¿Cuáles son los buenos recursos / tutoriales en línea, como libros, archivos PDF o una serie de conferencias, para aprender Big Data y Hadoop?

Answer 1

Primero entienda Big Data y los desafíos asociados con Big Data. Entonces, puedes entender cómo Hadoop surgió como una solución a esos problemas de Big Data. Este blog de Qué es Hadoop y Hadoop Tutorial te lo presentará.

Entonces debe comprender cómo funciona la arquitectura de Hadoop con respecto a HDFS, YARN y MapReduce.

Más adelante, debe instalar Hadoop en su sistema para que pueda comenzar a trabajar con Hadoop. Esto le ayudará a comprender los aspectos prácticos en detalle.

Más adelante, realice una inmersión profunda en el ecosistema Hadoop y aprenda varias herramientas dentro del ecosistema Hadoop con sus funcionalidades. Por lo tanto, aprenderá cómo crear una solución personalizada de acuerdo con sus requisitos.

Vamos a entender en breve:

¿Qué es Big Data?

Big Data es un término usado para una colección de conjuntos de datos que son grandes y complejos, que es difícil de almacenar y procesar utilizando las herramientas de administración de bases de datos disponibles o las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos. El desafío incluye capturar, curar, almacenar, buscar, compartir, transferir, analizar y visualizar estos datos.

Se caracteriza por 5 V’s.

VOLUMEN: El volumen se refiere a la ‘cantidad de datos’, que crece día a día a un ritmo muy rápido.

VELOCIDAD: la velocidad se define como el ritmo en el que las diferentes fuentes generan los datos todos los días. Este flujo de datos es masivo y continuo.

VARIEDAD: Como hay muchas fuentes que contribuyen a Big Data, el tipo de datos que generan es diferente. Puede ser estructurado, semiestructurado o no estructurado.

VALOR: Es bueno tener acceso a big data, pero a menos que podamos convertirlo en valor, es inútil. Encuentre ideas en los datos y saque provecho de ellos.

VERACIDAD: Veracidad se refiere a los datos en duda o incertidumbre de los datos disponibles debido a la inconsistencia y falta de datos de los datos.

¿Qué es Hadoop y su arquitectura?

Los componentes principales de HDFS son NameNode y DataNode .

NombreNodo

Es el daemon maestro el que mantiene y administra los DataNodes (nodos esclavos). Registra los metadatos de todos los archivos almacenados en el clúster, por ejemplo, la ubicación de los bloques almacenados, el tamaño de los archivos, los permisos, la jerarquía, etc. Registra todos y cada uno de los cambios que se producen en los metadatos del sistema de archivos.

Por ejemplo, si un archivo se elimina en HDFS, el NameNode lo grabará inmediatamente en el EditLog. Regularmente recibe un informe de Heartbeat y de bloque de todos los DataNodes en el clúster para asegurar que los DataNodes estén activos. Mantiene un registro de todos los bloques en HDFS y en qué nodos se almacenan estos bloques.

DataNode

Estos son demonios esclavos que se ejecutan en cada máquina esclava. Los datos reales se almacenan en DataNodes. Son responsables de atender las solicitudes de lectura y escritura de los clientes. También son responsables de crear bloques, eliminar bloques y replicarlos de acuerdo con las decisiones tomadas por NameNode.

Para el procesamiento, utilizamos YARN (Yet Another Resource Negotiator). Los componentes de YARN son ResourceManager y NodeManager .

Administrador de recursos

Es un componente de nivel de clúster (uno para cada clúster) y se ejecuta en la máquina maestra. Administra los recursos y programa las aplicaciones que se ejecutan sobre YARN.

NodeManager

Es un componente de nivel de nodo (uno en cada nodo) y se ejecuta en cada máquina esclava. Es responsable de administrar los contenedores y monitorear la utilización de los recursos en cada contenedor. También realiza un seguimiento del estado del nodo y la gestión de registro. Se comunica continuamente con ResourceManager para mantenerse actualizado.

Por lo tanto, puede realizar un procesamiento paralelo en HDFS utilizando MapReduce.

Mapa reducido

Es el componente central del procesamiento en un ecosistema de Hadoop, ya que proporciona la lógica de procesamiento. En otras palabras, MapReduce es un marco de software que ayuda a escribir aplicaciones que procesan grandes conjuntos de datos utilizando algoritmos distribuidos y paralelos dentro del entorno de Hadoop. En un programa MapReduce, Map () y Reduce () son dos funciones. La función Map realiza acciones como filtrar, agrupar y clasificar. Mientras tanto, reduce los agregados de funciones y resume el resultado producido por la función map.El resultado generado por la función Map es un par de valores clave (K, V) que actúa como entrada para la función Reducir.

