Как стать Hadoop-архитектором больших данных

Следующий путь обучения лучше всего подходит для разработчиков и инженеров с опытом программирования:

Чем занимается архитектор Hadoop для больших данных?

Архитекторы Hadoop для больших данных превратились в жизненно важных связующих звеньев между бизнесом и технологиями. Они отвечают за планирование и проектирование систем больших данных следующего поколения, а также за управление крупномасштабной разработкой и развертыванием приложений Hadoop. Архитекторы Hadoop входят в число самых высокооплачиваемых специалистов в ИТ-индустрии, зарабатывая в среднем от 91 392 до 133 988 долларов в год, или до 200 000 долларов в год.

Если вы хотите продолжить карьеру на этой должности, вам необходимо понимать потребности ИТ-организаций, то, как работают специалисты и инженеры по большим данным, и как служить связующим звеном между этими двумя критически важными объектами.

Любой организации, желающей создать среду больших данных, потребуется архитектор больших данных, который сможет управлять полным жизненным циклом решения Hadoop, включая анализ требований, выбор платформы, проектирование технической архитектуры, проектирование и разработку приложений, тестирование и развертывание. предлагаемого решения.

Убедитесь, что вы соответствуете этим основным требованиям

Чтобы стать архитектором Hadoop для больших данных, вам необходимо обладать передовыми навыками интеллектуального анализа и анализа данных, для чего требуется многолетний профессиональный опыт в области больших данных. Если у вас есть перечисленные здесь навыки, вы на правильном пути:

• Маркетинговые и аналитические навыки: способность обрабатывать и анализировать данные, чтобы понять поведение покупателя/заказчика.
• РСУБД (системы управления реляционными базами данных) или базовые навыки работы с базами данных
• Возможность внедрения и использования NoSQL, облачных вычислений и MapReduce.
• Навыки статистики и прикладной математики
• Визуализация данных и миграция данных

Более того, ваше влияние как архитектора данных будет продолжать расти, поскольку многие компании сейчас обращаются к архитекторам данных (а не только к аналитикам данных или инженерам баз данных) для интеграции и применения данных из разных источников. Как архитектор данных вы будете играть важную роль в тесном сотрудничестве с пользователями, проектировщиками систем и разработчиками.

К чему вообще весь этот шум вокруг Hadoop?

Датаматизация Вот что говорит о Hadoop: «Когда дело доходит до инструментов для работы с большими данными, решения с открытым исходным кодом в целом и Apache Hadoop в частности доминируют». Аналитик Форрестера Майк Гуальтьери недавно предсказал что «100 процентов крупных компаний» примут Hadoop в течение следующих нескольких лет.

В отчете Market Research прогнозируется, что среднегодовой темп роста рынка Hadoop (CAGR) составит 58 процентов до 2022 года, а к 2020 году его стоимость превысит 1 миллиард долларов. Инструменты обработки данных, которые поручил 3500 исследователям работать над Apache Sparkинструмент, входящий в экосистему Hadoop.

Hadoop от Apache стал синонимом больших данных, поскольку его экосистема включает в себя различные инструменты с открытым исходным кодом, которые помогают в «высокомасштабируемых и распределенных вычислениях».

Как мне туда добраться?

В такой технической и сверхконкурентной области, как большие данные и Hadoop, вы получаете аккредитованную, всемирно признанную профессиональную сертификацию, которая может быть лучшим способом не только изучить все тонкости предметной области, но и подкрепить ее авторитетными проверка.

Курсы Simplilearn по работе с большими данными дают вам все знания и навыки, которые потребуются для ускорения вашей карьеры в качестве архитектора больших данных. Программа была разработана с учетом высоких требований архитекторов больших данных в этой области. Эта программа предоставляет доступ к более чем 200 часам высококачественного электронного обучения, поддержке со стороны экспертов Hadoop по запросу, симуляционным экзаменам, сообществу, модерируемому экспертами, а также сертификату магистра по завершении обучения.

Инфографика в начале этой статьи предлагает ряд путей обучения, которые помогут вам в вашем путешествии.

Что означают различные сертификаты?

1. Разработчик больших данных и Hadoop

Лучший способ начать — пройти сертификационный курс «Разработчик больших данных и Hadoop». Этот курс направлен на то, чтобы дать возможность профессионалам выполнять задания в области больших данных. Помимо изучения концепций Hadoop 2.7, курс обеспечивает практическое обучение работе с большими данными и Hadoop и вовлекает кандидатов в проекты, требующие реализации концепций больших данных и Hadoop.

По окончании этого курса вы получите глубокие знания MapReduce, HDFS, Pig, Hive, Hbase, Zookeeper, Flume и Sqoop.

Разработчики программного обеспечения и архитекторы, специалисты по аналитике, специалисты по управлению данными, специалисты по бизнес-аналитике, менеджеры проектов, начинающие исследователи данных и все, кто проявляет большой интерес к аналитике больших данных, включая выпускников, могут получить значительную пользу от этого курса.

2. Apache Spark и Scala

Что будет дальше? Apache Spark и Scala. Целью этого курса является предоставление соискателям навыков, связанных с обработкой Hadoop в реальном времени.

