I takt med att datamängderna ökar dagligen, blir tekniker som Big Data och Apache Hadoop allt mer populära.
Denna trend ser inte ut att avta, i alla fall inte inom den närmaste tiden.
Enligt en rapport uppskattades marknaden för Big Data-analys till 37,34 miljarder USD år 2018, med en årlig tillväxttakt på 12,3 %. Prognosen visar att den kommer att nå 105,08 miljarder USD år 2027, baserat på perioden 2019-2027.
Dagens affärsvärld sätter kunden i fokus genom personliga tjänster och meningsfulla interaktioner. Hadoop erbjuder lösningar på komplexa företagsutmaningar och kan överbrygga begränsningarna hos traditionella metoder, vilket förklarar den ökande användningen.
Att skaffa sig kunskaper inom dessa områden kan vara karriärförändrande och ge dig det drömjobb du längtat efter.
Men hur väl känner du till Big Data och Hadoop, och hur de gynnar företag?
Ingen fara om du inte är så insatt.
I den här artikeln kommer vi först att gå igenom grunderna i Big Data och Hadoop, och därefter utforska några användbara resurser där du kan lära dig dessa viktiga färdigheter.
Låt oss sätta igång!
Vad är Apache Hadoop och Big Data?
Big Data
Big Data syftar på komplexa och omfattande datamängder som är svåra att hantera och lagra med traditionella metoder eller databashanteringssystem. Det är ett brett ämne som innefattar olika ramverk, tekniker och verktyg.
Big Data genereras av olika applikationer och enheter, såsom svarta lådor, transportsystem, sökmotorer, aktiemarknader, elnät och sociala medieplattformar, och listan fortsätter.
Processerna inom Big Data involverar att samla in, lagra, organisera, dela, söka, överföra, visualisera och analysera data. Det finns tre huvudtyper av Big Data: strukturerad data, ostrukturerad data och semi-strukturerad data.
Fördelar med Big Data:
- Förbättrar organisationens effektivitet samtidigt som extra kostnader minskar.
- Möjliggör skräddarsydda erbjudanden baserade på kundernas behov, önskemål, värderingar och köpbeteenden för ökad försäljning och starkare varumärke.
- Säkerställer att rätt kompetens rekryteras.
- Leder till mer välgrundade beslut.
- Främjar innovation genom djupare insikter.
- Ger förbättringar inom hälso- och sjukvård, utbildning och andra sektorer.
- Möjliggör optimering av prissättning för produkter och tjänster.
Apache Hadoop
Apache Hadoop är ett öppen källkodsramverk som används av organisationer för att lagra stora mängder data och utföra beräkningar. Ramverket är baserat på Java, med vissa inbyggda delar i C och skalskript.
Hadoop utvecklades av Apache Software Foundation år 2006. Det är i grunden ett verktyg för att bearbeta Big Data och omvandla det till värdefull information som kan generera ökade intäkter och andra fördelar. Hadoops ekosystem har alltså förmågan att hantera Big Data, vilket förklarar deras koppling.
Hadoops ekosystem består av olika komponenter såsom TEZ, Storm, Mahout och MapReduce. Hadoop är kostnadseffektivt, mycket skalbart, flexibelt och har inbyggd feltolerans. Det är därför det har blivit alltmer populärt.
Fördelar med Hadoop:
- Möjligheten att lagra och bearbeta stora datamängder på ett distribuerat sätt.
- Snabbare och högre datorkraft.
- Hög feltolerans, eftersom databearbetningen är skyddad mot maskinvarufel. Även om en nod fallerar, omdirigeras jobbet automatiskt till andra noder, vilket säkerställer att beräkningen slutförs.
- Enkel skalbarhet genom att lägga till fler noder för att hantera ökande datamängder.
- Flexibiliteten att lagra och använda data på valfritt sätt.
- Eftersom Hadoop är ett kostnadsfritt ramverk med öppen källkod, sparar man betydande kostnader jämfört med kommersiella lösningar.
Hur använder företag Big Data och Hadoop?
Hadoop och Big Data har stor potential inom olika branscher. I denna digitala era genereras enorma mängder data av ny teknik, och dessa tekniker är effektiva för att lagra och bearbeta informationen så att företag kan fortsätta att växa.
Från e-handel, media, telekommunikation och bankväsende till sjukvård, myndigheter och transport har industrier dragit nytta av dataanalys, vilket har drivit på användningen av Hadoop och Big Data.
Men på vilka sätt?
Här är några exempel på hur olika branscher använder Big Data.
- Media, kommunikation och underhållning: Företag använder Hadoop och Big Data-analys för att analysera kundbeteenden. Analysen används sedan för att anpassa tjänster och innehåll till målgruppen.
- Utbildning: Företag inom utbildningssektorn använder tekniken för att spåra elevers beteende och framsteg över tid. De använder det också för att analysera lärares resultat baserat på ämnen, antal elever och deras utveckling.
- Sjukvård: Vårdinrättningar använder dataanalys för att spåra sjukdomsspridning och vidta åtgärder i ett tidigt skede.
- Bankväsende: Stora banker, detaljhandlare och kapitalförvaltare använder Hadoop för sentimentanalys, analys före handel, prediktiv analys, social analys och granskningsspårning.
Karriärmöjligheter inom Hadoop och Big Data
Enligt IBM är datavetenskap en efterfrågad karriär med fortsatt tillväxtpotential. Inom IT, finans och försäkring behövs cirka 59% av alla datavetare.
Några av de mest efterfrågade färdigheterna är Apache Hadoop, Apache Spark, datautvinning, maskininlärning, MATLAB, SAS, R, datavisualisering och allmän programmering.
Potentiella jobbtitlar inkluderar:
- Dataanalytiker
- Dataforskare
- Big Data-arkitekt
- Dataingenjör
- Hadoop-administratör
- Hadoop-utvecklare
- Mjukvaruingenjör
IBM förutspår också att yrkesverksamma med kunskaper inom Apache Hadoop kan tjäna i genomsnitt 113 258 USD.
Känns det inspirerande?
Låt oss titta på några av de bästa resurserna där du kan lära dig mer om Big Data och Hadoop och skapa en framgångsrik karriär.
Big Data-arkitekt
Edurekas masterprogram i Big Data-arkitektur hjälper dig att utveckla de kunskaper i system och verktyg som experter inom Big Data använder. Programmet omfattar utbildning i Apache Hadoop, Spark, Apache Kafka, Talend och Cassandra. Det är ett omfattande program med 9 kurser och över 200 timmars interaktiv inlärning.
Läroplanen har utformats efter noggrann analys av över 5000 globala jobbannonser. Du kommer att lära dig färdigheter som YARN, Pig, Hive, MapReduce, HBase, Spark Streaming, Scala, RDD, Spark SQL, MLlib och andra relevanta områden.
Det finns flera alternativ för att delta i kursen som passar din kalender, inklusive morgon-, kvälls-, helg- eller vardagskurser. De erbjuder också flexibilitet att byta till en annan klass. När du har slutfört kursen får du ett certifikat. Du får även livstidsåtkomst till allt kursmaterial, inklusive installationsguider, frågesporter och presentationer.
Hadoop grunder
Lär dig grunderna i Big Data och Hadoop från Whizlabs och öppna upp nya spännande karriärmöjligheter.
Kursen täcker ämnen som introduktion till Big Data, dataanalys och streaming, Hadoop i molnet, datamodeller, Hadoop-installationsdemo, Python-demo, Hadoop- och GCP-demo, samt Python med Hadoop-demo. Kursen består av över 3 timmars videoinnehåll uppdelat på 8 föreläsningar.
Du får obegränsad tillgång till kursmaterialet på olika enheter, inklusive Mac, PC, Android och iOS, samt bra kundsupport. För att delta i kursen krävs djupare kunskaper i flera programmeringsspråk, beroende på rollen. När du har slutfört programmet och sett 100 % av videomaterialet får du ett signerat kursintyg.
För nybörjare
Udemys kurs ”Big Data & Hadoop for Beginners” ger grundläggande kunskaper i Big Data och Hadoop, tillsammans med HDFS, Hive, Pig och MapReduce, genom att designa pipelines. De kommer också att gå igenom tekniska trender, marknaden för Big Data, lönetrender och olika jobbtitlar inom området.
