Talagang! Wala pang mas mahusay na oras upang magdagdag ng mga kasanayan sa Hadoop sa iyong resume. Itaguyod natin ito sa ilang mga katotohanan at halimbawa.
Naisip mo ba kung ano ang tech sa likod ng tampok na auto-tagging ng Facebook? Paano ang tungkol sa mga surveillance camera na nakakabuo ng mga hindi nagkakamali na mga imahe kahit na may mababang ilaw? Ang sagot ay Hadoop at ang mga kakayahan sa pagbagsak ng lupa upang maiimbak, maproseso at makuha ang data.
Ang pag-iimbak ng data ay isang bagay ngunit ang pagproseso at pag-query sa kanila ay isang ganap na magkakaibang laro ng bola. Kung ang Big Data ay isang koponan ng Rugby, kung gayon ang Hadoop ay ang pinakamahusay na quarterback na maaari mong makita!
Salamat sa Hadoop, nag-iimbak ang Facebook ng lahat ng impormasyon tungkol sa isang tao at itinuro ang eksaktong oras at petsa ng isang aktibidad sa kanyang profile. Ang lahat ng impormasyon tungkol sa isang tao ay Big Data at tumutulong ang Hadoop na i-render ang lahat ng ito.
Ang lahat ng data ng Hadoop ay nakaimbak sa tuktok ng HDFS (Hadoop Distraced File System) na maaaring maglagay ng parehong nakaayos at hindi nakaayos na data. Ang mga kakumpitensya ng Hadoop (tulad ng RDBMS at Excel) ay maaari lamang mag-imbak ng nakabalangkas na data. Ito ay isang pangunahing kadahilanan kung bakit ang Hadoop ay ang malaking tatay na nagbibigay ng tradisyonal na mga tool sa paghawak ng data ng isang run para sa kanilang pera. Ginagawa ng Hadoop ang pagproseso malapit sa data habang kailangan ng RDBMS ang data na mailipat sa network sa pamamagitan ng I / O upang maproseso ang parehong data.
php parse string upang mag-array
Pagkain para sa pag-iisip: Maaari bang hulaan ng Hadoop ang mga kinalabasan ng sitwasyon batay sa isang hanay ng data?
Ipinapakita ng grap na ito ang exponential na paglago ng data sa mga nakaraang taon. Bigyan ito ng isang malapit na pagtingin at mapapansin mo na ang hindi nakaayos na data account para sa 90% ng lahat ng mga data sa mundo. Ilapat lamang ang prinsipyo ng demand at supply, at maaari nating mapagtanto na ang higit pa at mas maraming istrakturang data na lumulutang sa paligid ay nagbibigay-daan sa mga propesyonal na maaaring ayusin ang data na ito. Iyon ang sapat na dahilan para sa isang tao upang maghanap ng trabaho na pagharap sa hindi istrakturang data aka Big Data. Huwag mag-alinlangan kung ano na ito ang tamang oras upang malaman ang Hadoop.
ano ang ginagawa ng isang ios developer
Sa katotohanan, gaano kabisa ang Hadoop kumpara sa RDBMS?
Ang Hadoop ay kumakatok sa anumang iba pang tool sa paghawak ng data nang diretso sa labas ng parke. Ang RDBMS at Excel ay maaaring maging mahusay sa pamamahala ng data na hindi hihigit sa ilang daang mga sheet ng Excel, ngunit kumusta ang isang libong mga naturang mga file na kailangang panatilihin? Bumalik ulit tayo sa halimbawa ng Facebook. Ang log ng data na naglalaman ng mga detalye ng aktibidad ng isang gumagamit sa Facebook ay hindi maitatago sa Excel, hindi bababa sa hindi lahat ng makasaysayang data ng isang gumagamit na nagsimula pa noong mga dekada. Gayundin, sa data ng Hadoop ay maaaring maluwag na nakabalangkas ngunit hinihiling ng RDBMS ang data na maging mas pare-pareho at sa isang makikilala na format.
Tingnan ang paghahambing sa pagitan ng RDBMS at Hadoop at malalaman mo para sa iyong sarili kung alin ang mas mabuting pamasahe.
Mayroon akong isang pangwakas na istatistika para sa iyo na tatatak sa lahat ng mga pag-aalinlangan sa kung ang Hadoop ay isang mahusay na career choyelo
Ang grap na ito ay isang paglalarawan ng lumalaking pangangailangan para sa mga propesyonal sa Hadoop at tataas lamang ito sa mga susunod na linggo.
Sa kasamaang palad, ikaw at hindi ko mababago ang teknolohiya. Sa pinakamaganda, makakasabay tayo rito at matutunan ang mga umuunlad na teknolohiya at maging kailangang-kailangan sa aming mga lugar ng trabaho. Ito ang tamang oras upang malaman ang Hadoop at sumakay sa alon ng Big Data.
May tanong ba sa amin? Mangyaring banggitin ito sa seksyon ng mga komento at babalikan ka namin.
Mga Kaugnay na Post:
Kailangan mo ba ng Java upang Malaman ang Hadoop?
pagkakaiba sa pagitan ng klase at interface