Carrera profesional en Hadoop - Introducción
Hadoop no es un simple marco en el mundo de Big Data. Tiene un amplio ecosistema con un paraguas de tecnologías relacionadas. Por la misma razón, una carrera en Hadoop es prometedora. Si tiene una buena comprensión de los fundamentos de Hadoop, será una base para una gran carrera en Hadoop.
Educación para la carrera en Hadoop
Al igual que muchas tecnologías de datos emergentes, Hadoop no exige ninguna formación educativa específica como tal. Alrededor de la mitad de los desarrolladores de Hadoop provienen de entornos no informáticos como Estadísticas o Física. Por lo tanto, está claro que los antecedentes no son un obstáculo para ingresar al mundo de Hadoop, siempre que esté listo para aprender los fundamentos. Hay buenos cursos en línea que cubre Hadoop: el de eduCBA es el mejor ejemplo - master-apache-Hadoop
Además, si desea profundizar en un área específica de la gestión de clústeres de Hadoop o el modelado de datos en materiales de Hive sobre cada tema específico disponible como cursos en línea y libros de texto. La mayoría de las veces, los clústeres de Hadoop se configurarán en un proveedor de la nube como AWS o Azure. Por lo tanto, familiarizarse con cualquier proveedor de nube de su elección le ayudará mucho. El servicio Hadoop de AWS se llama EMR.
La especialización popular incluye:
- Spark: motor de procesamiento de datos escalable en memoria
- HBase: sin base de datos SQL sobre HDFS
- Viga: procesamiento de datos de primer enfoque de transmisión
- Pig - Scripting de transformación de datos (ETL)
- Colmena - Almacenamiento de datos
- Mahout, Spark MLlib: aprendizaje automático escalable en Hadoop
- Apache Drill: motor SQL en Hadoop
- Flume, Sqoop - Servicios de ingesta de datos
- Solr & Lucene - Búsqueda e indexación
Trayectoria profesional en Hadoop
Según los resultados de Stack Overflow Survey 2017, Hadoop lidera el marco más popular y querido en el espacio Big Data (Survey Link). Esto es posible solo porque personas de diferentes perspectivas de TI encontraron a Hadoop como una posible carrera profesional y quieren cambiar.
Cualquiera que sea su rol actual de TI, habrá un cambio fácilmente adaptable a una carrera en el mundo de Hadoop. Algunos ejemplos populares
- Desarrollador de software (Programador) -> Desarrollador de datos Hadoop que se ocupa de diferentes SDK de abstracción de Hadoop y obtiene valor de los datos.
- Analista de datos -> Entonces, usted es experto en SQL. Gran oportunidad en Hadoop para trabajar en motores SQL como Hive o Impala
- Analista de negocios -> Las organizaciones que intentan ser más rentables utilizando datos recopilados de forma masiva, y el papel de un analista de negocios es crucial en esto.
- ETL Developer -> Si está trabajando como un desarrollador ETL tradicional, puede cambiar fácilmente a Hadoop ETL utilizando herramientas como Spark.
- Probadores -> Existe una gran demanda de probadores en el mundo de Hadoop. Al comprender los fundamentos de Hadoop y el perfil de datos, cualquier evaluador puede cambiar a este rol.
- Profesiones de BI / DW -> Puede cambiar fácilmente a la arquitectura de datos de Hadoop al modelado de datos.
- Profesionales senior de TI -> Con un profundo conocimiento del dominio y los desafíos existentes en el mundo de los datos, un profesional senior puede convertirse en consultores al obtener conocimiento de cómo Hadoop intenta resolver estos desafíos.
- Existen roles genéricos como Ingenieros de datos o Ingeniería de Big Data que son responsables de implementar la solución principalmente sobre los proveedores de la nube. Al obtener conocimiento de los componentes de datos de la nube, este será un papel prometedor.
Puestos de trabajo
El ecosistema de Hadoop ofrece una variedad de carreras
- Desarrollador de MapReduce: se trata básicamente de un rol de desarrollador de Java que también comprende cómo funcionan internamente los sistemas Hadoop. Hay una abstracción como Hive o Pig disponible, pero los trabajos de MapReduce son necesarios para sistemas de alto rendimiento. Los desarrolladores de MapReduce son los que entienden y sacan un sistema y pagan muy alto.
