Mit der täglich steigenden Datenmenge gewinnen Technologien wie Big Data und Apache Hadoop immer mehr an Popularität.
Und es scheint nicht abzunehmen, zumindest nicht bald.
Einem Bericht zufolge wird der Markt für Big Data Analytics im Jahr 2018 auf 37,34 Milliarden US-Dollar geschätzt, wächst mit einer CAGR von 12,3 % und wird bis 2027 von 2019 bis 2027 105,08 Milliarden US-Dollar erreichen.
Die heutige Geschäftswelt konzentriert sich mehr auf Kunden mit personalisierten Dienstleistungen und fruchtbaren Interaktionen. Hadoop ist in der Lage, die komplexen Herausforderungen zu lösen, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, und kann die Schwächen traditioneller Ansätze überwinden; daher die höhere Akzeptanz.
Aus diesem Grund könnte das Erlernen dieser Fähigkeiten Ihre Karriere verändern und Ihnen helfen, den Traumjob zu bekommen, für den Sie heimlich beten!
Aber kennen Sie Big Data und Hadoop und wie sie Unternehmen zugute kommen?
Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Ihre Antwort nein lautet.
Denn in diesem Artikel werden wir zunächst die Konzepte von Big Data und Hadoop verstehen und dann einige der guten Ressourcen erkunden, in denen Sie diese Fähigkeiten erlernen können.
Lasst uns beginnen!
Inhaltsverzeichnis
Apache Hadoop und Big Data: Was ist das?
Große Daten
Big Data bezieht sich auf eine Sammlung komplexer und großer Datenmengen, die mit herkömmlichen Methoden oder Datenbankverwaltung schwer zu verarbeiten und zu speichern sind. Es ist ein umfangreiches Thema, das verschiedene Frameworks, Techniken und Tools umfasst.
Big Data sind Daten, die verschiedene Anwendungen und Geräte produzieren, wie z. B. Black Box, Transport, Suchmaschine, Börse, Stromnetz, soziale Medien, und die Liste geht weiter.
Die verschiedenen in Big Data enthaltenen Prozesse umfassen das Erfassen, Speichern, Kuratieren, Teilen, Suchen, Übertragen, Visualisieren und Analysieren von Daten. Es gibt drei Formate von Big Data: strukturierte Daten, unstrukturierte Daten und halbstrukturierte Daten.
Die Vorteile von Big Data sind:
- Steigert die organisatorische Effizienz und senkt gleichzeitig zusätzliche Ausgaben
- Hilft Ihnen, Ihre Angebote basierend auf den Bedürfnissen, Anforderungen, Überzeugungen und Einkaufspräferenzen der Kunden für bessere Verkäufe und Markenbildung anzupassen
- Stellen Sie sicher, dass die richtigen Mitarbeiter eingestellt werden
- Führt zu einer besseren Entscheidungsfindung
- Fördert Innovationen mit tieferen Einblicken
- Verbesserung im Gesundheitswesen, im Bildungswesen und in anderen Sektoren
- Preisoptimierung für Ihre Produkte und Dienstleistungen
Apache Hadoop
Apache Hadoop ist ein Open-Source-Software-Framework, das Organisationen verwenden, um Daten in großen Mengen zu speichern und Berechnungen durchzuführen. Die Basis dieses Frameworks ist Java, zusammen mit bestimmten nativen Codes in C und Shell-Skripten.
Die Apache Software Foundation hat Hadoop im Jahr 2006 entwickelt. Es ist im Grunde ein Werkzeug, um Big Data zu verarbeiten und sinnvoller zu machen, um mehr Umsatz zu generieren und andere Vorteile zu erzielen. Es impliziert, dass das Hadoop-Ökosystem in der Lage ist, Big Data zu lösen, und so hängen sie zusammen, falls Sie sich fragen.
Die verschiedenen Komponenten des Hadoop-Ökosystems sind TEZ, Storm, Mahout, MapReduce usw. Hadoop ist erschwinglich, aber hochgradig skalierbar, flexibel und enthält Fehlertoleranz in seiner wertvollen Funktionsliste. Aus diesem Grund nimmt seine Akzeptanz schnell zu.