Puede pasar por este video para comprender Hadoop y su arquitectura en detalle.

Instale Hadoop Single Node y Multi Node Cluster

Luego puede ir a través de este blog de Hadoop Ecosystem para aprender Hadoop Ecosystem en detalle.

También puede ver este video tutorial de Hadoop Ecosystem.

Cerdo

PIG tiene dos partes: Pig Latin , the language y the pig runtime, para el entorno de ejecución. Puedes entenderlo mejor como Java y JVM. Es compatible con la lengua latina de cerdo .

Como todo el mundo no pertenece desde un fondo de programación. Entonces, Apache PIG los alivia. Usted podría ser curioso saber cómo?

Bueno, les contaré un dato interesante:

10 linea de cerdo latino = aprox. 200 líneas de código Java de Map-Reduce

Pero no se sorprenda cuando digo que en el extremo posterior del trabajo de Pig, se ejecuta un trabajo de reducción de mapas. El compilador convierte internamente pig latin a MapReduce. Produce un conjunto secuencial de trabajos de MapReduce, y eso es una abstracción (que funciona como una caja negra). PIG fue desarrollado inicialmente por Yahoo. Le brinda una plataforma para generar flujo de datos para ETL (Extraer, Transformar y Cargar), procesando y analizando grandes conjuntos de datos.

Colmena

Facebook creó HIVE para las personas que dominan SQL. Por lo tanto, HIVE los hace sentir como en casa mientras trabajan en un ecosistema de Hadoop. Básicamente, HIVE es un componente de almacenamiento de datos que realiza la lectura, escritura y administración de grandes conjuntos de datos en un entorno distribuido mediante una interfaz similar a la de SQL.

HIVE + SQL = HQL

El lenguaje de consulta de Hive se llama Hive Query Language (HQL), que es muy similar a SQL. La colmena es altamente escalable. Como, puede servir tanto para propósitos, es decir, procesamiento de grandes conjuntos de datos (es decir, procesamiento de consultas por lotes) como procesamiento en tiempo real (es decir, procesamiento de consultas interactivo). Hive se convierte internamente en programas de MapReduce.

Es compatible con todos los tipos de datos primitivos de SQL. Puede usar funciones predefinidas o escribir funciones personalizadas definidas por el usuario (UDF) también para satisfacer sus necesidades específicas.

Puede almacenar datos en HBase en función de sus necesidades.

HBase

HBase es una base de datos distribuida de fuente abierta, no relacional. En otras palabras, es una base de datos NoSQL. Es compatible con todo tipo de datos y, por eso, es capaz de manejar cualquier cosa dentro de un ecosistema de Hadoop. Se basa en el modelo BigTable de Google, que es un sistema de almacenamiento distribuido diseñado para hacer frente a grandes conjuntos de datos.

El HBase fue diseñado para ejecutarse sobre HDFS y proporciona capacidades similares a BigTable. Nos brinda una forma tolerante de fallas de almacenar datos dispersos, que es común en la mayoría de los casos de uso de Big Data. El HBase está escrito en Java, mientras que las aplicaciones HBase se pueden escribir en REST, Avro y Thrift API.

Para una mejor comprensión, tomemos un ejemplo. Tiene miles de millones de correos electrónicos de clientes y necesita averiguar la cantidad de clientes que han utilizado la palabra queja en sus correos electrónicos. La solicitud debe procesarse rápidamente (es decir, en tiempo real). Entonces, aquí estamos manejando un gran conjunto de datos mientras recuperamos una pequeña cantidad de datos. Para resolver este tipo de problemas, se diseñó HBase.

Edureka proporciona una buena lista de videos Tutorial de Hadoop. Le recomendaría que lea esta lista de reproducción de videos del tutorial de Hadoop , así como la serie de blogs del Tutorial de Hadoop . Su aprendizaje debe estar alineado con la certificación Hadoop .

