Зростання популярності Big Data та Apache Hadoop
Обсяги інформації зростають з кожним днем, що робить такі технології, як Big Data та Apache Hadoop, дедалі популярнішими.
І, судячи з усього, ця тенденція не сповільнюється, принаймні в найближчому майбутньому.
Згідно зі звітами, ринок аналізу великих даних оцінювався в 37,34 мільярда доларів США у 2018 році, і прогнозується його зростання на 12,3% CAGR, досягаючи 105,08 мільярда доларів до 2027 року (прогноз з 2019 по 2027 роки).
Сучасний бізнес все більше орієнтується на клієнтів, прагнучи до персоналізованого обслуговування та ефективної взаємодії. Hadoop має потенціал для вирішення складних бізнес-завдань, подолання обмежень традиційних підходів, і саме тому його популярність зростає.
Опанування цих навичок може стати ключем до зміни вашої кар’єри та отримання омріяної роботи!
Але чи знайомі ви з концепціями Big Data та Hadoop, і як вони використовуються у бізнесі?
Якщо відповідь “ні” – не хвилюйтеся.
У цій статті ми спочатку розглянемо основи великих даних і Hadoop, а потім обговоримо корисні ресурси для їх вивчення.
Отже, почнемо!
Apache Hadoop і Big Data: Що це таке?
Великі Дані (Big Data)
Великі дані – це масиви складної та великої інформації, яку важко обробляти та зберігати з використанням традиційних методів управління базами даних. Це комплексна область, яка охоплює різноманітні фреймворки, методи та інструменти.
Великі дані генеруються різними програмами та пристроями, такими як “чорні скриньки”, транспортні системи, пошукові системи, фондові біржі, електромережі, соціальні мережі і цей список можна продовжувати.
Процеси, пов’язані з великими даними, включають збір, зберігання, кураторство, обмін, пошук, передачу, візуалізацію та аналіз. Існує три основні формати великих даних: структуровані, неструктуровані та напівструктуровані.
Переваги використання Big Data:
- Підвищення ефективності роботи організації за рахунок зменшення зайвих витрат.
- Можливість адаптувати пропозиції до потреб, запитів та переваг клієнтів для збільшення продажів та покращення брендингу.
- Забезпечення найму кваліфікованих спеціалістів.
- Прийняття обґрунтованих рішень на основі аналізу даних.
- Стимулювання інновацій через глибоке розуміння даних.
- Покращення систем охорони здоров’я, освіти та інших сфер.
- Оптимізація ціноутворення товарів і послуг.
Apache Hadoop
Apache Hadoop – це програмна платформа з відкритим вихідним кодом, яка використовується організаціями для зберігання великих обсягів даних і проведення обчислень. Цей фреймворк базується на Java, з деякими елементами C та скриптами оболонки.
Apache Software Foundation розробила Hadoop у 2006 році. Це інструмент, який дозволяє обробляти великі дані, створюючи нові можливості для збільшення доходів та отримання інших переваг. Екосистема Hadoop має можливість обробляти масиви даних, і саме таким чином вони пов’язані.
Екосистема Hadoop включає такі компоненти як TEZ, Storm, Mahout, MapReduce та інші. Hadoop є доступним, але водночас високомасштабованим, гнучким і відмовостійким. Саме тому його впровадження швидко зростає.
Переваги Hadoop:
- Можливість розподіленого зберігання та обробки великих обсягів даних.
- Висока обчислювальна потужність.
- Висока відмовостійкість: обробка даних захищена від апаратних збоїв. У разі виходу з ладу вузла, завдання автоматично перенаправляються на інші, гарантуючи безперервність обчислень.
- Легка масштабованість системи для обробки більших обсягів даних шляхом додавання вузлів.
- Гнучкість у зберіганні будь-якої кількості даних і їх подальшому використанні.
- Безкоштовність фреймворка Hadoop з відкритим вихідним кодом, що дозволяє заощадити кошти порівняно з корпоративними рішеннями.
Як підприємства використовують Big Data і Hadoop?