Die Vorteile von Hadoop sind:
- Die Fähigkeit, riesige Datenmengen verteilt zu speichern und zu verarbeiten
- Schneller und hohe Rechenleistung
- Große Fehlertoleranz, da die Datenverarbeitung vor Hardwareausfällen geschützt ist. Selbst wenn ein Knoten ausfällt, wird der Job automatisch an andere Knoten umgeleitet, wodurch sichergestellt wird, dass die Datenverarbeitung niemals fehlschlägt.
- Es ermöglicht Ihnen, Ihr System einfach zu skalieren, um mehr Daten zu verarbeiten, indem Sie weitere Knoten hinzufügen.
- Die Flexibilität, beliebige Datenmengen zu speichern und sie dann nach Belieben zu verwenden
- Da Hadoop ein kostenloses Open-Source-Framework ist, sparen Sie im Vergleich zu einer Unternehmenslösung viel Geld.
Wie setzen Unternehmen Big Data und Hadoop ein?
Hadoop und Big Data haben hervorragende Marktaussichten in verschiedenen Branchen. In diesem digitalen Zeitalter werden Milliarden und Billionen von Daten mit neuen Technologien produziert. Und diese Technologien sind effizient, um diese riesigen Datenmengen zu speichern und zu verarbeiten, damit Unternehmen noch weiter wachsen können.
Von E-Commerce, Medien, Telekommunikation und Bankwesen bis hin zu Gesundheitswesen, Regierung und Transport haben Branchen von Datenanalysen profitiert. Daher steigt die Akzeptanz von Hadoop und Big Data sprunghaft an.
Aber wie?
Schauen Sie sich einige der Branchen an und wie sie Big Data implementieren.
- Medien, Kommunikation und Unterhaltung: Unternehmen nutzen Hadoop und Big Data Analytics, um das Kundenverhalten zu analysieren. Sie nutzen die Analyse, um ihre Kunden entsprechend zu bedienen und Inhalte auf ihre Zielgruppe abzustimmen.
- Bildung: Unternehmen im Bildungssektor nutzen die Technologien, um das Verhalten der Schüler und ihre Fortschritte im Laufe der Zeit zu verfolgen. Sie verwenden es auch, um die Leistung von Ausbildern oder Lehrern basierend auf dem Fachgebiet, der Schülerzahl und ihrem Fortschritt usw. zu verfolgen.
- Gesundheitswesen: Institutionen nutzen Erkenntnisse aus der öffentlichen Gesundheit und visualisieren, um die Ausbreitung von Krankheiten zu verfolgen und früher an aktiven Maßnahmen zu arbeiten.
- Bankwesen: Große Banken, Einzelhändler und Fondsverwaltungsfirmen nutzen Hadoop für Stimmungsmessungen, Pre-Trade-Analysen, prädiktive Analysen, soziale Analysen, Audit-Trails usw.
Karrieremöglichkeiten in Hadoop und Big Data
Laut IBM ist Data Science ein anspruchsvoller Beruf, der weiter zunehmen wird. Allein IT, Finanzen und Versicherungen fordern rund 59 % der Data Scientists.
Einige der lukrativen Fähigkeiten, die sehr gefragt sind, sind Apache Hadoop, Apache Spark, Data Mining, maschinelles Lernen, MATLAB, SAS, R, Datenvisualisierung und allgemeine Programmierung.
Sie können Jobprofile verfolgen wie:
- Daten Analyst
- Datenwissenschaftler
- Big-Data-Architekt
- Dateningenieur
- Hadoop-Administrator
- Hadoop-Entwickler
- Softwareentwickler
IBM prognostiziert auch, dass Fachleute mit Apache Hadoop-Kenntnissen ein Durchschnittsgehalt von rund 113.258 US-Dollar erhalten können.
Scheint Motivation zu sein?
Beginnen wir damit, einige der guten Ressourcen zu erkunden, von denen aus Sie Big Data und Hadoop lernen und Ihren beruflichen Weg in eine erfolgreiche Richtung lenken können.
Big-Data-Architekt
Das Big Data Architect-Masterprogramm von Edureka hilft Ihnen, sich mit den Systemen und Tools vertraut zu machen, die Experten für Big Data verwenden. Dieses Masterprogramm umfasst Schulungen zu Apache Hadoop, Spark Stack, Apache Kafka, Talend und Cassandra. Dies ist ein umfangreiches Programm mit 9 Kursen und mehr als 200 interaktiven Lernstunden.