Answer 2

Hay algunos buenos lugares para aprender Hadoop. Si está buscando recursos gratuitos y confía en aprenderlo por su cuenta sin ninguna guía, ayuda o solución de problemas, considere:

Cursos y libros gratuitos para aprender Hadoop:
1. Big Data University
2. Tutorial de Hadoop – YDN
3. http://www.michael-noll.com/tutorials
4. Hadoop: la guía definitiva por Tom White ( http://shop.oreilly.com/product/ …)
5. Hadoop en acción por Chuck Lam ( http://www.amazon.in/Hadoop-Acti… )

Sin embargo, si cree que necesita orientación y capacitación para aprender Hadoop (lo cual podría considerar que se atascará con frecuencia y es posible que no tenga a quién acudir para obtener ayuda), puede consultar los programas de capacitación que se ofrecen a continuación:

1. http://www.cloudera.com/content/… (Caro)
2. http://hortonworks.com/training/ (Caro)
3. http://www.edvancer.in/big-data-… (Asequible)

Descargo de responsabilidad: trabajo para Edvancer

Answer 3

A continuación hay algunos recursos muy buenos para dominar Big Data y Hadoop, que también seguí durante mi transición a Big Data:

La respuesta de Shwati Kumar a ¿Alguien puede compartir enlaces web para obtener buenos tutoriales de Hadoop?

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Answer 4

Big data significa realmente una gran cantidad de datos, es una colección de grandes conjuntos de datos que no pueden procesarse utilizando técnicas de computación tradicionales. Big data no es meramente un dato, sino que se ha convertido en un tema completo, que involucra varias herramientas, tecnologías y marcos.

Existen diversas tecnologías en el mercado de diferentes proveedores, incluidos Amazon, IBM, Microsoft, etc., para manejar grandes volúmenes de datos.

Big data es realmente crítico para nuestra vida y está emergiendo como una de las tecnologías más importantes en el mundo moderno.

Hadoop es un marco de código abierto que permite almacenar y procesar big data en un entorno distribuido a través de grupos de computadoras utilizando modelos de programación simples. Está diseñado para escalar desde servidores individuales a miles de máquinas, cada una ofrece computación y almacenamiento locales.

Mira este video para saber sobre Big Data y Hadoop .

Answer 5

El análisis de Big Data es el proceso de examinar grandes conjuntos de datos que contienen una variedad de tipos de datos, es decir, Big Data, para descubrir patrones ocultos, correlaciones desconocidas, tendencias del mercado, preferencias de los clientes y otra información comercial útil. Los hallazgos analíticos pueden conducir a una comercialización más efectiva de nuevas oportunidades de ingresos, un mejor servicio al cliente, una mayor eficiencia operativa, ventajas competitivas sobre organizaciones rivales y otros beneficios comerciales.

Visite este enlace-: Capacitación de Hadoop y capacitación de certificación de Big Data en línea | Intellipaat El objetivo principal del análisis de big data es ayudar a las empresas a tomar decisiones comerciales más informadas al permitir que DATA Scientist, los modeladores predictivos y otros profesionales de análisis analicen grandes volúmenes de datos de transacciones, así como otras formas de datos que pueden no ser aprovechados por la inteligencia comercial convencional (BI) programas. Esto podría incluir los registros del servidor web y los datos de Internet Click Stream, el contenido de los medios sociales y la actividad de las redes sociales, el texto de los correos electrónicos de los clientes y las respuestas a las encuestas, los registros detallados de las llamadas de los teléfonos móviles y los datos de la máquina capturados por sensores conectados a INTERNET. Algunas personas se asocian exclusivamente Big Data con datos semiestructurados y sin estructurar de ese tipo, pero firmas consultoras como Gartner Inc. y Forrester Research Inc. también consideran que las transacciones y otros datos estructurados son componentes válidos de las aplicaciones de análisis de big data.

Los datos grandes se pueden analizar con las herramientas de software comúnmente utilizadas como parte de las disciplinas de Advance Analytics, como la minería de datos de análisis predictivo, análisis de texto y el método estadístico. El software Mainstream BI y las herramientas de visualización también pueden desempeñar un papel en el proceso de análisis. Sin embargo, los datos semiestructurados y no estructurados pueden no encajar bien en el Almacén de datos tradicional basado en la Base de datos relacional. Además, es posible que los almacenes de datos no puedan manejar las demandas de procesamiento que plantean los conjuntos de big data que deben actualizarse con frecuencia o incluso de manera continua, por ejemplo, datos en tiempo real sobre el rendimiento de las aplicaciones móviles o de los oleoductos y gasoductos. Como resultado, muchas organizaciones que buscan recopilar, procesar y analizar big data han recurrido a una clase más nueva de tecnologías que incluye Hadoop y herramientas relacionadas como Yarn Spook, Spark y Pig, así como bases de datos No Sql. Esas tecnologías forman el núcleo de un marco de software de código abierto que admite el procesamiento de conjuntos de datos grandes y diversos en sistemas agrupados.

