Tổ chức của bạn có quản lý dữ liệu bằng máy tính lớn không và bạn có phải là chuyên gia về máy tính lớn không? Nếu có, thì bạn có thể muốn sẵn sàng cho con voi trong phòng! Tổ chức của bạn, giống như nhiều tổ chức khác có thể sớm giảm tải hàng loạt máy tính lớn để . Nếu điều đó xảy ra, bạn, với tư cách là một chuyên gia máy tính lớn cũng phải sẵn sàng Hadoop.
Hãy để chúng tôi nhanh chóng hiểu tại sao việc một chuyên gia máy tính lớn sẵn sàng cho bước đi này là thông minh.
Tính chủ động có thể giúp bạn có nhiều trách nhiệm hơn sau ca làm việc
Do những tiến bộ gần đây trong lĩnh vực điện toán, nhiều doanh nghiệp cốt lõi theo định hướng hàng loạt, chạy trên máy tính lớn, đang chuyển sang các nền tảng hiện đại. Ý tưởng của việc chuyển đổi máy tính lớn là thích ứng linh hoạt với những thay đổi trong nhu cầu kinh doanh. Trước đó, dữ liệu mà chúng tôi thu thập được có cấu trúc và khá đơn giản, chẳng hạn như: Dữ liệu bán hàng, đơn đặt hàng và dữ liệu doanh nghiệp tiêu chuẩn khác. Nhưng hiện nay, việc nhập dữ liệu lớn, với nhiều thông tin phi cấu trúc hơn như văn bản, tài liệu, hình ảnh, v.v. đang là một thách thức đối với hệ thống doanh nghiệp của chúng tôi. Máy tính lớn sống trong thế giới dữ liệu có cấu trúc, nơi việc xử lý khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc tốn nhiều thời gian và tốn kém. May mắn thay, Hadoop, một nền tảng mã nguồn mở dường như là sự thay thế khả thi cho máy tính lớn xử lý khối lượng lớn và nhiều loại dữ liệu do doanh nghiệp tạo ra. Là mã nguồn mở nên Hadoop tiết kiệm chi phí và dễ sử dụng. Do đó, hơn 150 doanh nghiệp đã và đang sử dụng hệ thống quản lý dữ liệu lớn mã nguồn mở này và số còn lại đang gấp rút tham gia. Vì vậy, nếu bạn biết Hadoop trước khi tổ chức của bạn làm, thì bạn đã sẵn sàng để đảm nhận một vai trò mới, và nhiều trách nhiệm hơn.
Hãy để chúng tôi tưởng tượng rằng tổ chức của bạn gần đây đã chuyển quản lý dữ liệu của mình sang Hadoop. Sau quá trình chuyển đổi này, họ sẽ yêu cầu lực lượng lao động có kiến thức và kỹ năng Hadoop. Nếu bạn đã có kiến thức làm việc về dữ liệu lớn và Hadoop từ trước, giá trị của bạn đối với tổ chức sẽ tăng lên nhiều lần.
Các lý do quan trọng khác, tại sao với tư cách là một chuyên gia máy tính lớn, chuyển sang Hadoop có thể là một lợi thế, là:
- Như chúng ta đã thấy, lý do chính khiến nhiều tổ chức chuyển sang Hadoop là do máy tính lớn không có khả năng xử lý khối lượng công việc của doanh nghiệp. Tuy nhiên, Hadoop xử lý khối lượng công việc của doanh nghiệp, giảm căng thẳng và chủ yếu là giảm chi phí.
- Hadoop có khả năng xử lý các lôgic kinh doanh phức tạp. Điều này sẽ làm cho bạn hiệu quả hơn vì bạn đã có kiến thức làm việc với máy tính lớn.
- Theo một cách nào đó, làm việc với các máy tính lớn có thể ngăn bạn đáp ứng các thỏa thuận mức dịch vụ. Lý do cho điều này là khối lượng dữ liệu ngày càng tăng. Nếu bạn biết Hadoop và các tính năng khác của nó như PIG, Hive, Sqoop, Hbase, v.v., bạn sẽ có thể xử lý mọi khối lượng và tốc độ dữ liệu trong các điều kiện khác nhau.
- Nói chung, máy tính lớn mất nhiều thời gian hơn để xử lý dữ liệu với xử lý hàng loạt. Điều này dẫn đến sự chậm trễ của các báo cáo và phân tích của chúng. Với Hadoop tại chỗ, việc xử lý hàng loạt sẽ đơn giản hơn.
- Khi bạn đã thành thạo máy tính lớn, việc học Hadoop sẽ rất dễ dàng cho bạn, vì nó có các mã đơn giản và ngắn gọn.
Nhiều chuyên gia CNTT đã dự đoán rằng, Hadoop sẽ là tương lai của hệ thống quản lý dữ liệu. Không chỉ các công ty CNTT mà các ngành công nghiệp khác như bán lẻ, sản xuất thực phẩm, công ty tư vấn, kinh doanh học tập điện tử, công ty tài chính du lịch trực tuyến, công ty bảo hiểm, v.v. đang chuyển hệ thống quản lý dữ liệu của họ từ máy tính lớn sang . Do đó, Hadoop đã trở thành một kỹ năng mới nổi, có nhu cầu lớn.
Nhu cầu lớn cho các chuyên gia dữ liệu lớn
Sự quan tâm ngày càng tăng của doanh nghiệp đối với Hadoop và các công nghệ của nó đang thúc đẩy nhu cầu rất lớn về các chuyên gia có kỹ năng dữ liệu lớn. Chúng ta có thể nói, dữ liệu lớn đang tạo ra cơ hội nghề nghiệp lớn cho chuyên gia máy tính lớn . Các tổ chức đang chuyển sang Hadoop đang tìm kiếm những người có kiến thức và kinh nghiệm về Hadoop và các phương pháp tiếp cận của nó như MapReduce và R. Do đó, các chuyên gia máy tính lớn chuyển sang không gian dữ liệu lớn cùng với bộ kỹ năng Hadoop sẽ có một sự nghiệp tuyệt vời ở phía trước.
php.mysql_fetch_array
Theo Alice Hill, Giám đốc điều hành của Dice.com, “Các tin tuyển dụng trên Hadoop đã tăng 64% so với một năm trước và Hadoop là công ty dẫn đầu trong danh mục dữ liệu lớn cho các tin tuyển dụng.”
Học hoặc sử dụng Hadoop yêu cầu trình độ chuyên môn phân tích. Với kiến thức về máy tính lớn làm cơ sở, nỗ lực học Hadoop của bạn sẽ giúp bạn hiệu quả hơn và có khả năng đối phó với các công nghệ thay đổi và khác nhau. Là một chuyên gia công nghệ, tôi chắc chắn rằng bạn sẽ say mê và xây dựng những thứ mới, và hiện tại, Dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu đang đạt được rất nhiều động lực và sẽ là một tương lai lớn hơn. Vì vậy, nếu bạn có kiến thức về Hadoop, nó sẽ giúp ích rất nhiều cho sự nghiệp của bạn.
Vì vậy, tại sao các chuyên gia CNTT không nên chuyển từ Mainframe sang Big Data Hadoop, khi họ có thể làm cho nó lớn và có lợi thế!
Có một câu hỏi cho chúng tôi? Vui lòng đề cập đến chúng trong phần nhận xét và chúng tôi sẽ liên hệ lại với bạn.
Bài viết liên quan:
4 lý do thực tế để học Hadoop 2.0
7 cách đào tạo về dữ liệu lớn có thể thay đổi tổ chức của bạn