¿Cómo empezar una carrera en Hadoop? ¿Qué empresas contratan los freshers como desarrolladores de Hadoop?

Answer 1

¡¡Bueno!!

¿¿Confuso?? Por eso dije bien.

Dije bien porque en el momento oportuno vas en el campo correcto.

Día a día, el gran mundo de Internet está creando 2.5 quintillones de bytes de datos de forma regular según las estadísticas, el porcentaje de datos que se ha generado en los últimos dos años es del 90%.

Para el análisis de estos datos se utiliza Hadoop.

Existe una gran demanda de puestos de trabajo de desarrollador de Hadoop y puestos de trabajo de administración de Hadoop entre las nuevas empresas que están incorporando a Hadoop directamente en sus planes de negocios. Compañías como EMC Corporation, Apple, Facebook, Google, Oracle, Hortonworks, IBM, Microsoft, Cisco, etc. tienen varias vacantes de trabajo en Hadoop con varios puestos como Desarrolladores de Hadoop, Testers de Hadoop, Arquitectos de Hadoop y Administradores de Hadoop en casi todas las ciudades de la India con La mayor parte de la demanda se encuentra en Bangalore, Pune, Mumbai, Hyderabad, Chennai, Nueva Delhi y NCR.

Para obtener más detalles sobre la carrera en Hadoop:

Para comenzar una carrera en Hadoop solo necesitas moverte en la orientación adecuada.

• En primer lugar, aprender conceptos de Java.

Hadoop está escrito en Java. Entonces, para entender a Hadoop tienes que conocer Java.

• En segundo lugar, aprender conceptos de big data.

Puede consultar los siguientes enlaces para aprender Big Data:

Introducción a Big Data

Puedes ver un video introductorio de Big Data y Hadoop:

• Ahora, adelante con los ecosistemas de Hadoop.

Conozca los diferentes componentes del ecosistema de Hadoop que hacen que Hadoop sea tan poderoso y debido a que varios puestos de trabajo de Hadoop están disponibles ahora.

Conozca los componentes de Hadoop como HDFS y HDFS, MapReduce, YARN, Hive, Apache Pig, Apache HBase y HBase, para sumergirse en Big Data Hadoop y convertirse en el maestro de la tecnología Hadoop.

. Sistema de archivos distribuidos de Hadoop

HDFS es el sistema de almacenamiento primario de Hadoop. El sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS) es un sistema de archivos basado en Java que proporciona almacenamiento de datos escalable, con tolerancia a fallos, confiable y rentable para big data. HDFS es un sistema de archivos distribuido que se ejecuta en hardware básico.

Para una respuesta detallada, haga clic en: HDFS

• Mapa reducido

Hadoop MapReduce es el componente central de hadoop que proporciona procesamiento de datos. MapReduce es un marco de software para escribir aplicaciones que procesan la gran cantidad de datos estructurados y no estructurados almacenados en el sistema de archivos distribuidos de Hadoop.

Para una respuesta detallada, haga clic en: MapReduce

A partir de ahora empieza a aprender.

¡¡Buena suerte!!

Answer 2

Para comenzar su carrera en cualquier campo, debe tener una buena comprensión de los conceptos básicos. Por lo tanto, para Hadoop también tiene un buen conocimiento de sus conceptos, solo entonces podrá hacer una entrevista de Hadoop.

Lo segundo es que elija un enfoque correcto.

Recomendaré que primero elija su campo específico, en qué campo desea comenzar su carrera y luego busque sus requisitos de habilidades de acuerdo con la industria. Después de eso, trate de aprender esas habilidades en profundidad porque principalmente las preguntas de la entrevista se hacen de acuerdo con el campo. Si se va a la entrevista con el desarrollador de Hadoop, la pregunta surgirá de la parte de codificación y los proyectos, etc.

Entonces, prepárate de acuerdo con el campo.

Tengo un muy buen blog, donde puede obtener la descripción completa de los perfiles de Hadoop, el requisito de habilidades para los perfiles de Hadoop y los roles y responsabilidades de la persona.

Puedes consultar el siguiente enlace para el blog:

Carreras y roles laborales en Big data

Ahora, como dije al comenzar, para comenzar su carrera en cualquier campo debe tener una buena comprensión del tema.