En algunos casos, los sistemas Hadoop Cluster y No SQL se utilizan como plataformas de aterrizaje y áreas de preparación para los datos antes de que se carguen en un almacén de datos para su análisis, a menudo en una forma resumida que es más propicia para las estructuras relacionales. Sin embargo, cada vez más, los proveedores de big data están impulsando el concepto de una Toma de Datos de Hadoop que sirve como el repositorio central para las corrientes entrantes de Datos Brutos de una organización. En tales arquitecturas, los subconjuntos de datos se pueden filtrar para el análisis en los almacenes de datos y las bases de datos analíticos, o se pueden analizar directamente en Hadoop mediante herramientas de consulta por lotes, software de procesamiento de flujos y tecnologías Sql Y Hadoop que ejecutan consultas interactivas y ad hoc escritas. en Sql Los escollos potenciales que pueden hacer tropezar a las organizaciones con las iniciativas de análisis de big data incluyen la falta de habilidades de análisis interno y el alto costo de contratar profesionales de análisis con experiencia. La cantidad de información que suele estar involucrada, y su variedad, también pueden causar problemas de gestión de datos, incluidos los problemas de calidad y coherencia de los datos. Además, la integración de los sistemas de Hadoop y los almacenes de datos puede ser un desafío, aunque varios proveedores ahora ofrecen conectores de software entre Hadoop y bases de datos relacionales, así como otras herramientas de integración de datos con capacidades de big data.

Las empresas están utilizando el poder de los conocimientos proporcionados por Big Data para establecer instantáneamente quién hizo qué, cuándo y dónde. El mayor valor creado por estas perspectivas oportunas y significativas de grandes conjuntos de datos es a menudo la toma de decisiones empresariales efectivas que permiten las perspectivas.

La extrapolación de información valiosa a partir de cantidades muy grandes de datos estructurados y no estructurados de fuentes dispares en diferentes formatos requiere la estructura adecuada y las herramientas adecuadas. Para obtener el máximo impacto en el negocio, este proceso también requiere una combinación precisa de personas, procesos y herramientas analíticas. Algunos de los beneficios comerciales potenciales de la implementación de una metodología efectiva de Big Data Insights incluyen:

1. Perspectivas oportunas de las grandes cantidades de datos. Esto incluye aquellos que ya están almacenados en las bases de datos de la compañía, de fuentes externas de terceros, Internet, redes sociales y sensores remotos.

2. Monitoreo en tiempo real y pronóstico de eventos que impactan el rendimiento del negocio o la operación

3. Capacidad de buscar, adquirir, extraer, manipular, analizar, conectar y visualizar datos con las herramientas de su elección (SAP HANA, SAP Sybase®, SAP Intelligence Analysis para la aplicación del sector público de Palantir, Kapow®, Hadoop).

4. Convergencia de la solución BDI para variedad con la velocidad de SAP HANA para velocidad

5. La capacidad de Hadoop para volúmenes para administrar grandes cantidades de datos, dentro o fuera de la nube, con validación y verificación.

6. Identificación de información significativa que pueda mejorar la calidad de la decisión.

7. Mitigar el riesgo al optimizar las decisiones complejas de eventos no planificados más rápidamente

Aborda la velocidad y la escalabilidad, la movilidad y la seguridad, la flexibilidad y la estabilidad.

Integración de datos estructurados y no estructurados.

El tiempo de realización de la información es fundamental para extraer valor de varias fuentes de datos, incluidos dispositivos móviles, identificación por radiofrecuencia (RFID), la Web y una lista creciente de tecnologías sensoriales automatizadas.

SAP HANA proporciona el almacén empresarial / almacén de datos empresarial (BW / EDW) extremadamente acelerado.

Hadoop proporciona almacenamiento de datos confiable y procesamiento de datos paralelo de alto rendimiento, la capacidad de almacenar conjuntos de datos extremadamente grandes.

La nube es extensible, flexible, escalable, elástica, autoreparable, bajo demanda, etc. y proporciona la plataforma de hardware / software económica con todas las aplicaciones (como Kapow, SAP Intelligence Analysis para la aplicación del Sector Público por Palantir, CRM, SAP Sybase). IQ, Servicios de datos de SAP con análisis de texto) para un rápido incremento a los requisitos de costos de capital más bajos.

Hadoop es un marco de código abierto que permite almacenar y procesar big data en un entorno distribuido a través de grupos de computadoras utilizando modelos de programación simples. Está diseñado para escalar desde servidores individuales a miles de máquinas, cada una ofrece computación y almacenamiento locales.