Sie haben den Lehrplan durch gründliche Recherche zu über 5.000 globalen Stellenbeschreibungen entworfen. Hier lernen Sie Fähigkeiten wie YARN, Pig, Hive, MapReduce, HBase, Spark Streaming, Scala, RDD, Spark SQL, MLlib und weitere 5 Fähigkeiten.
Sie haben mehrere Möglichkeiten, den Kurs nach Belieben zu beginnen, z. B. morgens, abends, am Wochenende oder an Wochentagen. Sie geben Ihnen auch die Flexibilität, Klassen mit einem anderen Stapel zu wechseln, und nach Abschluss erhalten Sie ein elegantes Zertifikat. Sie bieten Ihnen lebenslangen Zugriff auf alle Kursinhalte, einschließlich Installationsanleitungen, Tests und Präsentationen.
Hadoop-Grundlagen
Lernen Sie Big Data und Hadoop-Grundlagen von Whizlabs, um Ihre Fähigkeiten zu entwickeln und spannende Möglichkeiten zu ergreifen.
Der Kurs behandelt Themen wie Einführung in Big Data, Datenanalyse und -streaming, Hadoop in der Cloud, Datenmodelle, Hadoop-Installationsdemo, Python-Demo, Hadoop- und GCP-Demo und Python mit Hadoop-Demo. Dieser Kurs enthält mehr als 3 Stunden Videos, die in 8 Vorträge zu den oben erläuterten Themen unterteilt sind.
Sie bieten Ihnen unbegrenzten Zugriff auf die Kursinhalte auf verschiedenen Geräten, einschließlich Mac, PC, Android und iOS, zusätzlich zu einem hervorragenden Kundensupport. Um diesen Kurs zu beginnen, müssen Sie je nach Rolle über fundierte Kenntnisse in mehreren Programmiersprachen verfügen. Sobald Sie das Programm abgeschlossen und 100 % Videos angesehen haben, wird Ihnen ein unterschriebenes Kurszertifikat ausgestellt.
Für Anfänger
Udemy hat den Kurs „Big Data & Hadoop für Anfänger“ erhalten, um die Grundlagen von Big Data und Hadoop zusammen mit HDFS, Hive, Pig und MapReduce durch das Entwerfen von Pipelines zu erlernen. Sie werden Ihnen auch Technologietrends, den Big-Data-Markt, Gehaltstrends und verschiedene Berufsbilder in diesem Bereich beibringen.
Sie werden Hadoop, seine Funktionsweise, seine komplexen Architekturen, Komponenten und die Installation auf Ihrem System verstehen. Der Kurs behandelt, wie Sie mit Pig, Hive und MapReduce riesige Datensätze analysieren können. Sie stellen zusätzlich zu ihren Beispielskripten und Datensätzen auch Demos für Hive-Abfragen, Pig-Abfragen und HDFS-Befehle bereit.
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie selbst Codes in Pig und Hive schreiben, um große Datenmengen zu verarbeiten und Datenpipelines zu entwerfen. Sie lehren auch moderne Datenarchitektur oder Data Lake und helfen Ihnen, den Umgang mit Big Data-Sets zu üben. Um mit dem Kurs zu beginnen, benötigen Sie grundlegende SQL-Kenntnisse, und wenn Sie sich mit RDBMS auskennen, ist es noch besser.
Spezialisierung
Nehmen Sie an der Big Data-Spezialisierung von Coursera teil, um die grundlegenden Methoden von Big Data zu erlernen, die von der University of California, San Diego (UCSanDiego) in 6 einfachen Kursen angeboten werden.
Und das Beste – Sie können sich kostenlos anmelden. In diesem Kurs können Sie neben Big Data Fähigkeiten wie Neo4j, Apache Hadoop, Apache Spark, MongoDB, MapReduce, Cloudera, Data Model, Data Management, Splunk, Data Modeling und Machine Learning Basics erwerben.
Die Spezialisierung hilft Ihnen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, indem Sie verstehen, wie Sie Big Data organisieren, analysieren und interpretieren. Mit seiner Hilfe werden Sie in der Lage sein, Ihre Erkenntnisse auf reale Probleme und Fragen anzuwenden.
Es beinhaltet ein praktisches Projekt, das Sie abschließen müssten, um die Spezialisierung erfolgreich abzuschließen und die Zertifizierung zu erhalten, die mit Ihren potenziellen Arbeitgebern und einem beruflichen Netzwerk geteilt werden kann.
