Absolument! Il n'y a jamais eu de meilleur moment pour ajouter des compétences Hadoop à votre CV. Établissons cela avec quelques faits et exemples.
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Vous êtes-vous déjà demandé quelle était la technologie derrière la fonction de marquage automatique de Facebook? Que diriez-vous des caméras de surveillance capables de générer des images impeccables même avec une faible luminosité? La réponse est Hadoop et ses capacités révolutionnaires pour stocker, traiter et récupérer des données.
Stocker des données est une chose, mais les traiter et les interroger est un jeu de balle complètement différent. Si Big Data est une équipe de rugby, alors Hadoop est le meilleur quart-arrière que vous puissiez trouver!
Grâce à Hadoop, Facebook est capable de stocker toutes les informations sur une personne et lui indique l'heure et la date exactes d'une activité sur son profil. Toutes les informations sur une personne sont du Big Data et Hadoop permet de tout rendre.
Toutes les données Hadoop sont stockées sur HDFS (Hadoop Distributed File System) qui peut héberger des données structurées et non structurées. Les concurrents de Hadoop (tels que SGBDR et Excel) ne peuvent stocker que des données structurées. C'est un facteur majeur pour lequel Hadoop est le grand papa qui donne aux outils de traitement de données traditionnels une course pour leur argent. Hadoop effectue le traitement à proximité des données tandis que le SGBDR a besoin que les données soient transférées sur le réseau via les E / S pour traiter les mêmes données.
Nourriture pour la pensée: Hadoop peut-il prédire les résultats de la situation sur la base d'un ensemble de données?
Ce graphique montre la croissance exponentielle des données au fil des ans. Regardez-le de plus près et vous remarquerez que les données non structurées représentent 90% de toutes les données dans le monde. Appliquez simplement le principe de l'offre et de la demande, et nous pouvons réaliser que de plus en plus de données non structurées flottant ne donnent naissance qu'à des professionnels capables de corriger ces données. C'est une raison suffisante pour qu'une personne recherche un emploi traitant des données non structurées, également appelées Big Data. Ne doutez pas du tout que c'est le bon moment pour apprendre Hadoop.
En réalité, quelle est l'efficacité de Hadoop par rapport au SGBDR?
Hadoop fait sortir tout autre outil de traitement de données du parc. Le SGBDR et Excel peuvent être efficaces pour gérer des données ne dépassant pas quelques centaines de feuilles Excel, mais qu'en est-il des milliers de fichiers de ce type qui doivent être conservés? Revenons à l'exemple Facebook. Le journal de données contenant les détails de l'activité d'un utilisateur Facebook ne peut pas être stocké dans Excel, du moins pas toutes les données historiques d'un utilisateur datant de plusieurs décennies. En outre, dans Hadoop, les données peuvent être peu structurées, mais le SGBDR nécessite que les données soient plus cohérentes et dans un format reconnaissable.
Jetez un œil à la comparaison entre SGBDR et Hadoop et vous saurez par vous-même ce qui est le mieux.
J'ai une statistique finale pour vous qui scellera tous les doutes quant à savoir si Hadoop est un bon choix de carrièrela glace.
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Ce graphique illustre la demande croissante de professionnels Hadoop et ne fera qu'augmenter dans les semaines à venir.
system.exit (0) peut être utilisé pour terminer le programme.
Malheureusement, vous et moi ne pouvons pas changer de technologie. Au mieux, nous pouvons suivre le rythme et apprendre des technologies en constante évolution et devenir indispensables à nos lieux de travail. C’est le bon moment pour apprendre Hadoop et surfer sur la vague du Big Data.
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