Hadoop і Big Data відкривають великі ринкові перспективи в різних галузях. В цифрову епоху новітні технології генерують мільярди й трильйони одиниць даних. Ці технології є ефективними для зберігання та обробки таких масивів інформації, що сприяє розвитку бізнесу.
Від електронної комерції, медіа, телекомунікацій та банківської сфери до охорони здоров’я, уряду та транспорту – різні галузі отримують вигоду від аналітики даних, що зумовлює стрімке зростання впровадження Hadoop і Big Data.
Як це відбувається?
Розглянемо приклади застосування великих даних у різних галузях.
- Медіа, комунікації та розваги: компанії використовують Hadoop і Big Data Analytics для аналізу поведінки клієнтів, адаптуючи контент до цільової аудиторії.
- Освіта: навчальні заклади використовують ці технології для відстеження успішності учнів, а також для аналізу ефективності викладачів.
- Охорона здоров’я: заклади використовують аналітику для моніторингу поширення захворювань та оперативного реагування.
- Банківська справа: великі банки, роздрібні торговці та фірми з управління фондами використовують Hadoop для аналізу настроїв ринку, аналітики передторговельних операцій, прогнозної аналітики, соціальної аналітики та аудитів.
Кар’єрні перспективи у сфері Hadoop і Big Data
За даними IBM, Data Science є перспективною та постійно зростаючою сферою. ІТ, фінанси та страхування є лідерами у попиті на фахівців з обробки даних (приблизно 59%).
Серед найбільш затребуваних навичок – Apache Hadoop, Apache Spark, інтелектуальний аналіз даних, машинне навчання, MATLAB, SAS, R, візуалізація даних та загальне програмування.
Можливі посади:
- Аналітик даних
- Data Scientist
- Архітектор великих даних
- Інженер даних
- Адміністратор Hadoop
- Розробник Hadoop
- Розробник програмного забезпечення
IBM прогнозує, що фахівці зі знаннями Apache Hadoop можуть розраховувати на середню зарплату близько 113 258 доларів США.
Мотивація зросла?
Давайте розглянемо кілька корисних ресурсів, які допоможуть вам вивчити Big Data та Hadoop і спрямувати вашу кар’єру у правильне русло.
Архітектор великих даних
Магістерська програма Big Data Architect від Edureka допоможе вам опанувати системи та інструменти, що використовуються експертами з Big Data. Ця програма охоплює навчання Apache Hadoop, Spark stack, Apache Kafka, Talend і Cassandra. Це розгорнута програма, яка включає 9 курсів і понад 200 годин інтерактивного навчання.
Навчальна програма була розроблена на основі аналізу понад 5000 описів вакансій з усього світу. Тут ви навчитеся працювати з YARN, Pig, Hive, MapReduce, HBase, Spark Streaming, Scala, RDD, Spark SQL, MLlib та іншими інструментами.
Програма надає кілька варіантів навчання, щоб ви могли вибрати зручний час: вранці, ввечері, у вихідні або будні. Також є можливість перенести заняття в іншу групу. По закінченню навчання ви отримуєте сертифікат. Ви отримуєте довічний доступ до всього контенту курсу, включаючи посібники зі встановлення, тести та презентації.
Основи Hadoop
Вивчайте основи великих даних і Hadoop від Whizlabs, щоб розвивати свої навички та використовувати захоплюючі можливості.
Курс охоплює такі теми, як вступ до великих даних, аналіз і потокове передавання даних, Hadoop у хмарі, моделі даних, демонстрація встановлення Hadoop, демонстрація Python, демонстрація Hadoop і GCP, а також демонстрація Python із Hadoop. Курс містить понад 3 години відео, розділених на 8 лекцій.
Ви отримуєте необмежений доступ до матеріалів курсу на різних пристроях (Mac, ПК, Android та iOS), а також підтримку клієнтів. Для початку курсу потрібно мати базові знання декількох мов програмування. Після завершення програми ви отримаєте сертифікат.
Курс для початківців
Udemy пропонує курс Big Data & Hadoop для початківців, який допоможе вам вивчити основи Big Data і Hadoop, HDFS, Hive, Pig і MapReduce. Вас також ознайомлять з тенденціями розвитку технологій, ринком великих даних, зарплатами та різними посадами у цій сфері.