Die Spezialisierung dauert ca. 8 Monate und beinhaltet einen flexiblen Zeitplan. Sie brauchen keine Vorkenntnisse oder Erfahrungen, um mit dem Kurs zu beginnen. Die Untertitel des Vortrags sind in 15 Sprachen verfügbar, darunter Englisch, Hindi, Arabisch, Russisch, Spanisch, Chinesisch, Koreanisch und mehr.
Hadoop-Framework
Ähnlich wie oben bietet dieser Kurs – UCSanDiego Hadoop Platform & Application Framework von Coursera. Es richtet sich an Anfänger oder Programmierer, die die wesentlichen Tools verstehen möchten, die zum Sammeln und Analysieren von Daten in großen Blöcken erforderlich sind.
Auch ohne Vorkenntnisse können Sie die Frameworks von Apache Hadoop und Spark mit praktischen Beispielen durchgehen. Sie werden Ihnen die grundlegenden Prozesse und Komponenten des Hadoop-Software-Stacks, der Architektur und des Ausführungsprozesses beibringen.
Der Kursleiter wird Ihnen auch Aufgaben geben, die Ihnen zeigen, wie Datenwissenschaftler wichtige Techniken und Konzepte wie MapReduce anwenden, um Big Data-Probleme zu lösen. Am Ende des Kurses erwerben Sie Fähigkeiten wie Python, Apache Hadoop und Spark sowie MapReduce.
Der Kurs ist zu 100 % online, dauert etwa 26 Stunden, beinhaltet ein teilbares Zertifikat und flexible Fristen, und Videountertitel sind in 12 Sprachen verfügbar.
Hadoop beherrschen
Gewinnen Sie außergewöhnliche geschäftliche Einblicke, indem Sie das Buch „Mastering Hadoop 3“ von Chanchal Singh und Manish Kumar lesen. Dies ist ein vollständiger Leitfaden, der Ihnen hilft, die neuesten Konzepte von Hadoop 3 zu beherrschen, und der bei Amazon erhältlich ist.
Dieses Buch wird Ihnen helfen, die neu eingeführten Fähigkeiten und Features von Hadoop 3 zu verstehen, Daten mit YARN, MapReduce und anderen relevanten Tools zu verarbeiten und zu verarbeiten. Es wird Ihnen auch dabei helfen, Ihre Fähigkeiten in Hadoop 3 zu verbessern und die Erkenntnisse aus den Fallbeispielen und Codes aus der realen Welt zu nutzen.
Es wird Ihnen zeigen, wie Hadoop im Kern funktioniert, und Sie werden ausgeklügelte Konzepte mehrerer Tools studieren, verstehen, wie Sie Ihren Cluster schützen können, und Lösungen finden. Mit diesem Leitfaden können Sie typische Probleme angehen, darunter die effiziente Verwendung von Kafka, die Zuverlässigkeit von Nachrichtenübermittlungssystemen, das Design niedriger Latenzzeiten und die Handhabung großer Datenmengen.
Am Ende des Buchs können Sie tiefe Einblicke in das verteilte Computing mit Hadoop 3 gewinnen, Anwendungen auf Unternehmensebene mit Flick, Spark und mehr erstellen und leistungsstarke und skalierbare Hadoop-Datenpipelines entwickeln.
Hadoop lernen
LinkedIn ist ein ausgezeichneter Ort, um Ihr berufliches Netzwerk zu erweitern und Ihr Wissen und Ihre Fähigkeiten zu verbessern.
Dieser 4-stündige Kurs umfasst eine Einführung in Hadoop, die wesentlichen Dateisysteme mit Hadoop, MapReduce, die Verarbeitungs-Engine, Programmiertools und Hadoop-Bibliotheken. Sie erfahren, wie Sie die Entwicklungsumgebung einrichten, MapReduce-Jobs optimieren und ausführen, Workflows zum Planen von Jobs erstellen und grundlegende Codeabfragen mit Pig und Hive durchführen.
Abgesehen davon lernen Sie die verfügbaren Spark-Bibliotheken kennen, die Sie mit Hadoop-Clustern verwenden können, sowie die verschiedenen Optionen zum Ausführen von ML-Jobs auf einem Hadoop-Cluster. Mit diesem LinkedIn-Kurs können Sie Hadoop-Verwaltung, Datenbankverwaltung, Datenbankentwicklung und MapReduce erwerben.
