Si alguna vez se ha encontrado con el término ‘ Big Data ‘ (que es bastante común en el escenario actual), entonces también debe haber oído hablar de ‘ Hadoop ‘. Una fracción importante de las grandes empresas tecnológicas está utilizando la tecnología Hadoop para administrar sus enormes conjuntos de datos distribuidos. Estadísticamente, se espera que el mercado de Hadoop crezca más de $300 mil millones para el año 2025. Además, varios gigantes de TI como Amazon , IBM , Cisco , etc. ofrecen numerosas oportunidades de carrera en el dominio de Hadoop y si está ansioso por hacer una carrera gratificante en Big Data, ¡entonces Hadoop Developer será la elección correcta para usted!
Ahora surge la pregunta: ¿Quién es un desarrollador de Hadoop? En general, un desarrollador de Hadoop es un profesional con experiencia en tecnologías de Big Data y es responsable de desarrollar aplicaciones y sistemas de Hadoop. Si hablamos de la tecnología Hadoop, es un marco de código abierto que le permite analizar y procesar grandes conjuntos de datos en el entorno informático distribuido. Mientras tanto, casi todos los sectores prefieren Hadoop, ya sea TI , finanzas , fabricación o cualquier otro, y las empresas están adoptando la tecnología debido a numerosas razones valiosas, como escalabilidad , eficiencia , tolerancia a fallas ., y muchos más. Echemos un vistazo a varios roles y responsabilidades principales de un desarrollador de Hadoop en una organización:
- Responsable del diseño y desarrollo de aplicaciones Hadoop.
- Analice los grandes conjuntos de datos para obtener varios conocimientos comerciales cruciales
- Responsable de escribir trabajos de MapReduce
- Para mantener la privacidad de los datos, la seguridad y otros aspectos relacionados.
- Responsable de la gestión y el despliegue de HBase, etc.
A partir de ahora, debe conocer el perfil de trabajo del desarrollador de Hadoop. Ahora, volvamos al punto: ¿Cómo convertirse en un desarrollador de Hadoop? Aunque no existen criterios de elegibilidad rígidos o específicos para ingresar al dominio de desarrollo de Hadoop y puede ser cualquier graduado, posgraduado, etc. para comenzar su viaje como desarrollador de Hadoop. Sin embargo, tener una formación académica en varios campos específicos, como informática / tecnología de la información, etc., lo ayudará a fortalecer sus fundamentos, como bases de datos , lenguajes de programación ., etc. que jugarán un papel vital mientras aprenden el desarrollo de Hadoop. Además, varios gigantes de TI exigen antecedentes académicos relevantes durante el proceso de contratación, por lo que también lo ayudarán a aprovechar las oportunidades profesionales que valen la pena.
Ahora, repasemos la hoja de ruta completa y analicemos todas las habilidades y enfoques necesarios para convertirse en un desarrollador de Hadoop:
1. Comprender los conceptos básicos de Hadoop
Una vez que esté listo para comenzar su viaje para convertirse en un desarrollador de Hadoop, lo primero y más importante que debe hacer es comprender a fondo los conceptos básicos de Hadoop . Debe conocer las características y aplicaciones de Hadoop y también conocer las diversas ventajas y desventajas de la tecnología . Cuanto más aclare sus fundamentos, más le ayudará a comprender convenientemente la tecnología en el nivel avanzado. Puede optar por varios recursos en línea y fuera de línea, como tutoriales , revistas y trabajos de investigación , seminarios , etc. para saber más sobre el campo en particular.
2. Sea competente con las habilidades tecnológicas previas
Cuando tenemos pensado salir a dar una vuelta, siempre comprobamos el contador de combustible del coche, sacamos el carnet de conducir, llevamos puestos los cinturones de seguridad, etc. para evitar cualquier percance durante el trayecto. Del mismo modo, antes de comenzar su viaje de aprendizaje sobre el desarrollo de Hadoop, debe verificar y poseer todas las habilidades técnicas necesarias para que su recorrido de aprendizaje sea más conveniente y efectivo. Echemos un vistazo a estas habilidades técnicas requeridas:
- Lenguajes de programación : puede preferir aprender JAVA , ya que es el lenguaje más recomendado para comenzar a aprender el desarrollo de Hadoop. La razón principal detrás de esto es que Hadoop se escribió usando Java. Junto con JAVA, se recomienda dominar varios otros lenguajes, como Python , JavaScript , R , etc.
- SQL : también debe tener un conocimiento sólido del lenguaje de consulta estructurado (SQL). Ser competente con SQL también lo ayudará mientras trabaja con otros lenguajes de consulta como HiveQL, etc. Además, también puede aprender sobre conceptos de bases de datos , sistemas distribuidos y otros conceptos relacionados para obtener una mayor exposición.
- Fundamentos de Linux : además, debe aprender sobre los fundamentos de Linux, ya que la mayoría de las implementaciones de Hadoop se basan en el entorno de Linux. Mientras tanto, mientras revisa los fundamentos de Linux, se le recomienda que cubra varios temas adicionales, como concurrencia , subprocesos múltiples , etc.
