¿Cuál es una mejor carrera, desarrollador de Hadoop u Oracle DBA?

La base de datos Oracle es una base de datos de nivel empresarial bien establecida, y muchas compañías tienen sus datos en bases de datos Oracle. Oracle no se va a ir pronto. Además, Oracle es realmente complejo, y es por eso que cualquiera que tenga Oracle necesita un DBA. Por lo tanto, la demanda de DBAs Oracle no desaparecerá pronto.

Hadoop es bastante nuevo y es un gran jugador en la computación en la nube. Se utiliza para crear big data, especialmente cuando las personas están creando aplicaciones de big data utilizando tecnología de código abierto. Hay muchas tecnologías competidoras en el mercado de los grandes jugadores. Oracle tiene su propia plataforma en la nube (que está construida sobre Hadoop en realidad) IBM tiene la suya. Sin embargo, la mayoría del trabajo en Big Data se realiza en código abierto, simplemente porque Amazon ha proporcionado una plataforma increíble para construir. Big data está de moda en este momento. No parece que vaya a desaparecer pronto … Pero nunca se sabe.

Sin embargo, creo que el desarrollo directo en Hadoop va a desaparecer por completo. Hadoop tiene un nivel de abstracción más bajo en el que a la mayoría de las personas les gusta trabajar. Todos lo usaban porque no había otra alternativa real. Sin embargo, hay un par de plataformas que tienen algunas que están construidas sobre Hadoop, por ejemplo, Apache Spark y Apache Storm. Predigo que en unos años la mayoría del desarrollo de big data se realizará en plataformas similares que brinden un mayor nivel de abstracción. Aprender Hadoop será útil porque me ayudará a comprender mejor los diversos marcos construidos sobre él.

Además, no es suficiente ser un desarrollador de Hadoop. Tienes que pensar en ti mismo como un desarrollador con experiencia en computación en la nube. Necesitas saber Java. Debe comprender las bases de datos, lo que probablemente haga. Necesita comprender las bases de datos NoSQL. Debe comprender los conceptos básicos de cómo el sistema operativo realiza la programación de tareas. Debe saber cómo la red puede afectar el rendimiento de su aplicación.

Además, toda la industria de big data está cambiando mucho. Es posible que tenga que seguir aprendiendo y reaprendiendo constantemente cosas nuevas, y muchas veces tendrá que resolver las cosas por su cuenta, simplemente porque puede estar a la vanguardia. Existe una gran comunidad que está dispuesta a ayudarlo, pero la realidad es que es posible que todos estén usando una pila de tecnología que es única. Si no confía en su capacidad de aprender solo y resolver problemas de forma independiente, no entre en la computación en la nube. Obtiene mucha más ayuda de la comunidad y de Oracle cuando es un DBA de Oracle.

Actualización : encontré esta respuesta 2 años después de haberla escrito. Y las cosas han cambiado considerablemente desde entonces.
Apache Spark se ha solidificado más o menos como la plataforma para usar en la computación en la nube. Tienen una gran comunidad, y es fácil obtener soporte, y agregan funcionalidades como locos. No utiliza Spark para todas las aplicaciones analíticas, pero puede hacerlo para la mayoría de las cosas. Ding dong … Usar un RDBMS para análisis está muerto. RDBMS es bueno como almacenamiento para el sistema de registro donde la consistencia es importante para el usuario … pero para análisis … no

Desde 2015, Spark ha introducido la abstracción DataFrame y ha agregado summport para Python y R. Esto lo convierte en una herramienta excelente para los científicos de datos. También ha agregado soporte para Streaming estructurado, más o menos pateando el trasero de Apache Storm. La transmisión estructurada es buena para aplicaciones de transmisión de baja latencia y alto rendimiento, y para baja latencia, usted se queda con Flink o Nifi.

