Diré ir por Hadoop. Eres un desarrollador de Java, entonces tienes una ventaja adicional en comparación con los demás.
Según mi punto de vista, puedes comenzar tu carrera como desarrollador de Hadoop. El rol de desarrollador de Hadoop es la codificación y programación. Entonces, si tiene un buen comando en Java, puede trabajar fácilmente como desarrollador de Hadoop.
En Hadoop obtendrá más salario que en cualquier otro campo porque es una tecnología actual y las empresas tienen un gran requisito para los candidatos de Big data Hadoop. Obtendrá suficiente salario si aprende Hadoop correctamente.
- ¿Cuál es la diferencia entre ingeniería química y tecnología química?
- ¿Qué debo saber antes de comenzar SuccessFactors?
- ¿Quién puede ayudarme a escribir mi currículum?
- ¿Alguien puede hacer un doctorado de otro país después de la ingeniería sin tomar un examen de ingreso?
- Soy un estudiante de primer año de B.Tech CSE en VIT, Vellore. ¿Cuál sería una hoja de ruta para colocarme en Google en una buena posición?
El salario promedio de Hadoop es de 6 a 8 lagos . Así que ahora puede estimar cuánto puede ganar aprendiendo Java.
Eche un vistazo a la imagen de trabajos para el desarrollador de Hadoop de Indeed.com
Para conocer más trabajos para el desarrollador de Hadoop, consulte el siguiente enlace:
Empleos de desarrollador de Hadoop
Ahora, creo que tienes una idea sobre los salarios de Hadoop.
Ahora, comencemos cómo prepararse para Hadoop. Para aprender Hadoop debes comenzar desde cero.
Comencemos con las preguntas básicas ¿Por qué necesitamos Hadoop? ¿Cómo proporcionó la solución para Big Data?
- ¿Por qué necesitamos Hadoop?
Al utilizar el método tradicional, no pudimos almacenar datos enormes y datos no estructurados de manera confiable. RDBMS solo puede almacenar datos en forma estructurada, pero hoy el 80% de los datos generados están en forma no estructurada. Entonces, fue posible usar RDBMS.
Entonces, Hadoop surgió ya que puede almacenar una gran cantidad de datos y datos estructurados de manera eficiente.
Hadoop no es solo un sistema de almacenamiento, sino también una plataforma para el almacenamiento y el procesamiento de datos. Es escalable (ya que podemos agregar más nodos sobre la marcha), tolerante a fallas (incluso si los nodos caen, datos procesados por otro nodo).
Las siguientes características de Hadoop lo convierten en una plataforma única:
- Flexibilidad para almacenar y extraer cualquier tipo de datos, ya sea estructurados, semiestructurados o no estructurados. No está limitado por un solo esquema.
- Se destaca en el procesamiento de datos de naturaleza compleja. Su arquitectura escalable divide las cargas de trabajo en muchos nodos. Otra ventaja adicional es que su sistema de archivos flexible elimina los cuellos de botella de ETL.
- Escala económicamente, como se discutió, puede implementarse en hardware básico. Aparte de esto, su naturaleza de código abierto protege contra el bloqueo del vendedor.
Para más detalles, consulte el siguiente enlace:
Necesidad de Hadoop
- Cómo Hadoop proporcionó la solución
En Hadoop, los datos de entrada se dividen en bloques de 128 Mb. El bloque es la unidad de datos más pequeña en un sistema de archivos. Tomemos un ejemplo de que hay datos de entrada de 512Mb y luego HDFS los divide en bloques de 4 bloques 512/128. Hadoop es un sistema distribuido.
El archivo se divide en bloques y cada bloque se almacena en diferentes nodos con 3 réplicas predeterminadas de cada bloque. Cada réplica de un bloque se almacena en el nodo diferente para proporcionar una función tolerante a fallas y la ubicación de estos bloques en el nodo diferente se decide por el nodo Nombre. El nodo de nombre lo hace lo más distribuido posible. Al colocar un bloque en un nodo de datos, considera cuánto se carga un nodo de datos en particular en ese momento.
Para más detalles: bloques de datos HDFS
Ahora, después de lo básico de Hadoop, continúe con MapReduce y HDFS
- HDFS
HDFS es la capa de almacenamiento de Hadoop. Sistema de archivos distribuidos de Hadoop: HDFS es el sistema de almacenamiento más confiable del mundo. HDFS es un sistema de archivos de Hadoop diseñado para almacenar archivos muy grandes que se ejecutan en un clúster de hardware básico. HDFS está diseñado según el principio de almacenamiento de una menor cantidad de archivos grandes en lugar de la gran cantidad de archivos pequeños. Proporciona una capa de almacenamiento tolerante a fallas para Hadoop y sus otros componentes. La replicación de datos nos ayuda a lograr esta característica. Almacena datos de manera confiable incluso en caso de falla de hardware. Proporciona acceso de alto rendimiento a los datos de la aplicación al proporcionar el acceso a los datos en paralelo.
Para más detalles : Guía de HDFS
Veamos las características de Hadoop que hacen que Hadoop sea una plataforma única.
1. Tolerancia a fallas
2. Alta disponibilidad
3. Fiabilidad de datos
4. Replicación
5. Escalabilidad
6. Almacenamiento distribuido
Para conocer todos los detalles de estas características, consulte el siguiente enlace:
Las mejores características de HDFS
Ahora adelante con MapReduce. Si desea comenzar su carrera como desarrollador de Hadoop, debe hacer un buen comando en MapReduce. MapReduce es el diseño del modelo de programación de Hadoop.
- Mapa reducido
MapReduce es la capa de procesamiento de Hadoop . MapReduce es un modelo de programación diseñado para procesar grandes volúmenes de datos en paralelo al dividir el trabajo en un conjunto de tareas independientes. Solo necesita poner la lógica de negocios en la forma en que MapReduce funciona y el resto se ocupará del marco. El trabajo (trabajo completo) que el usuario envía al maestro se divide en pequeños trabajos (tareas) y se asigna a los esclavos.
Los programas de MapReduce están escritos en un estilo particular influenciado por construcciones de programación funcional, modismos específicos para procesar listas de datos. Aquí, en map reduce, obtenemos la entrada como una lista y la convierte en salida, que nuevamente es una lista. Es el corazón de Hadoop. Hadoop es mucho más potente y eficiente debido a la reducción de mapas, ya que aquí se realiza el procesamiento paralelo.
Para saber más: MapReduce- Guía completa
También puede ver el video a continuación para MapReduce Introducción:
Para obtener más detalles de MapReduce, consulte los siguientes enlaces:
Hadoop MapReduce Flow – Cómo fluyen los datos en MapReduce
¿Qué es el reductor en Hadoop MapReduce?
¿Qué es Mapper en Hadoop MapReduce?
Ahora lo último es leer las preguntas de la entrevista y practicar Hadoop:
Las 100 preguntas y respuestas más importantes de la entrevista de Hadoop
Big Data Hadoop Quiz – Parte I
Prueba de Hadoop – Parte II
Espero que mi respuesta te ayude a aprender Hadoop.
