Chắc chắn rồi! Chưa bao giờ có thời điểm tốt hơn để thêm các kỹ năng Hadoop vào sơ yếu lý lịch của bạn. Hãy thiết lập điều này với một vài sự kiện và ví dụ.
trình đọc đệm là gì
Bạn đã bao giờ tự hỏi công nghệ đằng sau tính năng tự động gắn thẻ của Facebook là gì chưa? Làm thế nào về camera giám sát có thể tạo ra hình ảnh hoàn hảo ngay cả trong điều kiện ánh sáng yếu? Câu trả lời là Hadoop và khả năng đột phá của nó để lưu trữ, xử lý và truy xuất dữ liệu.
Lưu trữ dữ liệu là một chuyện nhưng xử lý và truy vấn chúng là một trò chơi hoàn toàn khác. Nếu Big Data là một đội Rugby, thì Hadoop là tiền vệ trụ tốt nhất mà bạn có thể tìm thấy!
Nhờ Hadoop, Facebook có thể lưu trữ tất cả thông tin về một người và chỉ ra ngày giờ chính xác của một hoạt động trên hồ sơ của người đó. Tất cả thông tin về một người là Dữ liệu lớn và Hadoop giúp hiển thị tất cả thông tin đó.
Tất cả dữ liệu Hadoop được lưu trữ trên HDFS (Hệ thống tệp phân tán Hadoop) có thể chứa cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc. Các đối thủ cạnh tranh của Hadoop (chẳng hạn như RDBMS và Excel) chỉ có thể lưu trữ dữ liệu có cấu trúc. Đây là một yếu tố chính tại sao Hadoop là ông lớn đang cung cấp cho các công cụ xử lý dữ liệu truyền thống để kiếm tiền của họ. Hadoop thực hiện việc xử lý gần dữ liệu trong khi RDBMS cần dữ liệu được chuyển qua mạng thông qua I / O để xử lý cùng một dữ liệu.
Thức ăn cho suy nghĩ: Hadoop có thể dự đoán kết quả của tình huống dựa trên tập dữ liệu không?
Biểu đồ này cho thấy sự tăng trưởng theo cấp số nhân của dữ liệu trong những năm qua. Hãy xem xét kỹ hơn và bạn sẽ nhận thấy rằng dữ liệu phi cấu trúc chiếm 90% tổng số dữ liệu trên thế giới. Chỉ cần áp dụng nguyên tắc cung và cầu, và chúng ta có thể nhận ra rằng ngày càng nhiều dữ liệu phi cấu trúc trôi nổi chỉ làm nảy sinh những chuyên gia có thể sửa chữa dữ liệu này. Đó là lý do đủ để một người tìm kiếm một công việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc hay còn gọi là Dữ liệu lớn. Đừng nghi ngờ gì nữa rằng đây là thời điểm thích hợp để tìm hiểu Hadoop.
Trên thực tế, hiệu quả của Hadoop so với RDBMS như thế nào?
Hadoop đánh bật mọi công cụ xử lý dữ liệu khác ra khỏi công viên. RDBMS và Excel có thể hiệu quả trong việc quản lý dữ liệu không quá vài trăm trang tính Excel, nhưng còn một nghìn tệp như vậy cần được duy trì thì sao? Hãy quay lại ví dụ về Facebook một lần nữa. Nhật ký dữ liệu chứa chi tiết hoạt động của người dùng Facebook không thể được lưu trữ trong Excel, ít nhất là không phải tất cả dữ liệu lịch sử của người dùng có từ nhiều thập kỷ trước. Ngoài ra, trong Hadoop, dữ liệu có thể được cấu trúc lỏng lẻo nhưng RDBMS yêu cầu dữ liệu phải nhất quán hơn và ở định dạng dễ nhận biết.
Hãy xem so sánh giữa RDBMS và Hadoop và bạn sẽ tự biết giá vé nào tốt hơn.
Tôi có một số liệu thống kê cuối cùng cho bạn, sẽ giải đáp mọi nghi ngờ về việc liệu Hadoop có phải là một sự nghiệp tốt choNước đá.
cách chấm dứt chương trình java
Biểu đồ này là một minh họa về nhu cầu ngày càng tăng đối với các chuyên gia Hadoop và nó sẽ chỉ tăng trong những tuần tiếp theo.
cách cài đặt hadoop trên linux
Rất tiếc, bạn và tôi không thể thay đổi công nghệ. Tốt nhất, chúng ta có thể bắt kịp với nó và học hỏi những công nghệ đang phát triển và trở nên không thể thiếu tại nơi làm việc của chúng ta. Đây là thời điểm thích hợp để tìm hiểu Hadoop và vượt qua làn sóng Dữ liệu lớn.
Có một câu hỏi cho chúng tôi? Vui lòng đề cập đến nó trong phần bình luận và chúng tôi sẽ liên hệ lại với bạn.
Bài viết liên quan: