Las 7 razones principales para aprender Hadoop

Hadoop es una herramienta de procesamiento de datos que se utiliza para procesar datos de gran tamaño en hardware comercial distribuido. La tendencia del mercado de Big Data Hadoop está en auge y no muestra ningún tipo de desaceleración en su crecimiento. Hoy en día, las industrias son capaces de almacenar todos los datos generados en su negocio a un precio asequible solo gracias a Hadoop. Hadoop ayuda a la industria a conocer el comportamiento de sus clientes, las prioridades de compra de los clientes, es decir, lo que más les gusta, los patrones de clics, etc. Hadoop brinda recomendaciones personalizadas y personaliza las funciones de orientación de anuncios. Las empresas están generando miles de petabytes de datos cada día por lo que la demanda de profesionales de Big Data es muy alta. Incluso después de algunos años, Hadoopse considerará como la habilidad de aprendizaje obligatorio para el científico de datos y la tecnología Big Data. Las empresas están invirtiendo mucho en él y se convertirá en una habilidad muy demandada en el futuro.

En la era actual, muchas industrias están recibiendo una gran cantidad de datos no estructurados de sitios web como Facebook, correos electrónicos, Instagram, etc. que dan como resultado Big Data. Al analizar este volumen masivo de datos de manera rentable, Hadoop es la mejor solución para este trabajo. Discutamos las 7 razones principales para aprender Hadoop para Big Data.

1. Hadoop es una puerta de entrada a las tecnologías de Big Data           

Hadoop es una herramienta rentable para resolver cualquier problema de Big Data. Las industrias están gastando más en su equipo de análisis de datos. Hadoop consiste en un ecosistema muy grande que nos brinda muchas herramientas para análisis como Pig, Hive, Sqoop, Zookeeper, Map-Reduce , HBase, etc. Todas las empresas, desde las nuevas empresas web hasta el gigante tecnológico, requieren que Hadoop responda a sus necesidades. lógica empresarial que, en última instancia, les ayuda a aumentar sus ingresos. Cada herramienta del ecosistema Hadoop se utiliza en un amplio espectro de problemas. No importa cuánta tecnología nueva surja en el futuro, Hadoop siempre será el pilar principal para la tecnología Big Data.

2. Rápido crecimiento del mercado de Big Data

Los seres humanos se están acercando a Internet a un ritmo muy rápido. Significa que el volumen de datos que las industrias recopilan aumentará a medida que pase el tiempo debido a la mayor cantidad de usuarios. La industria está analizando gradualmente la necesidad de esta información útil que obtienen de sus usuarios. Es seguro que los datos siempre tienden a un patrón creciente, por lo que las empresas eventualmente están adquiriendo profesionales capacitados con Big Data Technologies. Según NASSCOM, el mercado de Big Data de India alcanzará los 16 000 millones de USD para 2025 desde los 2 000 millones de USD. El crecimiento de los dispositivos inteligentes en India está creciendo a un ritmo muy alto que provocará un crecimiento en el mercado de Big Data. Dado que Big Data está creciendo, la demanda de profesionales de Big Data será alta. 

3. Falta de profesionales de Hadoop 

Los datos se generan a un ritmo muy masivo y el mercado de Big Data de Hadoop está creciendo rápidamente, por lo que la demanda de profesionales capacitados en Big Data de Hadoop es muy alta. Learning Hadoop es la principal puerta de entrada al mercado de Big Data. Nunca es demasiado tarde para aprender una tecnología hasta que empiezas a aprenderla. Para aprender esta tecnología con total confianza y salir con las curvas de vuelo de su vehículo.    

4. Muévete a una gran empresa

En la actualidad, Big Data está escalando su necesidad en dirección ascendente en casi todas las industrias. Big Data ya ha cubierto varios sectores industriales y del sector público, como la banca, el comercio minorista, los recursos naturales, el gobierno, el transporte, la atención médica, los medios, etc. Significa que las empresas se están enfocando en los datos y están obteniendo grandes beneficios. Empresas como el New York Times, Yahoo, Facebook, Walmart, etc., utilizan Hadoop, lo que genera una mayor demanda de expertos en Hadoop.     

5. Hadoop tiene un mejor alcance profesional

Hadoop tiene muchas herramientas adicionales en su ecosistema que proporciona procesamiento de transmisión, procesamiento por lotes, aprendizaje automático con la ayuda de Mahout, etc., lo que da como resultado el perfil de trabajo inferior para un desarrollador típico de Hadoop.  

• Arquitecto de Big Data
• Desarrollador Hadoop
• Científico de datos
• Administrador de Hadoop
• Analista de datos
• Administrador de Hadoop

Hadoop ofrece oportunidades de trabajo tanto para principiantes como para expertos. Los profesionales que ya están en la industria de la tecnología y trabajan como expertos en ETL, arquitectos y expertos en mainframe tienen una ventaja sobre los principiantes. En India, el salario aproximado de un novato es de 5 a 6 lacs por año, sin embargo, un experto en Hadoop puede ganar de 45 a 50 lacs por año. Dado que faltan profesionales de Hadoop, la demanda de profesionales de datos de EE. UU. alcanzará los 364 000 para 2020, según IBM.  

6. Hadoop como tecnología disruptiva

Hadoop es de naturaleza flexible, lo que significa que puede procesar todo tipo de datos estructurados (datos MySQL), semiestructurados (XML, JSON) o no estructurados (imagen, videos) de manera muy eficiente. Hadoop proporciona mejores recursos para el almacenamiento de datos que los sistemas tradicionales de almacenamiento de datos en términos de costo, almacenamiento, escalabilidad y rendimiento. Hadoop ha cambiado drásticamente la forma de procesar los datos en el campo del análisis de datos. Aprender Hadoop no es suficiente para convertirse en un experto. uno debe aprender todos los componentes del ecosistema Hadoop. Por ej. Apache HIVE es la mejor herramienta para el almacenamiento de datos que se basa en Hadoop.   

7. Hadoop es una tecnología madura 

Hadoop está evolucionando tan rápido con el tiempo. La versión inicial de Hadoop está disponible el 1 de abril de 2006. Ahora estamos usando Hadoop 3.x, que es la última versión. También se ha colaborado con Tableau, HortonWorks, MapR, etc. Apache Spark ha cambiado drásticamente el ecosistema de Hadoop al proporcionar un procesamiento más rápido. Apache Spark está hecho para manejar consultas iterativas e interactivas de manera tan eficiente que mejora la capacidad de procesamiento de datos de Hadoop. Dado que Hadoop proporciona múltiples soluciones para diferentes cargas de trabajo, es el más aceptado en la industria debido a su ecosistema enriquecido.