Este breve tutorial proporciona una introducción rápida a Big Data, el algoritmo de reducción de mapas y al sistema de archivos distribuidos de Hadoop.

Hadoop es un marco de código abierto de Apache escrito en java que permite el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en grupos de computadoras utilizando modelos de programación simples. Una aplicación de marco de trabajo de Hadoop funciona en un entorno que proporciona almacenamiento y cómputo distribuidos en grupos de computadoras. Hadoop está diseñado para escalar de un solo servidor a miles de máquinas, cada una ofrece computación y almacenamiento locales.

Hadoop Common: son bibliotecas y utilidades de Java requeridas por otros módulos de Hadoop. Estas bibliotecas proporcionan abstracciones del sistema de archivos y del sistema operativo, y contienen los archivos Java necesarios y los scripts necesarios para iniciar Hadoop.

Hadoop YARN: Este es un marco para la programación de trabajos y la administración de recursos de clúster.

Sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS ™): un sistema de archivos distribuidos que proporciona acceso de alto rendimiento a los datos de la aplicación.

Reducción del mapa Hadoop: este es un sistema basado en YARN para el procesamiento paralelo de grandes conjuntos de datos.

Hadoop Map-reduce es un marco de software para escribir aplicaciones que procesan grandes cantidades de datos en paralelo en grandes clusters (miles de nodos) de hardware de Commodity de una manera confiable y tolerante a fallos.

El término Reducción de mapa en realidad se refiere a las siguientes dos tareas diferentes que realizan los programas de Hadoop:

La tarea del mapa: Esta es la primera tarea, que toma los datos de entrada y los convierte en un conjunto de datos, donde los elementos individuales se dividen en tuplas (pares clave / valor).

La tarea Reducir: esta tarea toma la salida de una tarea de mapa como entrada y combina esas tuplas de datos en un conjunto más pequeño de tuplas. La tarea de reducción siempre se realiza después de la tarea de mapa.

Normalmente, tanto la entrada como la salida se almacenan en un sistema de archivos. El marco se encarga de programar las tareas, monitorearlas y volver a ejecutar las tareas fallidas.

El marco de Map Reduce consiste en un único Job Tracker maestro y un Task Tracker esclavo por nodo de clúster. El maestro es responsable de la administración de recursos, el seguimiento del consumo / disponibilidad de los recursos y la programación de las tareas del componente de trabajos en los esclavos, monitorizándolos y volviendo a ejecutar las tareas fallidas. El rastreador de tareas de los esclavos ejecuta las tareas según lo indica el maestro y proporciona información del estado de la tarea al maestro periódicamente.

El rastreador de trabajos es un punto único de falla para el servicio de reducción de mapa de Hadoop, lo que significa que si el rastreador de trabajos se cae, todos los trabajos en ejecución se detienen.

Sistema de archivos distribuidos de Hadoop

Hadoop puede trabajar directamente con cualquier sistema de archivos distribuidos montables, como Local FS, HFTP FS, S3 FS y otros, pero el sistema de archivos más común utilizado por Hadoop es el Sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS).

El Sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS) se basa en el Sistema de archivos de Google (GFS) y proporciona un sistema de archivos distribuidos que está diseñado para ejecutarse en grandes clusters (miles de computadoras) de pequeñas máquinas informáticas de manera confiable y tolerante a fallos.

HDFS utiliza una arquitectura maestro / esclavo donde el maestro consiste en una sola

Nombre del nodo que administra los metadatos del sistema de archivos y uno o más nodos de datos esclavos que almacenan los datos reales.

Un archivo en un espacio de nombres HDFS se divide en varios bloques y esos bloques se almacenan en un conjunto de Nodos de datos. El nodo de nombre determina la asignación de bloques a los nodos de datos. Los Nodos de datos se encargan de la operación de lectura y escritura con el sistema de archivos. También se ocupan de la creación, eliminación y replicación de bloques en función de las instrucciones proporcionadas por Name Node.

HDFS proporciona un shell como cualquier otro sistema de archivos y hay una lista de comandos disponibles para interactuar con el sistema de archivos. Estos comandos de shell se tratarán en un capítulo aparte junto con los ejemplos apropiados.

¿Cómo funciona Hadoop?