Apache Spark — это кластерная вычислительная среда с открытым исходным кодом, которая поддерживает концепции «преобразования» и «сопоставления» данных. Эта среда хорошо работает со Scala (или «масштабируемым языком»), который является предпочтительным рабочим языком для критически важных серверных систем.

Закончив этот курс Apache Spark и Scala, вы сможете выбрать любую из двух баз данных NoSQL — MongoDB или Cassandra.

• МонгоБД: MongoDB — это кроссплатформенная документо-ориентированная база данных, которая поддерживает моделирование данных, прием, запросы и совместное использование, репликацию данных и многое другое. Это самая популярная база данных NoSQL в отрасли.

Сертификационный курс по MongoDB позволит вам расширить свои знания в написании приложений Java и Node JS с использованием MongoDB; улучшите свои навыки репликации и совместного использования данных, чтобы оптимизировать производительность чтения/записи; научит вас установке, настройке и обслуживанию среды MongoDB; и развивайте свои навыки в настройке MongoDB, методах резервного копирования, а также стратегиях мониторинга и эксплуатации.

Он также даст вам опыт создания и управления различными типами индексов в MongoDB для выполнения запросов, а также предложит вам более глубокое понимание управления заметками БД, набором реплик и концепциями Master-Slave.

Подводя итог, вы сможете обрабатывать огромные объемы данных с помощью инструментов MongoDB и умело хранить неструктурированные данные в MongoDB.

• Кассандра: Apache Cassandra — это распределенная система управления базами данных с открытым исходным кодом, работающая по принципу «главный-подчиненный». Cassandra лучше всего работает с приложениями с большим объемом записи.

Cassandra предлагает большую масштабируемость и, таким образом, может хранить петабайты данных. Он тщательно разработан для обработки огромных рабочих нагрузок в нескольких центрах обработки данных без единой точки отказа.

Сертификационный курс по Apache Cassandra будет включать подробную информацию об основах работы с большими данными и базами данных NoSQL; Кассандра и ее особенности; архитектура и модель данных Cassandra; установка, настройка и мониторинг Cassandra; и экосистема продуктов Hadoop вокруг Cassandra.

3. Апач Шторм

Apache Storm предназначен для обработки событий в реальном времени с использованием больших данных. Для эффективной реализации Apache Storm вам необходимо освоить фундаментальные концепции Apache Storm, а также его архитектуру. Также необходимо понимание установки и настройки плана с помощью Apache Storm.

Этот курс даст вам полное понимание приема и обработки событий в реальном времени с помощью Storm, а также основы расширений Trident для Apache Storm. Вы узнаете о группировке и вставке данных в Apache Storm и разовьете понимание основ интерфейсов Storm с Kafka, Cassandra и Java.

4. Апач Кафка

Apache Kafka — это проект Apache с открытым исходным кодом, который выделяется тем фактом, что это высокопроизводительная система обмена сообщениями в реальном времени, которая может обрабатывать миллионы сообщений в секунду. Он обеспечивает распределенную и секционированную систему обмена сообщениями и отличается высокой отказоустойчивостью.

Прежде чем начать, вы должны хорошо разбираться в архитектуре, установке, интерфейсах и настройке Kafka.

Поскольку все больше компаний по всему миру адаптируются к Kafka, он стал предпочтительной платформой обмена сообщениями для обработки больших данных в режиме реального времени. Получив этот сертификат, вы станете мастером обработки огромных объемов данных.

5. Импала

Это последний сертификат в линейке сертификатов, который позволит вам стать архитектором Hadoop для больших данных. Знание Impala – «движка SQL с открытым исходным кодом для Hadoop» – даст вам понимание основных концепций массовой параллельной обработки (MPP), механизма запросов SQL, который работает на Apache Hadoop. Благодаря этому сертификату вы сможете понять роль Impala в экосистеме больших данных.

Преимущества Impala заключаются в возможности запрашивать данные в Apache Hadoop и пропускать трудоемкие этапы загрузки и распознавания данных. Вы также сможете получить знания о базах данных, SQL, хранилищах данных и других языках программирования баз данных.

Заключение

Следуя этому пути, вы сможете достичь своей цели в качестве эксперта по данным. По пути вы получите полное представление об общей ИТ-среде и ее множестве технологий и, прежде всего, сможете анализировать, как различные технологии работают вместе. На вашем пути предстоит многое усвоить, но терпение и упорный труд вознаградят вас работой архитектора данных завтрашнего дня.

Если вы заинтересованы в том, чтобы стать экспертом по большим данным, у нас есть подходящий курс для вас. Присоединяйтесь к нашей программе последипломного образования Калифорнийского технологического института по курсу «Наука о данных» и начните свое путешествие по большим данным уже сегодня!

Также ознакомьтесь с нашим Руководством по работе с большими данными, которое даст вам представление о наиболее актуальных технологиях, ведущих компаниях, которые нанимают сотрудников, навыках, необходимых для начала вашей карьеры в процветающей области больших данных, и предложит вам персонализированную дорожную карту для стать успешным экспертом по большим данным.