¡Y bum! anunciaron hace 2 días que Spark puede soportar <1 ms de latencias. Estoy muy emocionado de ver lo que eso realmente significa

A) No comparable
B) Las carreras son directamente proporcionales a marcos de habilidades múltiples, pensamiento cognitivo, actitud y diseño

Para alguien a quien le gusta la adrenalina fuera de la caja, le encantaría estar en el mundo de Hadoop, mirar tanta información y lanzar consultas correctas para obtener esta gran cantidad de datos.
Oracle, por otro lado, son esas preguntas obvias de la base de datos, tan tradicionales o si pudiera decir un antiguo modelo de ataque

Al comparar con estos dos cursos, Hadoop es el mejor. Porque hadoop está adoptando en muchas empresas.

Las empresas que usan Hadoop son Amazon Web Services, Pivotal, Twitter, Yahoo !, Facebook, Hulu ,, Salesforce, AT&T, StumbleUpon, eBay, IBM, Hortonworks, Cloudera, Intel, Microsoft, etc.

La oportunidad de carrera también es buena.

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La base de datos de Oracle es un recurso de datos de calidad empresarial bien reconocido, y muchas organizaciones tienen su información en recursos de datos. No va a desaparecer pronto. Además, es realmente complicado, y es por eso que cualquiera que lo tenga necesita un DBA. Por lo tanto, el requisito para los DBA Oracle no desaparecerá pronto. Sin embargo, dado un pensamiento, el crecimiento inmediato en Hadoop va a desaparecer eventualmente. Es en una etapa reducida de abstracción en la que a la mayoría de las personas les gusta actuar. Todos lo usaban porque no había otro sustituto real. Puede verificar los pensamientos similares sobre el mismo, lo que lo hará más claro.

Oracle DBA y Hadoop son características y características brillantes. La base de datos de Oracle es un recurso de datos de calidad empresarial bien reconocido, y muchas organizaciones tienen su información en recursos de datos. No va a desaparecer pronto. Sin embargo, dado un pensamiento, el crecimiento inmediato en Hadoop va a desaparecer eventualmente. Es en la etapa reducida de la abstracción que a la mayoría de las personas les gusta realizar. Todos lo usaban porque no había otro sustituto real.

Enfoque diferente, el desarrollador de Hadoop está más relacionado con Python, Java para escribir trabajos de reducción de mapas,

Oracle DBA está más relacionado con índice, espacio, copias de seguridad, actualizaciones, solución de problemas,

Sería una respuesta diferente si preguntas qué es mejor, hadoop admin vs oracle admin

Es como comparar el agua de coco con masala dosa, ambos son del sur de la India pero no están relacionados. Pero si quieres saber mejor, entonces hadoop porque es futuro, sigue evolucionando. Hay mucho espacio para la investigación, el aprendizaje y, por supuesto, también para ganar dinero.

Oracle es puramente un RDBMS (OLTP, OLAP)

Hadoop no es RDBMS, tiene su propia arquitectura y cae bajo BigData
Hadoop trata con datos no estructurados como (sitios de redes sociales Facebook, Twitter, youtube) los datos son complejos y enormes, por lo que esto se llama Big Data

Aunque tanto el trato con Datos / Base de datos como el tipo de Datos y el negocio que atienden son diferentes, por lo que no creo que a partir de ahora pueda comparar los dos de frente

Hasta ahora, Oracle no tiene presencia en BigData / gestión de datos no estructurados.

Si bien puede parecer un poco descabellado, creo que ambos son excelentes trayectorias profesionales y, al menos, seguros para el futuro a corto plazo. Los grandes datos no van a desaparecer y, aunque su forma de trabajar evoluciona, tanto Hadoop como Oracle DB serán algunos de los componentes centrales de la ciencia durante mucho tiempo.

Yo diría que esto es una sacudida. ¿Qué encaja con lo que te gusta hacer? ¿Cuál se ajusta a tus intereses? Elija lo que elija, es probable que tenga una carrera bastante estable durante varios años.