Nivel 1

Un usuario / aplicación puede enviar un trabajo a Hadoop (un cliente de trabajo de hadoop) para el proceso requerido especificando los siguientes elementos:

1. La ubicación de los archivos de entrada y salida en el sistema de archivos distribuidos.

2. Las clases java en forma de archivo jar que contienen la implementación de funciones de mapa y de reducción.

3. La configuración del trabajo mediante la configuración de diferentes parámetros específicos para el trabajo.

Etapa 2

El cliente de trabajo Hadoop luego envía el trabajo (jar / ejecutable, etc.) al Job Tracker, que asume la responsabilidad de distribuir el software / configuración a los esclavos, programar tareas y monitorearlos, proporcionar información de estado y diagnóstico al trabajo. cliente.

Etapa 3

Los rastreadores de tareas en diferentes nodos ejecutan la tarea según la implementación de Reducir Mapa y la salida de la función de reducción se almacena en los archivos de salida en el sistema de archivos.

Ventajas de Hadoop

El marco de Hadoop permite al usuario escribir y probar rápidamente sistemas distribuidos. Es eficiente y distribuye automáticamente los datos y el trabajo a través de las máquinas y, a su vez, utiliza el paralelismo subyacente de los núcleos de la CPU.

Hadoop no confía en el hardware para proporcionar tolerancia a fallos y alta disponibilidad (FTHA), sino que la propia biblioteca de Hadoop ha sido diseñada para detectar y manejar fallas en la capa de aplicación.

Los servidores se pueden agregar o eliminar del clúster dinámicamente y Hadoop continúa funcionando sin interrupción.

Otra gran ventaja de Hadoop es que, además de ser de código abierto, es compatible en todas las plataformas, ya que está basado en Java.

Answer 6

Si buscas tutoriales gratuitos.

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Con salarios que oscilan entre Rs. 111,389 hasta Rs. 722,959 no se puede dejar de admirar el potencial del mercado para los programadores de software y analizar más a fondo el mismo. El análisis de los factores que ayudan a facilitar la transición en el mercado del desarrollo de software es necesario, por ejemplo: ¡ Conviértase en un maestro en BIG DATA! ¡Haga clic AQUÍ! uno debe investigar todos los cursos potenciales que les ayudarán a abordar un amplio abanico de oportunidades de carrera, por lo tanto, también debe admirar el hecho de que, la programación es la única forma de desarrollar la cartera y, por lo tanto, desarrollar aún más la carrera.

Los programadores de software pueden ganar remuneraciones que son exponencialmente más altas que las de sus otras profesiones. La escasez de competencia técnica es alarmante y la ausencia de factores motivacionales es aún mayor. El lado positivo de esta nube gris se limita al hecho de que esto significa que las compañías goliath están desesperadas por profesionales eficientes con habilidades refinadas.

También hay que considerar la posibilidad de emprender un esfuerzo empresarial; Hoy, millones de profesionales y graduados apuntan a abrirse camino hacia el mundo independiente. Las oportunidades fiscales de las cuales superan incluso la de los contratos profesionales a tiempo completo. Incluso teniendo en cuenta empresas no técnicas, los programadores encuentran constantemente oportunidades en organizaciones que están actualizando e implementando técnicas de vanguardia en sus operaciones.

Después de considerar esto, uno no puede ser ajeno a los beneficios de las afiliaciones a cualquiera de las organizaciones de décadas y siglos de antigüedad, que cuentan con su propia presencia histórica que proporciona a una persona un sentido de pertenencia y aumenta su importancia. Los programadores de software de hoy están encontrando oportunidades de carrera en empresas que están haciendo transiciones desde las culturas y entornos organizacionales tradicionales a la modernización y la globalización. Esta es la razón por la que los programadores están avanzando para refinar y actualizar sus habilidades. En este escenario, es obvio que para los programadores es y siempre será un mercado de vendedores, con oportunidades a su disposición.

Answer 7

El término Big Data se refiere a todos los datos que se generan en todo el mundo a una velocidad sin precedentes. Estos datos pueden ser estructurados o no estructurados. Las empresas comerciales de hoy deben gran parte de su éxito a una economía firmemente orientada al conocimiento. Los datos impulsan a las organizaciones modernas del mundo y, por lo tanto, le dan sentido a estos datos y desentrañan los diversos patrones y revelan conexiones invisibles dentro del vasto mar de datos que se vuelven críticos y un esfuerzo enormemente gratificante. Una mejor información conduce a una mejor toma de decisiones y una mejor manera de crear estrategias para las organizaciones, independientemente de su tamaño, geografía, participación de mercado, segmentación de clientes y otras categorizaciones. Las empresas más exitosas del mañana serán las que puedan dar sentido a todos esos datos a volúmenes y velocidades extremadamente altos para capturar nuevos mercados y una base de clientes. Big Data y formación Hadoop con certificación online.

