¿Cuál es el camino profesional para un desarrollador de Java en Hadoop o big data?

Muchos profesionales están cambiando sus carreras a Big Data y Hadoop debido al aumento repentino de datos y demanda en Big Data y sus tecnologías. Hadoop es la tecnología más popular en él. Y es más beneficioso y fácil de entender para el desarrollador de Java, ya que el marco Hadoop está escrito en lenguaje Java . De hecho, aprender y entrar en Big data y Hadoop podría ser muy ventajoso para cualquier persona con experiencia en TI.

Como un camino para entrar en Big Data y Hadoop, te sugiero que aprendas Big Data Hadoop; es mejor ir a un curso certificado para una capacitación adecuada y conseguir un trabajo.

Le sugeriría DataFlair para la capacitación de Big Data Hadoop, ya que están 100% orientados al trabajo y se centran para que la industria de los estudiantes esté lista para comenzar a trabajar directamente en las principales empresas. Capacitan tanto a profesionales como a estudiantes y estudiantes de primer año junto con apoyo laboral . Puede obtener la capacitación junto con su trabajo o estudios.

También proporciona algunos enlaces para comenzar a aprender los conceptos básicos de Hadoop

1. Tutorial de Hadoop: una guía completa de Hadoop para principiantes
2. Características de Hadoop y principios de diseño
3. Terminologías de Big Data y conceptos de Hadoop que debe conocer
4. Componentes del ecosistema de Hadoop y su papel
5. Cómo funciona Hadoop: aprenda el funcionamiento interno de Hadoop
6. Limitaciones de Hadoop – Cómo superar
7. Caché Distribuido en Hadoop – Introducción, Pros y Contras
8. Las 100 preguntas y respuestas más importantes de la entrevista de Hadoop
9. ¿Cómo instalar Hadoop 1.x en un clúster de múltiples nodos?
10. Hadoop – Video tutorial

Si la respuesta fue suficientemente informativa, UPVOTE.

¡Todo lo mejor!

En primer lugar, diría que Java es solo una ventaja adicional para aprender Hadoop y no una necesidad. Pero dicho esto, tener un fondo de Java definitivamente lo ayudará a elevar alturas en su carrera de Big Data y Hadoop. Puede leer un análisis detallado sobre cómo cambiar su carrera de Java a Hadoop en el siguiente enlace:

Cambio de carrera: de Java a Big Data / Hadoop.

También le animo a leer algunos recursos disponibles en línea. Aquí hay algunos que encontré útiles:

• 5 razones para aprender Hadoop
• 10 razones por las que Big Data Analytics es el mejor movimiento profesional
• ¿Necesita Java para aprender Hadoop?
• ¿Por qué un ingeniero de pruebas de software debe aprender las tecnologías Big Data y Hadoop Ecosystem?

Algunas de las preguntas de la entrevista que se hacen durante una entrevista de Hadoop también pueden darle una idea de lo que puede esperar al cambiar de Java a Hadoop:

• Las 50 preguntas principales de la entrevista de Hadoop para las que debe prepararse en 2016
• Preguntas de la entrevista de Hadoop – PIG
• Preguntas de la entrevista de Hadoop: configuración del clúster de Hadoop
• Preguntas de la entrevista de Hadoop – HDFS
• Preguntas de la entrevista de Hadoop -MapaReduce

¡Espero que esto ayude!