Du kommer att få en djupare förståelse för Hadoop, hur det fungerar, dess komplexa arkitekturer, komponenter och installation. Kursen förklarar hur du kan använda Pig, Hive och MapReduce för att analysera enorma datamängder. Det finns även demonstrationer av Hive-frågor, Pig-frågor och HDFS-kommandon, tillsammans med exempel skript och datamängder.
Under kursen får du lära dig att skriva koder i Pig och Hive för att bearbeta stora mängder data och designa datapipelines. Du får också kunskap om modern dataarkitektur eller Data Lake, och kan träna på att använda stora datamängder. För att starta kursen behöver du grundläggande kunskaper i SQL och kunskap om RDBMS är en fördel.
Specialisering
Courseras specialisering i Big Data ger dig grundläggande kunskaper i Big Data i sex enkla kurser. Specialiseringen ges av University of California, San Diego (UCSanDiego).
Det bästa är att du kan registrera dig gratis. Under kursen får du kompetens i Neo4j, Apache Hadoop, Apache Spark, MongoDB, MapReduce, Cloudera, datamodeller, datahantering, Splunk, datamodellering och maskininlärning, samt Big Data.
Specialiseringen hjälper dig att fatta bättre affärsbeslut genom att lära dig organisera, analysera och tolka Big Data. Du kommer att kunna använda dina kunskaper för att lösa verkliga problem och frågor.
Det ingår ett praktiskt projekt som måste slutföras för att få certifieringen som du kan dela med potentiella arbetsgivare och professionella kontakter.
Specialiseringen tar cirka 8 månader att slutföra och har ett flexibelt schema. Du behöver inte ha några förkunskaper eller erfarenhet för att komma igång med kursen. Föreläsningarna har undertexter på 15 språk, som engelska, hindi, arabiska, ryska, spanska, kinesiska och koreanska.
Hadoop ramverk
Liknande det ovanstående erbjuder Coursera kursen ”UCSanDiego Hadoop Platform & Application Framework”. Kursen är avsedd för nybörjare eller programmerare som vill lära sig viktiga verktyg för att samla in och analysera stora datamängder.
Även utan tidigare erfarenhet kan du lära dig mer om Apache Hadoop och Spark genom praktiska exempel. Du får kunskap om de grundläggande processerna och komponenterna i Hadoop-programvaran, arkitekturen och exekveringsprocessen.
Kursledaren kommer även att ge uppdrag för att visa hur datavetare använder viktiga tekniker och koncept som MapReduce för att lösa Big Data-problem. I slutet av kursen kommer du att ha kompetens inom Python, Apache Hadoop, Spark och MapReduce.
Kursen är helt online, tar cirka 26 timmar att slutföra, inkluderar ett delbart certifikat, flexibla deadlines och videoundertexter på 12 språk.
Att bemästra Hadoop
Få värdefulla affärsinsikter genom att läsa boken ”Mastering Hadoop 3” av Chanchal Singh och Manish Kumar. Det är en komplett guide som hjälper dig att bemästra de senaste koncepten i Hadoop 3 och finns tillgänglig på Amazon.
Boken hjälper dig att förstå de nya funktionerna i Hadoop 3, bearbeta data genom YARN, MapReduce och andra relevanta verktyg. Du kommer också att förbättra dina kunskaper i Hadoop 3 och lära dig använda kunskaperna i verkliga scenarier och kodexempel.
Boken beskriver hur Hadoop fungerar i grunden och du kommer att lära dig komplexa koncept för flera verktyg, hur du skyddar dina kluster och hittar lösningar. Med denna guide kan du lösa vanliga problem, inklusive effektiv användning av Kafka, tillförlitliga meddelandeleveranssystem, design av låg latens och hantering av stora datavolymer.
I slutet av boken har du fått djupa insikter i distribuerad databehandling med Hadoop 3, hur du bygger appar på företagsnivå med Flick, Spark och mer, samt utvecklar högpresterande och skalbara Hadoop-datapipelines.
Lär dig Hadoop
LinkedIn är en utmärkt plats för att utöka ditt professionella nätverk och förbättra dina kunskaper.