3. Familiarícese con los componentes de Hadoop
Entonces, a partir de ahora, debe conocer los conceptos básicos de Hadoop y también conocer las habilidades tecnológicas necesarias; ahora es el momento de dar un paso adelante y aprender sobre el ecosistema completo de Hadoop, como sus componentes, módulos, etc. hablamos del ecosistema Hadoop, se compone principalmente de 4 componentes:
- Sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS) : se ocupa del almacenamiento de grandes datos en clústeres en varios Nodes.
- Map Reduce : un modelo de programación para el manejo y procesamiento paralelo de grandes datos.
- Otro negociador de recursos más (YARN) : se ocupa del proceso de gestión de recursos.
- Hadoop Common : contiene paquetes y bibliotecas que se utilizan para admitir módulos de Hadoop.
Además, debe familiarizarse con otras facetas y tecnologías cruciales de Hadoop, como Hive , Spark , Pig , HBase , Drill y muchas más.
4. Conocimiento de idiomas relevantes como HiveQL, PigLatin, etc.
Una vez que haya terminado con los componentes de Hadoop mencionados anteriormente, ahora debe aprender sobre los lenguajes de secuencias de comandos y consultas respectivos, como HiveQL, PigLatin, etc., para trabajar con las tecnologías de Hadoop. En general, HiveQL (Hive Query Language) se ocupa del lenguaje de consulta para interactuar con los datos estructurados almacenados. Mientras tanto, la sintaxis de HiveQL es casi similar al lenguaje de consulta estructurado. Además, cuando se trata de PigLatin, se refiere al lenguaje de secuencias de comandos que utiliza Apache Pig para analizar los datos en Hadoop. De hecho, debe tener un buen dominio de HiveQL y PigLatin para trabajar en el entorno de Hadoop.
5. Comprensión de ETL y otras herramientas relevantes
Ahora, necesita profundizar en el mundo del desarrollo de Hadoop y familiarizarse con varias herramientas cruciales de Hadoop. Debe tener un conocimiento profundo de ETL (extracción, transformación y carga) y herramientas de carga de datos como Flume y Sqoop . En general, Flume es un software distribuido que se utiliza para recopilar, ensamblar y mover un gran conjunto de datos al HDFS u otro almacenamiento central relacionado. Mientras tanto, Sqoop se ocupa de una herramienta de Hadoop utilizada para transferir datos entre Hadoop y bases de datos relacionales. Además, se recomienda tener cierta experiencia con herramientas estadísticas también como MATLAB , SAS , etc.
6. Obtenga algo de experiencia práctica
A partir de ahora, ha cubierto todos los conceptos principales para ingresar al dominio de desarrollo de Hadoop; ahora es el momento de implementar todo su aprendizaje teórico en el mundo práctico y obtener experiencia práctica con las herramientas y los componentes de Hadoop . Le ayudará a comprender los conceptos básicos, como almacenamiento y visualización de datos, análisis estadístico, transformación de datos y varios otros de una manera más completa. Además, puede optar por varias pasantías, campamentos de entrenamiento, programas de capacitación, etc. para obtener el entorno en tiempo real y otros recursos como proyectos en vivo , grandes conjuntos de datos , etc. para una mejor exposición.
7. Obtenga certificaciones relevantes
Por último, pero no menos importante, se recomienda poseer algunas certificaciones de Hadoop relevantes y valiosas. Sin embargo, no es obligatorio tener certificaciones para ingresar al campo de desarrollo de Hadoop, pero tener certificaciones tan destacadas seguramente le dará una ventaja sobre otros profesionales de Hadoop y también lo recompensará con varias oportunidades profesionales deslumbrantes. Además, estas certificaciones son la mejor manera de validar y mostrar sus habilidades en un dominio en particular. Hay varias certificaciones más recomendadas, como Cloudera Certified Hadoop Developer (CCDH) , Hortonworks Certified Apache Hadoop Developer (HCAHD) , MapR Certified Hadoop Developer (MCHD) , etc. que se pueden tener en cuenta.
Además de las habilidades técnicas y los enfoques mencionados anteriormente, se recomienda trabajar en varias habilidades analíticas y sociales cruciales para agregar una pluma más a su sombrero. Puede desarrollar y mejorar las siguientes habilidades: resolución de problemas , comunicación efectiva , gestión del tiempo , investigación y análisis , etc. para convertirse en un desarrollador de Hadoop exitoso y que valga la pena. Además, hay varios de los libros más recomendados que se mencionan a continuación que puede considerar para hacer que su proceso de aprendizaje sea más efectivo y conveniente:
- Guía definitiva de Hadoop por Tom White
- Pro Hadoop por Jason Venner
- Análisis de datos con Hadoop
- Optimización de Hadoop para MapReduce por Khaled Tannir
Por lo tanto, esta es la hoja de ruta sencilla que debe seguir para hacer una carrera gratificante como desarrollador de Hadoop. De hecho, la demanda de desarrolladores de Hadoop parece aumentar exponencialmente en los próximos tiempos y solo necesita seguir los enfoques mencionados anteriormente con consistencia para ingresar al dominio en particular.