Hay un punto en todas nuestras vidas en el que pensamos en cambiar de carrera o en aprender nuestras habilidades para mejorar nuestro crecimiento profesional o incluso para mantenernos actualizados con las tendencias crecientes. Pero un análisis cuidadoso de la tendencia actual y la observación de los requisitos sirve como un buen método para elegir con qué conjunto de habilidades se actualizará. En cuanto al mercado actual, la tecnología Hadoop y Big Data está creciendo extremadamente rápido y también tiene muchas demandas del mercado. Un aumento en el interés en ” Big Data ” está llevando a muchos Gerentes de Equipo de Desarrollo a considerar la tecnología Hadoop , ya que se está convirtiendo cada vez más en un componente importante de las aplicaciones de Big Data. Al hacerlo, es vital hacer un inventario de los conjuntos de habilidades necesarios para tratar con Hadoop. Según Helena Schwenk, analista de MWD Advisors, citó a la información de arquitectura de Microservicios, noticias y consejos que las habilidades de un equipo de implementación de Hadoop bien redondeado deberían incluir experiencia en sistemas distribuidos a gran escala y conocimiento de lenguajes como Java , C ++, Pig Latin y HiveQL. Datos

Ahora está claro que tener conocimientos sobre Java es una habilidad esencial necesaria en Hadoop . Avancemos y hablemos sobre lo fácil que es para usted cambiar de Java a Hadoop.

Todo depende de varios factores: ejemplos:

– Su experiencia pasada, estilo de trabajo actual, pasión, determinación y conjunto de habilidades.

– Cuán relevantes contribuirán sus habilidades pasadas para ser un desarrollador de hadoop exitoso o un Ingeniero de Big Data.

– Cuánto entiendes su dominio y el problema profesional relacionado con el trabajo o el negocio requiere resolver en este dominio.

– Le gustaría encontrar un empleador para establecerse con un conjunto de habilidades o tiene algún problema comercial en mente para resolverlo con el conjunto de habilidades de hadoop / big data.

Ejemplo de trayectoria profesional:

Si desea diseñar su carrera profesional como su objetivo para llegar a un empleador de sus sueños, como diferentes empleadores tienen diferentes casos de negocios, por lo tanto, tienen diferentes requisitos de implementación, por lo que necesitan un conjunto de habilidades variadas del sistema ecológico Hadoop.

Este artículo explica los detalles de 360 ​​grados de las habilidades de desarrollador de Hadoop y luego presenta algunos ejemplos del conjunto de habilidades de desarrollador de Hadoop requerido por los empleadores.

¿Qué habilidades se requieren para ser un desarrollador de Hadoop?

Las empresas están utilizando el poder de los conocimientos proporcionados por Big Data para establecer instantáneamente quién hizo qué, cuándo y dónde. Curso Intellipaat Big Data El mayor valor creado por estos conocimientos oportunos y significativos de grandes conjuntos de datos es a menudo la toma de decisiones empresariales efectivas que permiten los conocimientos.

El análisis de Big Data es para ayudar a las empresas a tomar decisiones comerciales más informadas al permitir que DATA Scientist, modeladores predictivos y otros profesionales de análisis analicen grandes volúmenes de datos de transacciones, así como otras formas de datos que los programas convencionales de inteligencia empresarial (BI) pueden aprovechar. .

Eso podría incluir registros del servidor web y datos de Internet Click Stream, contenido de redes sociales e informes de actividad de redes sociales, texto de correos electrónicos de clientes y respuestas de encuestas, registros detallados de llamadas de teléfonos móviles y datos de máquinas Big Data Hadoop capturado por sensores conectados a INTERNET Things Algunas personas asocian exclusivamente grandes datos con datos semiestructurados y no estructurados de ese tipo, pero las firmas consultoras como Gartner Inc. y Forrester Research Inc. también consideran que las transacciones y otros datos estructurados son componentes válidos de grandes aplicaciones de análisis de datos.

Los grandes datos se pueden analizar con las herramientas de software comúnmente utilizadas como parte de las disciplinas de Advance Analytics, como la minería de datos de análisis preventivo, el análisis de texto y el método estadístico. El software de BI convencional y las herramientas de visualización también pueden desempeñar un papel en el proceso de análisis. Pero los datos semiestructurados y no estructurados pueden no encajar bien en el Data Warehouse tradicional basado en la base de datos relacional. Además, es posible que los almacenes de datos no puedan manejar las demandas de procesamiento que plantean los conjuntos de grandes datos que deben actualizarse con frecuencia o incluso continuamente, por ejemplo, datos en tiempo real sobre el rendimiento de aplicaciones móviles o de oleoductos y gasoductos.

