إطلاقا! لم يكن هناك وقت أفضل من أي وقت مضى لإضافة مهارات Hadoop إلى سيرتك الذاتية. دعنا نثبت ذلك ببعض الحقائق والأمثلة.
هل تساءلت يومًا ما هي التقنية الكامنة وراء ميزة وضع العلامات التلقائي على Facebook؟ ماذا عن كاميرات المراقبة القادرة على إنتاج صور لا تشوبها شائبة حتى مع الإضاءة المنخفضة؟ الجواب هو Hadoop وقدراته الرائدة لتخزين ومعالجة واسترجاع البيانات.
يعد تخزين البيانات شيئًا واحدًا ولكن معالجتها والاستعلام عنها لعبة كرة مختلفة تمامًا. إذا كانت Big Data عبارة عن فريق Rugby ، فإن Hadoop هو أفضل لاعب يمكن أن تجده!
بفضل Hadoop ، يمكن لـ Facebook تخزين جميع المعلومات حول الشخص والإشارة إلى الوقت والتاريخ الدقيقين للنشاط على ملفه الشخصي. جميع المعلومات حول الشخص هي بيانات كبيرة ويساعد Hadoop في تقديم كل ذلك.
يتم تخزين جميع بيانات Hadoop أعلى HDFS (نظام الملفات الموزعة Hadoop) والتي يمكن أن تحتوي على بيانات منظمة وغير منظمة. يمكن لمنافسي Hadoop (مثل RDBMS و Excel) تخزين البيانات المنظمة فقط. هذا هو العامل الرئيسي الذي يجعل Hadoop هو الأب الكبير الذي يعطي أدوات معالجة البيانات التقليدية فرصة لأموالهم. يقوم Hadoop بالمعالجة بالقرب من البيانات بينما يحتاج RDBMS إلى نقل البيانات عبر الشبكة عبر الإدخال / الإخراج لمعالجة نفس البيانات.
ارفع رقمًا إلى قوة في جافا
غذاء للفكر: هل يستطيع Hadoop التنبؤ بنتائج الموقف بناءً على مجموعة بيانات؟
يوضح هذا الرسم البياني النمو المتسارع للبيانات على مر السنين. قم بإلقاء نظرة فاحصة عليها وستلاحظ أن البيانات غير المهيكلة تمثل 90٪ من جميع البيانات في العالم. ما عليك سوى تطبيق مبدأ العرض والطلب ، ويمكننا أن ندرك أن المزيد والمزيد من البيانات غير المهيكلة التي تدور حولها لا تؤدي إلا إلى ظهور محترفين يمكنهم إصلاح هذه البيانات. هذا سبب كافٍ للشخص للبحث عن وظيفة تتعامل مع البيانات غير المنظمة والمعروفة باسم البيانات الكبيرة. لا شك في أن هذا هو الوقت المناسب لتعلم Hadoop.
برنامج جافا للتحقق المتناظرة
في الواقع ، ما مدى فعالية Hadoop مقارنة بـ RDBMS؟
يقوم Hadoop بقرع أي أداة أخرى لمعالجة البيانات مباشرة خارج المتنزه. قد يكون RDBMS و Excel فعالين في إدارة البيانات التي لا تتجاوز بضع مئات من أوراق Excel ، ولكن ماذا عن ألف من هذه الملفات التي تحتاج إلى صيانة؟ لنعد إلى مثال Facebook مرة أخرى. لا يمكن تخزين سجل البيانات الذي يحتوي على تفاصيل نشاط مستخدم Facebook في Excel ، على الأقل ليس كل البيانات التاريخية لمستخدم يعود تاريخه إلى عقود. أيضًا ، في Hadoop ، يمكن تنظيم البيانات بشكل فضفاض ، لكن RDBMS يتطلب أن تكون البيانات أكثر اتساقًا وفي تنسيق يمكن التعرف عليه.
ألق نظرة على المقارنة بين RDBMS و Hadoop وستعرف بنفسك أي الأسعار أفضل.
لدي إحصائية واحدة نهائية لك ستغلق كل الشكوك حول ما إذا كان Hadoop هو اختيار مهني جيدجليد.
هذا الرسم البياني هو توضيح للطلب المتزايد على محترفي Hadoop وسيزداد فقط في الأسابيع التالية.
لسوء الحظ ، أنا وأنت لا نستطيع تغيير التكنولوجيا. في أفضل الأحوال ، يمكننا مواكبة ذلك وتعلم التقنيات المتطورة وتصبح لا غنى عنها في أماكن العمل لدينا. إنه الوقت المناسب لتعلم Hadoop وركوب موجة البيانات الضخمة.
لديك سؤال لنا؟ يرجى ذكر ذلك في قسم التعليقات وسنعاود الاتصال بك.
المنشورات ذات الصلة:
هل تحتاج إلى Java لتعلم Hadoop؟
برنامج تعليمي لخادم SQL للمبتدئين