Denna 4-timmars kurs ger en introduktion till Hadoop, de grundläggande filsystemen med Hadoop, MapReduce, bearbetningsmotorn, programmeringsverktyg och Hadoop-bibliotek. Du kommer att lära dig hur du ställer in utvecklingsmiljön, optimerar och kör MapReduce-jobb, skapar arbetsflöden för att schemalägga jobb och utför grundläggande kodfrågor med Pig and Hive.
Du kommer också att lära dig om tillgängliga Spark-bibliotek som kan användas med Hadoop-kluster, samt de olika alternativen för att köra ML-jobb ovanpå ett Hadoop-kluster. Denna LinkedIn-kurs ger dig kompetens inom Hadoop-administration, databasadministration, databasutveckling och MapReduce.
LinkedIn ger dig ett certifikat som du kan dela på din LinkedIn-profil efter avslutad kurs. Du kan även ladda ner och dela det med potentiella arbetsgivare.
Grunderna
Lär dig grunderna i Big Data från edX för att förstå hur den här tekniken driver förändringar i organisationer, och få insikter om viktiga tekniker och verktyg som PageRank-algoritmer och datautvinning. Kursen ges av University of Adelaide och över 41 000 personer har redan anmält sig.
Kursen är en del av MicroMasters-programmet och varar i 10 veckor med 8-10 timmars engagemang per vecka. Kursen är GRATIS. Men om du vill få ett certifikat efter slutförd kurs kostar det cirka 199 dollar. Kursen kräver kunskaper på mellannivå inom ämnet och är självstuderande.
Om du vill gå ett MicroMasters-program i Big Data rekommenderas det att du slutför ”Computation Thinking & Big Data” och ”Programmering för datavetenskap” innan du går denna kurs. Du får lära dig vikten av Big Data, de utmaningar företag står inför vid analys av stora datamängder, och hur Big Data löser problemet.
I slutet av kursen kommer du att förstå olika Big Data-applikationer inom forskning och industri.
Dataingenjör
Udacitys Data Engineering-kurs öppnar upp nya karriärmöjligheter inom datavetenskap. Kursen beräknas ta 5 månader med 5-10 timmars engagemang per vecka.
Kursen kräver kunskaper i SQL och Python på mellannivå. Du får lära dig att bygga en Data Lake och ett datalager, datamodeller med Cassandra och PostgreSQL, samt arbeta med stora datamängder med hjälp av Spark och datapipeautomatisering med Apache Airflow.
I slutet av kursen får du använda dina kunskaper genom att framgångsrikt slutföra ett slutprojekt.
Youtube
Edureka erbjuder en fullständig videokurs i Big Data och Hadoop på YouTube.
Hur bra är inte det?
Du kan komma åt den när som helst, var som helst och utan kostnad.
Videokursen hjälper dig att lära dig och förstå dessa koncept i detalj. Kursen är lämplig för både nybörjare och erfarna yrkesverksamma som vill bredda sina kunskaper inom Hadoop.
Videon täcker introduktion av Big Data, relaterade problem, användningsområden, Big Data-analys och dess steg samt olika typer. Därefter förklaras Apache Hadoop och dess arkitektur; HDFS och dess replikering, datablock, läs- och skrivmekanism; DataNode och NameNode, checkpointing och sekundär NameNode.
Du kommer att lära dig mer om MapReduce, arbetsflöde, dess ordräkningsprogram, YARN och dess arkitektur. Den förklarar också Sqoop, Flume, Pig, Hive, HBase, kodsektioner, distribuerad cache och mer. Under den sista timmen av videon får du lära dig om Big Data-ingenjörer, deras färdigheter, ansvarsområden, inlärningsväg och hur man blir en. Videon avslutas med några intervjufrågor som kan vara till hjälp vid en anställningsintervju.
Slutsats
Framtiden för datavetenskap ser lovande ut, och det är ett bra karriärval. Big Data och Hadoop är två av de mest använda teknikerna i organisationer över hela världen. Därför finns en stor efterfrågan på jobb inom dessa områden.
Om du är intresserad, gå en kurs från någon av de resurser jag just nämnt och förbered dig på att få ett välbetalt jobb.
Lycka till! 👍