Ви зрозумієте, як працює Hadoop, його архітектуру, компоненти та процес встановлення. Курс показує, як використовувати Pig, Hive та MapReduce для аналізу масивних наборів даних. Ви отримаєте приклади сценаріїв та наборів даних, а також демонстраційні ролики для запитів Hive, Pig і команд HDFS.
В рамках курсу ви навчитеся самостійно писати коди в Pig і Hive для обробки великих обсягів даних. Вам також пояснять сучасні архітектури даних, такі як data lake, і дадуть можливість попрактикуватися у роботі з великими наборами даних. Для початку навчання необхідні базові знання SQL. Якщо у вас є досвід роботи з RDBMS – це буде перевагою.
Спеціалізація
Пройдіть спеціалізацію Big Data на Coursera, щоб вивчити основні методи Big Data, запропоновані Університетом Каліфорнії в Сан-Дієго (UCSanDiego) у 6 курсах.
Найкраще те, що ви можете зареєструватися на неї безкоштовно. В процесі навчання ви отримаєте такі навички, як Neo4j, Apache Hadoop, Apache Spark, MongoDB, MapReduce, Cloudera, моделювання даних, управління даними, Splunk та основи машинного навчання.
Спеціалізація допоможе вам приймати кращі бізнес-рішення, розуміючи, як організовувати, аналізувати та інтерпретувати великі дані. Ви зможете застосувати набуті знання для вирішення реальних проблем.
Навчання включає практичний проект, який необхідно виконати для успішного завершення спеціалізації та отримання сертифікату. Сертифікат можна використовувати у своєму профілі для пошуку роботи.
Спеціалізація триває приблизно 8 місяців і передбачає гнучкий графік навчання. Для початку навчання не потрібні попередні знання чи досвід. Лекції доступні з субтитрами 15 мовами, включаючи англійську, гінді, арабську, російську, іспанську, китайську, корейську та інші.
Фреймворк Hadoop
Подібно до попереднього курсу, цей курс пропонує UCSanDiego на платформі Coursera. Він призначений для фахівців-початківців або програмістів, які хочуть розібратися з основними інструментами для збору та аналізу великих масивів даних.
Навіть без попереднього досвіду ви можете ознайомитися з фреймворками Apache Hadoop і Spark на практичних прикладах. Вас навчать основних процесів і компонентів програмного стеку Hadoop, архітектурі та процесу виконання.
Викладач надасть вам завдання, щоб ви навчилися застосовувати такі важливі методи, як MapReduce, для вирішення проблем із великими даними. В кінці курсу ви отримаєте навички роботи з Python, Apache Hadoop і Spark, а також MapReduce.
Курс є на 100% онлайн, триває близько 26 годин, включає сертифікат і гнучкий графік. Відеозаписи доступні 12 мовами.
Опанування Hadoop
Здобудьте глибші знання про бізнес, прочитавши книгу “Опанування Hadoop 3” Чанчала Сінгха та Маніша Кумара. Це вичерпний посібник, який допоможе вам освоїти новітні концепції Hadoop 3, доступний на Amazon.
Ця книга допоможе вам розібратися з новими можливостями та функціями Hadoop 3, обробляти дані за допомогою YARN, MapReduce та інших інструментів. Вона також допоможе відточити ваші навички роботи з Hadoop 3 і застосовувати їх у реальних сценаріях.
Ви дізнаєтеся, як Hadoop працює на рівні ядра, вивчите складні концепції різних інструментів, зрозумієте, як захистити свій кластер і знайдете рішення типових проблем, наприклад, як ефективно використовувати Kafka, надійність систем доставки повідомлень, розробити рішення з низькою затримкою та обробляти великі обсяги даних.
Після прочитання книги ви матимете глибоке розуміння розподілених обчислень з Hadoop 3, навчитеся створювати програми корпоративного рівня за допомогою Flick, Spark тощо, розробляти високопродуктивні та масштабовані конвеєри даних Hadoop.
Вивчення Hadoop
LinkedIn – чудова платформа для розвитку професійної мережі та підвищення кваліфікації.
