoop помогает их визуализировать.
Все данные Hadoop хранятся поверх HDFS (распределенной файловой системы Hadoop), которая может содержать как структурированные, так и неструктурированные данные. Конкуренты Hadoop (такие как СУБД и Excel) могут хранить только структурированные данные. Это главный фактор, почему Hadoop - большой папа, который дает возможность традиционным инструментам обработки данных за свои деньги. Hadoop выполняет обработку рядом с данными, в то время как СУБД требует передачи данных по сети через ввод-вывод для обработки тех же данных.
Пища для размышлений: Может ли Hadoop предсказать исход ситуации на основе набора данных?
c ++ рекурсивный фибоначчи
Этот график показывает экспоненциальный рост данных с годами. Присмотритесь к нему поближе, и вы заметите, что неструктурированные данные составляют 90% всех данных в мире. Просто примените принцип спроса и предложения, и мы сможем понять, что все больше и больше неструктурированных данных, перемещающихся вокруг, порождают только профессионалов, которые могут исправить эти данные. Это достаточная причина для поиска работы с неструктурированными данными, известными как большие данные. Не сомневайтесь, что сейчас подходящее время для изучения Hadoop.
Насколько в действительности Hadoop эффективен по сравнению с СУБД?
Hadoop вытесняет любой другой инструмент обработки данных прямо из парка. РСУБД и Excel могут быть эффективными при управлении данными, не превышающими нескольких сотен листов Excel, но как насчет тысячи таких файлов, которые необходимо поддерживать? Вернемся снова к примеру с Facebook. Журнал данных, содержащий сведения об активности пользователя Facebook, не может быть сохранен в Excel, по крайней мере, не все исторические данные пользователя, относящиеся к десятилетиям. Кроме того, в Hadoop данные могут быть слабо структурированы, но СУБД требует, чтобы данные были более согласованными и в узнаваемом формате.
что такое экземпляр в Java
Взгляните на сравнение РСУБД и Hadoop, и вы сами узнаете, какая из них лучше.
У меня есть для вас последняя статистика, которая развеет все сомнения в том, что Hadoop подходит для карьеры.лед.
Этот график является иллюстрацией растущего спроса на профессионалов Hadoop, который будет только расти в ближайшие недели.
К сожалению, мы с тобой не можем изменить технологию. В лучшем случае мы можем идти в ногу с ними, изучать развивающиеся технологии и стать незаменимыми на наших рабочих местах. Пришло время изучить Hadoop и оседлать волну больших данных.
Есть вопрос к нам? Пожалуйста, укажите это в комментариях, и мы свяжемся с вами.
что такое класс сканера в Java
Похожие сообщения: