Big Data Hadoop es la tecnología más exigente y mejor pagada. Puede obtener el máximo en el campo Big Data en comparación con otros.
Normalmente, en una etapa más fresca, el rango de salario en Big Data Hadoop es de 4 a 5 lagos, pero una vez que obtenga experiencia de 2 a 3 años, puede subir fácilmente a 8 a 9 lagos.
El salario en Big Data Hadoop depende de la experiencia. También varía según la ciudad y según las habilidades individuales.
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Si tiene una habilidad que puede demostrar su experiencia en Hadoop a través de la experiencia práctica en proyectos, los reclutadores lo contratarán fácilmente.
No se concentre en la ciudad en particular, si tiene la oportunidad de comenzar su carrera en Hadoop en cualquier ciudad, aproveche la oportunidad.
Veamos el rango de salario para trabajos de Big data en India según diferentes compañías.
Intel
Desarrollador Big Data / Hadoop – 600k- 1M INR
Ciudad- Bangalore
Infogain India Private Limited
Ingeniero de desarrollo de software Sr – 1.13M -1.26M INR
Ciudad – Pune
InfoCepts
Big Data Practice Lead – 120K – 1.29M INR
Ciudad – Nagpur
McKinsey & Company
Ingeniero de datos sénior – 211K – 227K
Ciudad – Bangalore
Echa un vistazo a la imagen de vacantes de desarrollador de Hadoop en India por Indeed.com
Veamos las empresas que están contratando a los más experimentados:
Heckyl
Analítica Sigmoidea
Crayon Data
Analítica fractal
Reclutadores globalesAmazon
Espero, se te ocurra la idea de los trabajos y el rango salarial de Big Data Hadoop.
Ahora, si desea comenzar su carrera en el dominio de Big Data, primero debe obtener un buen conocimiento y luego obtendrá un trabajo.
Entonces, comencemos a aprender Big data sin perder tiempo. Comienza a aprender siempre desde lo básico
¿Qué es Big Data?
Big Data es una gran colección de datos, ya que el nombre se refiere a ” BIG DATA” . No puede procesarse por métodos tradicionales porque la mayor parte de la generación de datos es de forma no estructurada.
¿Por qué deberíamos aprender Big Data?
Los grandes datos se generan en cantidades de varios bytes, cambian rápidamente y vienen en una variedad de formas que son difíciles de administrar y procesar utilizando RDBMS u otras tecnologías tradicionales.
Las soluciones de Big Data proporcionan las herramientas, metodologías y tecnologías que se utilizan para capturar, almacenar, buscar y analizar los datos en segundos para encontrar relaciones y conocimientos sobre innovación y ganancias competitivas que antes no estaban disponibles.
El 80% de los datos que se generan hoy en día no están estructurados y nuestras tecnologías tradicionales no pueden manejarlos.
Anteriormente, la cantidad de datos generados no era tan alta y seguimos archivando los datos ya que solo era necesario un análisis histórico de los datos.
Para más detalles, consulte el siguiente enlace:
¿Por qué deberíamos aprender Big Data?
Ahora conozcamos las V de Big Data
Big Data se clasifica en términos de:
Volumen: hoy el tamaño de los datos ha aumentado al tamaño de terabytes en forma de registros o transacciones
Variedad: existe una gran variedad de datos basados en el tipo interno, externo, conductual y / o social. Los datos pueden ser de tipo estructurado, semiestructurado o no estructurado.
Velocidad: significa asimilación cercana o en tiempo real de los datos que llegan en un gran volumen
Para conocer el décimo V de Big Data, consulte el siguiente enlace:
Vulnerabilidad: presentación de la décima V de Big Data
Ahora avancemos hacia Hadoop.
¿Qué es Hadoop?
Hadoop es una herramienta de código abierto de ASF. Se utiliza para procesar y almacenar una gran cantidad de datos. Procesa eficientemente una gran cantidad de datos.
Para saber más, consulte el siguiente enlace:
Sumérgete profundamente en Hadoop
También puede ver el video a continuación para una introducción suave de Hadoop:
Después de aprender la introducción ahora aprende –
Cómo Hadoop proporcionó la solución.
Anteriormente RDBMS almacena solo datos estructurados y hoy el 80% de la generación de datos es en forma no estructurada, por lo que no fue posible almacenar datos en RDBMS. Hadoop almacena todo tipo de datos como estructurados, no estructurados o semiestructurados. Hadoop almacena datos de manera confiable.
Así fue como proporcionó la solución.
Para saber más sobre cómo funciona Hadoop, consulte el siguiente enlace:
Cómo funciona Hadoop: funcionamiento interno de Hadoop y sus componentes
Una vez que aprenda la introducción y su funcionamiento interno, avancemos hacia MapReduce y HDFS.
HDFS
HDFS se refiere como sistema de archivos distribuido de Hadoop. Es la capa de almacenamiento de Hadoop. HDFS es el sistema de almacenamiento más confiable del mundo. Su principio se basa en el almacenamiento de archivos grandes en lugar de almacenar muchos archivos pequeños.
Para saber más, consulte el siguiente enlace:
Introducción a HDFS
Si desea conocer la operación de lectura de datos, consulte el siguiente video:
Ahora ven a MapReduce.
MapReduce es el corazón de Hadoop. Es la capa de procesamiento de Hadoop. Se compone principalmente de dos partes mapeador y reductor.
Para conocer los detalles completos sobre MapReduce y su mapeador y reductor, consulte el siguiente enlace:
MapReduce – Introducción a Guide Mapper
Reductor- introducción
Después de aprender MapReduce, no olvide resolver sus preguntas de entrevista e intente realizar una prueba práctica en línea para que pueda juzgar su conocimiento.
Las 100 preguntas principales de la entrevista de Hadoop
Más de 50 preguntas de la entrevista de MapReduce
Las mejores preguntas de la entrevista HDFS
Espero que esto ayude