Цей 4-годинний курс охоплює вступ до Hadoop, основні файлові системи, MapReduce, механізми обробки, інструменти програмування та бібліотеки Hadoop. Ви навчитеся налаштовувати середовище розробки, оптимізувати та запускати завдання MapReduce, створювати робочі процеси для планування завдань, писати запити за допомогою Pig і Hive.
Крім того, ви дізнаєтеся про бібліотеки Spark, які можна використовувати з кластерами Hadoop, а також про різні варіанти виконання завдань машинного навчання у кластері Hadoop. З цим курсом LinkedIn ви зможете опанувати адміністрування Hadoop, баз даних та MapReduce.
LinkedIn видає сертифікат, який можна додати до свого профілю після закінчення курсу. Ви також можете завантажити його та поділитися з потенційними роботодавцями.
Основи
Вивчіть основи великих даних від edX, щоб зрозуміти, як ця технологія змінює організаційну структуру, а також дізнатися про важливі методи й інструменти, такі як алгоритми PageRank і аналіз даних. Курс пропонується Університетом Аделаїди і вже налічує понад 41 тисячу зареєстрованих користувачів.
Він є частиною програми MicroMasters і триває 10 тижнів з 8-10 годинами зусиль щотижня. Курс є БЕЗКОШТОВНИМ. Однак, якщо ви хочете отримати сертифікат, потрібно буде заплатити близько 199 доларів. Курс є самостійним, ви можете вчитися у зручному для себе темпі.
Якщо ви хочете продовжити програму MicroMasters з великих даних, вам рекомендується пройти обчислювальне мислення, великі дані та програмування для науки про дані перед початком цього курсу. Ви дізнаєтеся про важливість великих даних, проблеми компаній при їх аналізі та про те, як великі дані вирішують ці проблеми.
Після завершення курсу ви будете розуміти різні програми застосування великих даних у наукових дослідженнях та промисловості.
Інженер даних
Курс Data Engineering від Udacity відкриває нові можливості для вашої кар’єри в області даних. Орієнтовна тривалість навчання становить 5 місяців, з 5-10 годинами зусиль щотижня.
Для початку навчання потрібні базові знання SQL і Python. В рамках курсу ви навчитеся створювати Data Lake і сховище даних, моделювати дані за допомогою Cassandra та PostgreSQL, працювати з великими наборами даних за допомогою Spark і автоматизувати конвеєр даних за допомогою Apache Airflow.
В кінці навчання ви зможете використати отримані знання, успішно завершивши фінальний проект.
YouTube
Edureka пропонує повний відеокурс Big Data & Hadoop на YouTube.
Зручно, правда?
Ви можете отримати до нього доступ у будь-який час і безкоштовно.
Відеокурс допоможе вам детально вивчити та зрозуміти ці концепції. Він підходить як для новачків, так і для досвідчених професіоналів, які хочуть вдосконалити свої навички роботи з Hadoop.
Відео знайомить з вступом до великих даних, пов’язаними з ними проблемами, випадками використання, аналітикою, її етапами та типами. Далі пояснюється Apache Hadoop та його архітектура; HDFS, його реплікація, блоки даних, механізм читання/запису; DataNode і NameNode, контрольні точки і вторинний NameNode.
Потім ви дізнаєтесь про MapReduce, робочий процес, програму підрахунку слів, YARN та його архітектуру. Також пояснюються Sqoop, Flume, Pig, Hive, HBase, розділи коду, розподілений кеш тощо. В останню годину відео ви дізнаєтесь про інженерів великих даних, їхні навички, обов’язки, шлях навчання та як ними стати. Відео завершується деякими питаннями для співбесіди, які можуть допомогти вам під час реальної співбесіди.
Висновок
Майбутнє науки про дані є перспективним, і це створює міцний фундамент для розвитку кар’єри. Big Data і Hadoop є одними з найбільш використовуваних технологій у різних організаціях по всьому світу, що створює високий попит на фахівців у цих сферах.
Якщо вас це цікавить, оберіть курс з перелічених ресурсів і готуйтеся до високооплачуваної роботи.
Успіхів! 👍