물론! 이력서에 Hadoop 기술을 추가하기에 더할 나위없이 좋은시기입니다. 몇 가지 사실과 예를 통해이를 설정해 보겠습니다.
자바 빈이 란?
Facebook의 자동 태그 추가 기능의 기술이 무엇인지 궁금한 적이 있습니까? 저조도에서도 완벽한 이미지를 생성 할 수있는 감시 카메라는 어떻습니까? 해답은 Hadoop과 데이터를 저장, 처리 및 검색하는 획기적인 기능입니다.
데이터를 저장하는 것은 하나이지만 데이터를 처리하고 쿼리하는 것은 완전히 다른 볼 게임입니다. 빅 데이터가 럭비 팀이라면 Hadoop이 최고의 쿼터백입니다!
Hadoop 덕분에 Facebook은 개인에 대한 모든 정보를 저장할 수 있으며 프로필에서 활동의 정확한 시간과 날짜를 지적 할 수 있습니다. 사람에 대한 모든 정보는 빅 데이터이며 Hadoop은 모든 정보를 렌더링하는 데 도움이됩니다.
모든 Hadoop 데이터는 구조화 된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 수용 할 수있는 HDFS (Hadoop 분산 파일 시스템) 위에 저장됩니다. Hadoop 경쟁 업체 (예 : RDBMS 및 Excel)는 구조화 된 데이터 만 저장할 수 있습니다. 이것이 Hadoop이 기존의 데이터 처리 도구를 돈을 위해 실행하는 큰 아빠 인 이유입니다. Hadoop은 데이터 근처에서 처리를 수행하는 반면 RDBMS는 동일한 데이터를 처리하기 위해 I / O를 통해 네트워크를 통해 데이터를 전송해야합니다.
생각할 거리: Hadoop이 데이터 세트를 기반으로 상황의 결과를 예측할 수 있습니까?
이 그래프는 수년간 데이터의 기하 급수적 인 증가를 보여줍니다. 자세히 살펴보면 비정형 데이터가 전 세계 모든 데이터의 90 %를 차지한다는 것을 알 수 있습니다. 단순히 수요와 공급의 원칙을 적용하면 점점 더 많은 비정형 데이터가 떠 다니는 것은이 데이터를 수정할 수있는 전문가를 낳는다는 것을 알 수 있습니다. 이것이 사람이 비정형 데이터, 즉 빅 데이터를 다루는 직업을 찾는 데 충분한 이유입니다. 지금이 Hadoop을 배우기에 적합한시기라는 것을 의심하지 마십시오.
실제로 Hadoop은 RDBMS에 비해 얼마나 효과적입니까?
Hadoop은 다른 모든 데이터 처리 도구를 공원에서 즉시 제거합니다. RDBMS 및 Excel은 수백 개의 Excel 시트를 초과하지 않는 데이터를 관리하는 데 효율적일 수 있지만 유지 관리해야하는 이러한 파일 수천 개는 어떻습니까? Facebook 예제로 다시 돌아가 보겠습니다. Facebook 사용자의 활동 세부 정보가 포함 된 데이터 로그는 Excel에 저장할 수 없으며 적어도 수십 년 전의 사용자 기록 데이터 중 일부는 저장할 수 없습니다. 또한 Hadoop에서 데이터는 느슨하게 구조화 될 수 있지만 RDBMS에서는 데이터가보다 일관성 있고 인식 가능한 형식이어야합니다.
RDBMS와 Hadoop의 비교를 살펴보면 어떤 요금이 더 나은지 직접 알 수 있습니다.
하둡이 좋은 경력인지에 대한 모든 의심을 봉인 할 마지막 통계가 있습니다.빙.
자바에서 형변환하는 방법
이 그래프는 Hadoop 전문가에 대한 수요가 증가하고 있음을 보여주고 있으며 앞으로 몇 주 내에 증가 할 것입니다.
불행히도 당신과 나는 기술을 바꿀 수 없습니다. 기껏해야 우리는 이에 보조를 맞추고 진화하는 기술을 배우고 직장에 없어서는 안될 존재가 될 수 있습니다. Hadoop을 배우고 빅 데이터의 물결을 탈 수있는 적기입니다.
질문이 있으십니까? 의견란에 언급 해 주시면 연락 드리겠습니다.
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