لماذا يجب أن ينتقل محترف الحاسوب المركزي إلى البيانات الضخمة و Hadoop؟



من المتوقع أن تكون البيانات الضخمة و hadoop هي مستقبل نظام إدارة البيانات. ستكون البيانات الضخمة للأشخاص الذين ينتقلون من Mainframe إلى Big Data Hadoop.

هل تدير مؤسستك البيانات باستخدام حاسب مركزي ، وهل أنت محترف في الكمبيوتر الرئيسي؟ إذا كانت الإجابة بنعم ، فقد ترغب في أن تكون مستعدًا للفيل في الغرفة! قد تقوم مؤسستك ، مثل العديد من المؤسسات الأخرى ، بإلغاء تحميل دفعة حاسب مركزي إلى . إذا حدث ذلك ، يجب أن تكون جاهزًا لبرنامج Hadoop أيضًا بصفتك محترفًا في أجهزة الكمبيوتر المركزية.





دعونا نفهم بسرعة لماذا من الذكاء أن يكون محترف الكمبيوتر الرئيسي جاهزًا لهذه الخطوة.

يمكن أن يساعدك النشاط الاحترافي في الحصول على المزيد من المسؤولية الوظيفية بعد التحول

نظرًا للتطورات الحديثة في مجال الحوسبة ، تنتقل العديد من الشركات الأساسية الموجهة نحو الدُفعات ، والتي تعمل على حواسيب رئيسية ، إلى الأنظمة الأساسية الحديثة. تكمن فكرة الانتقال من جهاز مركزي إلى التكيف بمرونة مع التغييرات في احتياجات العمل. في وقت سابق ، كانت البيانات التي قمنا بالتقاطها منظمة وبسيطة هادئة ، على سبيل المثال: بيانات المبيعات وأوامر الشراء وبيانات المؤسسة القياسية الأخرى. ولكن الآن ، يمثل إدخال البيانات الضخمة ، بمزيد من المعلومات غير المنظمة مثل النصوص والمستندات والصور وما إلى ذلك ، تحديًا لنظام مؤسستنا. يعيش الحاسوب المركزي في عالم البيانات المنظمة ، حيث تستغرق معالجة الحجم الكبير من البيانات غير المهيكلة وقتًا طويلاً ومكلفة. لحسن الحظ ، يبدو أن Hadoop ، وهو نظام أساسي مفتوح المصدر ، هو بديل قابل للتطبيق للحاسوب المركزي الذي يتعامل مع حجم كبير ومتنوع من البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة الأعمال. كونه مفتوح المصدر يجعل Hadoop فعال التكلفة وسهل الاستخدام. لذلك ، هناك أكثر من 150 مؤسسة تستخدم بالفعل نظام إدارة البيانات الضخمة مفتوح المصدر هذا ، والباقي في عجلة من أمرهم للانضمام إليه. لذلك ، إذا كنت تعرف Hadoop قبل مؤسستك ، فأنت على استعداد لتولي دور جديد ، والمزيد من المسؤولية.



دعونا نتخيل أن مؤسستك قد نقلت مؤخرًا إدارة بياناتها إلى Hadoop. بعد هذا الانتقال ، سيحتاجون إلى قوة عاملة تتمتع بمعرفة ومهارات Hadoop. إذا كنت قد اكتسبت معرفة عملية بالبيانات الضخمة و Hadoop مسبقًا ، فإن قيمتك للمؤسسة ستزداد مضاعفًا.

الأسباب الحاسمة الأخرى ، لماذا كمحترف حاسب مركزي ، يمكن أن يكون الانتقال إلى Hadoop ميزة ، هي:

  • كما رأينا ، فإن السبب الرئيسي وراء انتقال العديد من المؤسسات إلى Hadoop هو عدم قدرة الكمبيوتر المركزي على التعامل مع عبء عمل المؤسسة. ومع ذلك ، يتعامل Hadoop مع عبء عمل المؤسسة ، ويقلل من الإجهاد ، ويقلل التكلفة بشكل أساسي.
  • يتميز Hadoop بالقدرة على التعامل مع منطق الأعمال المعقدة. هذا سيجعلك أكثر كفاءة لأن لديك بالفعل معرفة بالعمل مع الحاسوب المركزي.
  • بطريقة ما ، قد يؤدي العمل مع الأجهزة المركزية إلى منعك من تلبية اتفاقيات مستوى الخدمة. السبب في ذلك هو الحجم المتزايد للبيانات. إذا كنت تعرف Hadoop وميزاته الأخرى مثل PIG و Hive و Sqoop و Hbase وما إلى ذلك ، فستتمكن من التعامل مع أي حجم وسرعة للبيانات في ظروف مختلفة.
  • بشكل عام ، تستغرق الحواسيب المركزية وقتًا أطول لمعالجة البيانات من خلال المعالجة المجمعة. هذا يؤدي إلى تأخير التقارير وتحليلها. مع Hadoop في مكانه ، ستكون معالجة الدُفعات أبسط.
  • عندما تتقن الحاسوب المركزي ، سيكون تعلم Hadoop سهلاً للغاية بالنسبة لك ، لأنه يحتوي على رموز بسيطة وقصيرة.

توقع العديد من متخصصي تكنولوجيا المعلومات أن Hadoop سيكون مستقبل نظام إدارة البيانات. لا يقتصر الأمر على شركات تكنولوجيا المعلومات فحسب ، بل إن الصناعات الأخرى مثل البيع بالتجزئة ، وتصنيع الأغذية ، والشركات الاستشارية ، وأعمال التعلم الإلكتروني ، والشركات المالية ، والسفر عبر الإنترنت ، وشركات التأمين ، وما إلى ذلك ، تقوم بنقل نظام إدارة البيانات الخاصة بهم من الكمبيوتر الرئيسي إلى . لذلك ، أصبح Hadoop مهارة ناشئة مطلوبة بشدة.

sql و sql تعليمي

طلب كبير لمحترفي البيانات الضخمة

يؤدي الاهتمام المتزايد بالمؤسسات في Hadoop وتقنياته إلى زيادة الطلب على المهنيين ذوي مهارات البيانات الضخمة. يمكننا أن نقول، البيانات الضخمة تخلق فرصًا وظيفية كبيرة لـ المتخصصين في الحاسوب المركزي . تبحث المنظمات التي تهاجر إلى Hadoop عن أشخاص لديهم معرفة وخبرة بـ Hadoop وأساليبها مثل MapReduce و R. لذلك ، سيكون لدى محترفي الكمبيوترات المركزية الذين ينتقلون إلى مساحة البيانات الكبيرة جنبًا إلى جنب مع مجموعة مهارات Hadoop مهنة رائعة في المستقبل.



اتجاه عمل البيانات الضخمة و hadoop

وفقًا لأليس هيل ، المدير الإداري لموقع Dice.com ، 'ارتفعت نسبة التعيينات لوظائف Hadoop بنسبة 64 بالمائة مقارنة بالعام الماضي ، وشركة Hadoop هي الشركة الرائدة في فئة البيانات الضخمة لإعلانات الوظائف'.

يتطلب تعلم Hadoop أو استخدامه مستوى من الخبرة التحليلية. مع المعرفة بالحاسوب الرئيسي كقاعدة ، ستجعلك محاولتك لتعلم Hadoop أكثر كفاءة وصحة للتعامل مع التقنيات المختلفة والمتغيرة. بصفتي خبيرًا تقنيًا ، أنا متأكد من أنك ستكون مستعدًا للانغماس في أشياء جديدة وبناء أشياء جديدة ، وفي الوقت الحالي ، تكتسب تحليلات البيانات والبيانات الضخمة الكثير من الزخم وستكون مستقبلًا أكبر. لذا ، إذا كانت لديك معرفة بـ Hadoop ، فستفيد حياتك المهنية بشكل كبير.

لذا ، لماذا لا ينتقل محترفو تكنولوجيا المعلومات من Mainframe إلى Big Data Hadoop ، بينما يمكنهم جعله كبيرًا ومفيدًا!

لديك سؤال لنا؟ يرجى ذكرها في قسم التعليقات وسنعاود الاتصال بك.

المنشورات ذات الصلة:

4 أسباب عملية لتعلم Hadoop 2.0

7 طرق يمكن أن يغيرها التدريب على البيانات الضخمة مؤسستك