- Administradores de Hadoop : son personas responsables de mantener el clúster de Hadoop en buen estado y en buen estado. Esto puede incluir tareas típicas del administrador, como verificaciones regulares del estado del sistema, pero la mayoría de las tareas necesarias para comprender la arquitectura del sistema Hadoop.
- Devops: implemente nuevos componentes del sistema y otros cambios relacionados con el desarrollo en el clúster de Hadoop. La responsabilidad de este rol varía mucho y depende de la cultura de una organización.
- Desarrollador de datos: procesamiento de datos sobre Hadoop. Este es uno de los roles más populares en el ecosistema de Hadoop. Las personas de SQL o de fondo de análisis se ajustan mejor a estos roles. La mayoría trabaja en una abstracción de alto nivel de Hadoop como Hive o Pig.
- Administrador de seguridad de datos: los datos son los activos más valiosos y asegurarlos es lo más importante. Los administradores de seguridad aseguran las políticas estándar de la industria y las mejores prácticas para proteger los datos, con una clara comprensión de un sistema
- Visualizador de datos: maneje las herramientas de visualización de próxima generación que permiten la división y agregación dinámica de datos con el almacenamiento en caché de datos en memoria
- ETL Developer: transforme los datos para mejorar la calidad de los datos o según la lógica empresarial utilizando las herramientas del ecosistema Hadoop. El proceso ETL puede ser de transmisión o por lotes.
- Arquitecto de sistemas: diseñe sistemas de alto rendimiento teniendo en cuenta la disponibilidad y durabilidad de los datos de manera rentable. Depende en gran medida del proveedor de hardware.
- Arquitecto de datos : además del diseño lógico / físico tradicional de datos, muchas cosas como codificación de columnas, desnormalización, diseño de particiones, etc. serán responsabilidad del arquitecto de datos.
Cursos recomendados
- Entrenamiento en línea XML y Java
- Node.JS Cursos
- Curso de entrenamiento de Silverlight
- Programa Ember.JS
Salario
El salario promedio de un desarrollador de software en EE. UU. Es de $ 90, 956 por año, mientras que el salario promedio de un desarrollador de Hadoop es mucho más alto: $ 118, 234 por año (según Indeed.com - Indeed.com)
Salarios del desarrollador de Hadoop en las principales empresas de EE. UU. (Ref: Indeed.com)
| manzana | $ 147, 573 por año |
| Wipro | $ 110, 553 por año |
| HERO.jobs | $ 158, 715 por año |
| MBCAA | $ 133, 422 por año |
| Ventures Unlimited Inc | $ 130, 000 por año |
| Nityo Infotech Services Pvt. Limitado. | $ 128, 633 por año |
| ESTRELLA DEL NORTE | $ 126, 370 por año |
| Tecnología PRI | $ 121, 396 por año |
| NITYO INFOTECH | $ 116, 909 por año |
| HortonWorks, Inc | $ 110, 710 por año |
Perspectivas de carrera
El ecosistema de Hadoop se está dividiendo mucho para satisfacer un cambio en las necesidades comerciales. A medida que los datos generados aumentan exponencialmente y cada vez más organizaciones se vuelven impulsadas por los datos, la relevancia del sistema Hadoop solo aumentará.
Algunas de las tendencias notables:
- Cambie del procesamiento por lotes a la transmisión del primer enfoque de procesamiento de datos con Spark y Beam
- Se aplicó más modelo de Machine Learning en tiempo real a datos en tiempo real usando Spark ML
- Desacopla los motores SQL del almacenamiento de datos como Presto en la parte superior de S3 para el análisis ad-hoc en la parte superior del lago de datos.
- Bases de datos de columnas MPP como AWS Redshift para acceso rápido a datos
Como un aspecto fundamental del procesamiento de Big Data reside en sistemas distribuidos y escalables horizontalmente y tolerantes a fallas, que Hadoop implementa bien, Hadoop continuará siendo un ecosistema líder para el procesamiento de datos.
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