Big Data tiene ciertas características y por lo tanto se define utilizando 4V, a saber:

Volumen: la cantidad de datos que las empresas pueden recopilar es realmente enorme y, por lo tanto, el volumen de datos se convierte en un factor crítico en el análisis de Big Data.

Velocidad: la velocidad a la que se generan nuevos datos gracias a nuestra dependencia de Internet, los sensores y los datos de máquina a máquina también es importante para analizar Big Data de manera oportuna. Big Data y formación Hadoop con certificación online.

Variedad: los datos que se generan son completamente heterogéneos en el sentido de que podrían estar en varios formatos como video, texto, base de datos, numéricos, datos de sensores, etc., y por lo tanto, comprender el tipo de Big Data es un factor clave para desbloquear su valor.

Veracidad: saber si los datos disponibles provienen de una fuente creíble es de suma importancia antes de descifrar e implementar Big Data para las necesidades comerciales.

Aquí hay una breve explicación de cómo exactamente las empresas están utilizando Big Data:

Una vez que el Big Data se convierte en nuggets de información, se vuelve bastante sencillo para la mayoría de las empresas comerciales en el sentido de que ahora saben lo que quieren sus clientes, cuáles son los productos que se mueven rápidamente, cuáles son las expectativas de los usuarios del cliente. servicio, cómo acelerar el tiempo de comercialización, formas de reducir costos y métodos para construir economías de escala de una manera altamente eficiente. Por lo tanto, Big Data de manera distintiva genera grandes beneficios para las organizaciones y, por lo tanto, naturalmente, existe una gran cantidad de interés en todo el mundo.

Answer 8

Si es un principiante, le sugiero que comience con la lectura de la Biblia de Hadoop: la Guía Definitiva para Hadoop de Tom White. Este libro explica los conceptos de todo el ecosistema de Hadoop de una manera fácil de entender. Después de leer el libro y entender los conceptos de hadoop en teoría, debe comenzar a trabajar en algunos buenos proyectos de hadoop para obtener experiencia práctica que lo ayude a obtener un trabajo de hadoop. Hay varios tutoriales gratuitos de hadoop disponibles en la web que explican los conceptos de hadoop en detalle desde la instalación de hadoop hasta el trabajo con grandes conjuntos de datos. Si está buscando algunos recursos gratuitos para aprender Hadoop, es posible que desee revisar esto:

Recursos gratuitos para aprender Hadoop

Sin embargo, tendrá que buscar algunos programas de capacitación pagados de hadoop en caso de que necesite orientación de mentor para trabajar en proyectos de Hadoop.

Answer 9

Hola,

Hay varias fuentes disponibles ahora para aprender sobre el Hadoop.

1. En línea

a. Big Data University | Cursos de ciencia de datos: puede aprender fácilmente Hadoop para este sitio, ya que está completamente dedicado a Big Data.

segundo. Lo mejor sería si pasas por la Documentación de Apache o la Documentación creada por Cloudera, Hortonworks, MapR.

do. Si puede pagar algo de dinero, hay algunos sitios disponibles que ofrecen Capacitación Hadoop basada en proyectos, como Edureka.

Desconectado:

Hadoop: la guía definitiva de Tom White es la Biblia para Hadoop. Creo que cada persona que está trabajando en Hadoop ya ha leído este libro.

Answer 10

La mejor manera de aprender hadoop sería:

1. ¡Vaya a través de la bienvenida oficial a Apache ™ Hadoop®!

2. Puedes ir a Big Data University y realizar su curso gratuito para Big Data. Obtendrá una mejor idea de la tecnología si hace esto, ya que su tiempo para aprender se acortará. Chk este enlace Big Data Fundamentals – Big Data University. o tome algún curso sobre Udemy, Edureka o Coursera (debe ser gratis)

3. Estos recursos son muy buenos para entender la tecnología. Sin embargo, tendrá que leer constantemente los artículos en la red para comprender cómo avanzar, ya que los 2 pasos anteriores son la punta del iceberg.

4. La instalación de Hadoop en su sistema será un desafío si no es un tipo de red. Por favor, consulte los Tutoriales – Michael G. Noll para instalar hadoop, ya que son excelentes y constituyen la base de casi todos los blogs / artículos de instalación que se presentan en línea hoy.

¡Feliz aprendizaje!