Como resultado, muchas organizaciones que buscan recopilar, procesar y analizar grandes datos han recurrido a una nueva clase de tecnologías que incluye Hadoop y herramientas relacionadas, como Yarn Spook, Spark y Pig, así como bases de datos Nosql. Esas tecnologías forman el núcleo de un marco de software de código abierto que admite el procesamiento de conjuntos de datos grandes y diversos en sistemas en clúster.

En algunos casos, los sistemas Hadoop Cluster y No SQL se están utilizando como pistas de aterrizaje y áreas de preparación de datos antes de que se carguen en un almacén de datos para su análisis, a menudo en forma resumida que es más propicio para las estructuras relacionales. Sin embargo, cada vez más, los proveedores de big data están impulsando el concepto de una toma de datos de Hadoop que sirve como el depósito central para los flujos entrantes de datos sin procesar de una organización.

En tales arquitecturas, los subconjuntos de datos se pueden filtrar para su análisis en almacenes de datos y bases de datos de análisis, o se pueden analizar directamente en Hadoop utilizando herramientas de consulta por lotes, software de procesamiento de flujo y tecnologías SQL y Hadoop que ejecutan consultas interactivas y ad hoc escritas en SQL Las posibles trampas que pueden hacer tropezar a las organizaciones en iniciativas de análisis de big data incluyen la falta de habilidades analíticas internas y el alto costo de contratar profesionales analíticos experimentados.

La cantidad de información que generalmente está involucrada, y su variedad, también pueden causar dolores de cabeza en la gestión de datos, incluidos la calidad de los datos y los problemas de coherencia. Además, integrar sistemas Hadoop y almacenes de datos puede ser un desafío, aunque varios proveedores ahora ofrecen conectores de software entre Hadoop y bases de datos relacionales, así como otras herramientas de integración de datos con capacidades de big data.

Veo Big Data como más de organizar datos a través de ETL (extracción / transformación / carga) y almacenamiento de datos. Java es de hecho la base en marcos de aprendizaje como Hadoop / HBase / Hive / MongoDB, etc. La mayoría de estos (como mínimo los que escucho a menudo) están basados ​​en Java.

En cuanto al cambio, no puedo decir que sea un “cambio” al 100%. En algún momento, habrá una codificación personalizada y / o personalización interna o similar para hacer esto.

Para big data hay 5Vs = volumen, velocidad, variedad, veracidad, valor
volumen = cantidad de datos
velocidad = dimensión temporal de los datos
variedad = los diferentes tipos de datos
veracidad = el desorden de los datos
valor = la utilidad de los datos

Hola amigo … Buena pregunta …

Si tienes conocimiento en Java realmente te ayudaría a aprender Hadoop. Si usted es desarrollador de Java y quiere hacer carrera en Hadoop o Big Data, sería correcto cambiar porque Hadoop tiene una amplia gama de oportunidades y crea vacantes más grandes en el mercado laboral.

Si tiene 0–2 años de experiencia, puede ser un exitoso desarrollador de Hadoop. También ofrecemos el mejor entrenamiento de Hadoop en Chennai con el mejor soporte de colocación.

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Gracias … Mucha suerte …

Hola,

La demanda del desarrollador de Hadoop es muy alta.

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Gracias

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En primer lugar, debe decidir el campo en el que está interesado. Si desea obtener una carrera en hadoop o bigdata, hay muchos ámbitos en el campo, ya que todos sabemos que la programación de computadoras está aumentando con una velocidad vertiginosa en el mercado . Los libros no podrán darle la resolución adecuada. Le sugeriría que si necesita una guía, puede ponerse en contacto con el siguiente enlace. Como también recibí la guía del mismo y realmente me ayudaron para mi éxito.
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