LinkedIn stellt Ihnen ein teilbares Zertifikat zur Verfügung, das Sie nach Abschluss des Kurses in Ihrem LinkedIn-Profil präsentieren können. Sie können es auch herunterladen und mit potenziellen Arbeitgebern teilen.
Grundlagen
Lernen Sie Big Data Fundamentals von edX kennen, um zu verstehen, wie diese Technologie den Wandel in Organisationen vorantreibt, und lernen Sie wichtige Techniken und Tools wie PageRank-Algorithmen und Data Mining kennen. Dieser Kurs wird Ihnen von der University of Adelaide angeboten und über 41.000 Personen haben sich bereits dafür eingeschrieben.
Es fällt unter das MicroMasters-Programm und dauert 10 Wochen mit 8-10 Stunden Aufwand pro Woche. Und der Kurs ist KOSTENLOS. Wenn Sie jedoch nach Abschluss ein Zertifikat erhalten möchten, müssen Sie dafür etwa 199 US-Dollar bezahlen. Es erfordert fortgeschrittene Kenntnisse des Fachgebiets und wird nach Ihren Wünschen im eigenen Tempo durchgeführt.
Wenn Sie ein MicroMasters-Programm in Big Data absolvieren möchten, raten sie Ihnen, Computation Thinking & Big Data und Programming for Data Science zu absolvieren, bevor Sie diesen Kurs aufnehmen. Sie vermitteln Ihnen die Bedeutung von Big Data, die Herausforderungen, denen sich Unternehmen bei der Analyse großer Datenmengen gegenübersehen, und wie Big Data das Problem löst.
Gegen Ende verstehen Sie verschiedene Big-Data-Anwendungen in Forschung und Industrie.
Dateningenieur
Der Studiengang Data Engineering von Udacity eröffnet Ihnen neue Möglichkeiten für Ihre Karriere in Data Science. Die geschätzte Dauer dieses Kurses beträgt 5 Monate, mit 5-10 Stunden Aufwand pro Woche.
Sie erfordern ein mittleres Verständnis von SQL und Python. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie einen Data Lake und ein Data Warehouse erstellen, Datenmodelle mit Cassandra und PostgreSQL erstellen, mit riesigen Datensätzen mit Spark arbeiten und Datenpipelines mit Apache Airflow automatisieren.
Gegen Ende dieses Kurses würden Sie Ihre Fähigkeiten einsetzen, indem Sie ein Schlusssteinprojekt erfolgreich abschließen.
Youtube
Edureka bietet den vollständigen Videokurs Big Data & Hadoop auf YouTube an.
Wie cool ist das?
Sie können jederzeit, überall und ohne Kosten darauf zugreifen.
Dieses vollständige Kursvideo hilft Ihnen, diese Konzepte im Detail zu lernen und zu verstehen. Der Kurs eignet sich sowohl für Neulinge als auch für erfahrene Profis, die ihre Fähigkeiten in Hadoop meistern möchten.
Das Video behandelt die Einführung von Big Data, damit verbundene Probleme, Anwendungsfälle, Big Data Analytics und seine Phasen und Typen. Als nächstes werden Apache Hadoop und seine Architektur erklärt; HDFS und seine Replikation, Datenblöcke, Lese-/Schreibmechanismus; DataNode und NameNode, Checkpointing und sekundärer NameNode.
Anschließend lernen Sie MapReduce, den Job-Workflow, sein Wortzählprogramm, YARN und seine Architektur kennen. Außerdem werden Sqoop, Flume, Pig, Hive, HBase, Codeabschnitte, verteilter Cache und mehr erklärt. In der letzten Stunde des Videos erfahren Sie alles über Big Data Engineers, ihre Fähigkeiten, Verantwortlichkeiten, ihren Lernpfad und wie man einer wird. Das Video endet mit einigen Interviewfragen, die Ihnen helfen könnten, die Echtzeit-Interviews zu knacken.
Fazit
Die Zukunft der Datenwissenschaft scheint rosig zu sein, und so baut eine Karriere darauf auf. Big Data und Hadoop sind zwei der am häufigsten verwendeten Technologien in Organisationen auf der ganzen Welt. Dementsprechend groß ist die Nachfrage nach Jobs in diesen Bereichen.
Wenn es Sie interessiert, belegen Sie einen Kurs in einer der gerade erwähnten Ressourcen und bereiten Sie sich darauf vor, einen lukrativen Job zu bekommen.
Alles Gute! 👍