מדוע על איש מקצוע מיינפריים לעבור לביג דאטה ולהדופ?



נתוני ביג דאטה והאדופ נחזים לעתיד מערכת ניהול הנתונים. נתונים גדולים יהיו עבור אנשים העוברים ממיינפריים לביג דאטה Hadoop.

האם הארגון שלך מנהל נתונים באמצעות מיינפריים והאם אתה איש מקצוע מיינפריים? אם כן, ייתכן שתרצה להיות מוכן לפיל בחדר! הארגון שלך, כמו רבים אחרים, עשוי לפרוק בקרוב את אצוות המיינפריים . אם זה קורה, אתה כמקצוען מיינפריים חייב להיות מוכן גם ל- Hadoop.





בואו נבין במהירות מדוע זה אינטליגנטי שאיש מקצוע מיינפריים יהיה מוכן למהלך זה.

פעילות אקטיבית יכולה לעזור לך לקבל יותר אחריות בעבודה לאחר המשמרת

בשל ההתקדמות האחרונה בתחום המחשוב, עסקי ליבה רבים הממוקדים באצווה, הפועלים במיינפריים, עוברים לפלטפורמות מודרניות. הרעיון של מעבר מיינפריים הוא הסתגלות גמישה לשינויים בצרכים העסקיים. מוקדם יותר הנתונים שצילמנו היו מובנים ופשוטים שקטים, למשל: נתוני מכירות, הזמנות רכש ונתונים ארגוניים סטנדרטיים אחרים. אך כעת, הזנת נתונים גדולים, עם מידע לא מובנה יותר כמו טקסט, מסמכים, תמונות וכן הלאה מהווים אתגר למערכת הארגונית שלנו. Mainframe חי בעולם הנתונים המובנים, כאשר הטיפול בנפח גבוה של נתונים לא מובנים הוא זמן רב ויקר. למרבה המזל, Hadoop, פלטפורמת קוד פתוח נראה כחלופה קיימא למיינפריים שמטפלת בנפח גבוה ובמגוון נתונים שנוצר על ידי העסק. היותו קוד פתוח הופך את Hadoop לחסכונית ונוחה לשימוש. לכן, למעלה מ -150 ארגונים כבר משתמשים במערכת ניהול נתונים גדולה זו בקוד פתוח והשאר ממהרים להצטרף. אם אתה מכיר את Hadoop לפני שהארגון שלך עושה זאת, אתה מוכן לקבל תפקיד חדש, ועוד אחריות.



מה זה מסגרת בג'אווה

בואו נדמיין שהארגון שלכם העביר לאחרונה את ניהול הנתונים שלו ל- Hadoop. לאחר מעבר זה, הם ידרשו כוח אדם בעל ידע ומיומנויות של Hadoop. אם רכשת מראש ידע עובד על נתונים גדולים ו Hadoop, הערך שלך לארגון יגדל.

הסיבות המכריעות האחרות, מדוע כמקצוען המרכזי, מעבר להדופ יכול להיות יתרון הן:

  • כפי שראינו, הסיבה העיקרית לכך שארגונים רבים עוברים ל- Hadoop היא חוסר היכולת של מיינפריים להתמודד עם עומס העבודה הארגוני. עם זאת, Hadoop מטפל בעומסי העבודה בארגון, מפחית עומס ובעיקר מקטין את העלות.
  • Hadoop כולל את היכולת להתמודד עם לוגיקה עסקית מורכבת. זה יעשה אותך יעיל יותר מכיוון שיש לך כבר את הידע לעבוד עם מיינפריים.
  • באופן מסוים, עבודה עם מסגרות ראשיות עשויה לחסום אותך מעמידה בהסכמי רמת השירות. הסיבה לכך היא היקף הנתונים ההולך וגדל. אם אתה מכיר את Hadoop ואת התכונות האחרות שלו כמו PIG, Hive, Sqoop, Hbase וכו ', תוכל להתמודד עם כל נפח ומהירות נתונים בתנאים שונים.
  • בדרך כלל, למיינפריים לוקח זמן רב יותר לעבד את הנתונים עם עיבוד אצווה. התוצאה היא עיכוב הדוחות וניתוחם. עם Hadoop במקום, עיבוד אצווה יהיה פשוט יותר.
  • כאשר אתה שולט במיינפריים, לימוד Hadoop יהיה קל מאוד עבורך, מכיוון שיש לו קודים פשוטים וקצרים.

רבים מאנשי ה- IT ניבאו כי Hadoop תהיה העתיד של מערכת ניהול הנתונים. לא רק חברות ה- IT, אלא שאר הענפים כמו קמעונאות, ייצור מזון, חברות ייעוץ, עסקים למידה אלקטרונית, חברות פיננסיות נסיעות מקוונות, חברות ביטוח וכן הלאה מעבירים את מערכת ניהול הנתונים שלהם ממיינפריים ל . לכן Hadoop הפכה למיומנות מתעוררת, שיש לה ביקוש רב.

ביקוש עצום למקצוענים בביג דאטה

ההתעניינות הארגונית הגוברת ב- Hadoop ובטכנולוגיות שלה גורמת לביקוש עצום לאנשי מקצוע בעלי כישורי נתונים גדולים. אנחנו יכולים להגיד, נתונים גדולים יוצרים הזדמנויות קריירה גדולות עבור אנשי מקצוע מיינפריים . ארגונים הנודדים להדופ מחפשים אנשים עם ידע וניסיון של Hadoop וגישותיה כמו MapReduce ו- R. לכן, אנשי מקצוע מיינפריים שעוברים למרחב נתונים גדולים ביחד עם מערך המיומנויות של Hadoop עתידים לקיים קריירה נהדרת.



מגמת עבודה של ביג דאטה והאדופ

לדברי אליס היל, מנכ'ל Dice.com, 'הכנסות המשרות של Hadoop עלו ב -64% לעומת שנה שעברה, וחדופ היא המובילה בקטגוריית הנתונים הגדולים עבור מודעות דרושים.'

לימוד או שימוש ב- Hadoop דורשים מומחיות אנליטית ברמה. עם הידע המרכזי כבסיס, הניסיון שלך ללמוד Hadoop יהפוך אותך ליעיל יותר ויציב יותר להתמודד עם טכנולוגיות שונות ומשתנות. בתור טכנאי, אני בטוח שתהיה מוכן להתפנק ולבנות דברים חדשים, וכרגע, נתונים גדולים וניתוח נתונים צוברים תאוצה רבה והולכים להיות עתיד גדול יותר. לכן, אם יש לך ידע על Hadoop, זה יועיל מאוד לקריירה שלך.

פקודת java לסיים את התוכנית

אז מדוע שאנשי IT לא צריכים לעבור ממיינפריים ל- Big Data Hadoop, כאשר הם יכולים להפוך אותה לגדולה ומשתלמת!

יש לך שאלה עבורנו? אנא הזכר אותם בסעיף ההערות ונחזור אליך.

פוסטים קשורים:

4 סיבות מעשיות ללמוד Hadoop 2.0

7 דרכים אימון נתונים גדולים יכול לשנות את הארגון שלך