Answer 11

Cursos gratuitos para Hadoop Comience con Hadoop: recursos de capacitación gratuitos de Cloudera, MapR y más

Aquí hay cursos de Experfy (Harvard Innovation Launch Lab)

https://www.experfy.com/training/tracks/big-data-training-certification

https://www.experfy.com/training …

También revise reddit para más información https://www.reddit.com/r/hadoop/

Puede unirse a canales flojos para que Hadoop o Big Data interactúen, aprendan y compartan recursos como la comunidad de Experfy de expertos en Data Science, IoT y Big Data. Haga clic para invitar – ¡Únase al discurso de datos en Slack!

Answer 12

Cloudera : es un distribuidor de hadooo con capacitación y certificación disponibles.
Udemy: tutorial de capacitación en línea donde puedes aprender cosas relacionadas con bigdata.
Mapr – distribuidor hadoop con capacitaciones y certificaciones disponibles.
Hortonworks – Distribuidor de Hadoop con capacitaciones y certificación disponibles.
Edureka – tutorial en línea en hadoop bigdata.

Certificación : cloudera, hortonworks, mapr es el mejor lugar para realizar la certificación.
Nota – 250 dólares para la certificación.

Answer 13

La mejor de las suertes si está intentando aprender lo que se le presente probablemente terminará con frustración. Lo siento pero este no es el enfoque correcto. Hay tantos cursos en línea disponibles en internet. Si te refieres a youtube la gente está publicando formación gratuita. Internet está inundado de información y aprendizaje. Aquí una cosa es segura: no hay control sobre quién escribe qué. Nunca se puede conocer la verdadera credencial del propietario del curso y ese es el mayor desafío. Le sugiero que hable con Simplilearn (Big Data y Hadoop Training con certificación de expertos certificados | Simplilearn). El curso ofrecido por ellos es simplemente de clase mundial.

Answer 14

Capacitación para desarrolladores de Big Data Hadoop

Conviértase en un experto en Hadoop adquiriendo conocimientos prácticos sobre MapReduce, Hadoop Architecture, Pig & Hive, Oozie, Flume y el programador de flujo de trabajo Apache. Además, familiarícese con los conceptos de HBase, Zookeeper y Sqoop mientras trabaja en casos de uso y proyectos basados ​​en la industria.

Si está interesado por favor envíeme un correo electrónico a [email protected]

Answer 15

Los mejores recursos para aprender cualquier cosa son, en primer lugar, los libros. Para obtener información sobre los mejores libros para aprender Big Data y Hadoop, puede obtenerla en este enlace.

Y la otra mejor manera de aprender algo nuevo es estudiar blogs escritos por expertos. Para obtener información sobre todas las Tecnologías de Big Data y para practicar de forma práctica, puede consultar los blogs escritos por expertos desde este enlace.

Answer 16

Puede consultar algunos blogs y videos informativos de Big Data disponibles en Internet para comprender los conceptos básicos. Me he encontrado con un recurso útil para el libro electrónico Bigdata, me pareció muy interesante. El contenido está bien estructurado y es fácil de entender, ayudado como una guía manual para comprender las características clave de Big Data y Hadoop. Y también puedes intentar asistir a los webinars en vivo en Bigdata.
Además, puedes planear comenzar la capacitación en Bigdata y Hadoop para obtener experiencia y dominar las habilidades.
Aquí hay un video interesante para la referencia.

Answer 17

Hola gracias por A2A

Puede pasar por Diyotta, un buen recurso para aprender Big Data y la integración de Hadoop. Las siguientes cosas que puedes aprender de diyotta:

1. Integración de datos Hadoop.
2. ETL en Apache Spark
3. Herramienta ETL para Hadoop
4. Cómo cargar datos en Hadoop ELT y muchos más.

Answer 18

En primer lugar, determine qué proyectos desea seguir, como hadoop, hbase y hive.
Después de eso, y además de todos los sitios web ya mencionados en otras respuestas, suscríbase a los grupos de correo electrónico de dichos proyectos e intente aprender desde allí. Intenta entender las preguntas y resuélvelas si es posible.

Answer 19

Hay varios lugares donde puedes aprender Big Data. También puede consultar varios blogs, videos, presentaciones disponibles en internet. Además de eso, también puede recibir capacitación de cualquier instituto conocido.

Answer 20

Encontré la documentación oficial bastante buena y actualizada. También es importante porque el marco de Hadoop se actualiza muy rápidamente y las cosas han cambiado mucho.

Más allá, hay pocos libros realmente buenos que me parecen muy actualizados e interesantes. La Guía definitiva de Hadoop y el Patrón de diseño MapReduce son dos de ellos.