Entonces, aprendamos los conceptos de Hadoop en detalle.

• ¿Qué es Hadoop?

Hadoop una herramienta de código abierto. Se utiliza para procesar y almacenar grandes volúmenes de datos. Almacena eficientemente gran cantidad de datos. Almacena datos en cualquier forma como estructura, no estructurados y semiestructurados. Almacena datos en HDFS.

Vea el video a continuación para una introducción suave de Hadoop:

Cómo Hadoop proporcionó la solución.

Antes estábamos usando un RDBMS. Al utilizar el método tradicional no pudimos almacenar una gran cantidad de datos. Hoy estamos generando datos en gran cantidad, pero los datos anteriores no se generaron como ahora, por lo que estábamos almacenando datos en RDBMS de manera eficiente. A medida que aumenta el tamaño de los datos, comenzamos a tener problemas para almacenar, luego Hadoop emergió como una solución para Big Data.

El segundo problema fue que RDBMS solo almacena datos en la forma estructurada, que es su principal inconveniente, pero hoy en día el 80% de la generación de datos no está estructurado. Hadoop almacena todo tipo de datos, por eso decimos que Hadoop es flexible.

Para más detalles consulte el siguiente enlace:

Guia de hadoop

Después de la introducción de Hadoop, aprenda MapReduce y HDFS.

• Mapa reducido

MapReduce es el corazón de Hadoop. Se está procesando la capa de Hadoop. La parte de programación se realiza en mapeador y reductor.

Vea el siguiente video para la introducción a MapReduce.

Para más detalles de MapReduce, consulte los siguientes enlaces:

Guía Integral de MapReduce

MapReduce Mapper

Reductor MapReduce

Ahora vamos a aprender HDFS.

• ¿Qué es HDFS?

HDFS es una capa de almacenamiento de Hadoop. Apache Hadoop HDFS es un sistema de archivos distribuidos que proporciona espacio de almacenamiento redundante para almacenar archivos de gran tamaño; Archivos que están en el rango de Terabytes y Petabytes. En HDFS los datos se almacenan de forma fiable.

Para más detalles sobre HDFS consulte el siguiente enlace:

Guía integral de HDFS

Vea el video a continuación para la operación de escritura HDFS:

Ahora veamos cómo funciona Hadoop.

Entendamos el funcionamiento de Hadoop.

Para procesar cualquier dato, el cliente envía datos y programa. Los datos se almacenan utilizando HDFS mientras El procesamiento de los datos se realiza mediante Map-Reduce.

Veamos ahora cómo se almacenan los datos en Hadoop.

Como sabemos, HDFS es el elemento de almacenamiento de Hadoop. Hay 2 demonios que se ejecutan para HDFS:

Namenode se ejecuta en el nodo maestro, mientras que datanode se ejecuta en esclavos.

El daemon de Namenode almacena los metadatos, mientras que los daemons datanode almacenan los datos reales.

Los datos se dividen en pequeños fragmentos llamados bloques y estos bloques se almacenan distribuidos en diferentes nodos en el clúster. Cada bloque se replica según el factor de replicación (por defecto 3).

Para saber más detalles, conteste a continuación el enlace:

Cómo funciona Hadoop

Después de eso no te olvides de leer las preguntas de la entrevista. Al leer las preguntas de la entrevista, obtendrás conocimientos sobre una variedad de preguntas.

Consulte a continuación para preguntas de la entrevista:

Las mejores preguntas de la entrevista para Hadoop

Preguntas de la entrevista principal de MapReduce

Top preguntas de la entrevista de HDFS

Espero que ayude

Answer 3

Para ser franco, Hadoop es más un rumor que una carrera. Debe buscar una carrera en el campo como Computación distribuida, Computación a gran escala, etc. Hadoop es una tecnología que puede aprender después de practicar algunos de los tutoriales en línea. Una de las cosas que los entrevistadores esperan de los desarrolladores de Hadoop es Java , por lo que ahora sabes por dónde empezar.

Mi consejo para ti es, no solo entiendas a Hadoop, ve más allá y aprende la pila completa de Big Data : Hadoop, Pig, Hive, Storm, Kafka y la próxima generación de zumbidos Spark, Drill .

Una vez que tenga algún conocimiento de toda la pila, puede hablar con los entrevistadores. Realice algunos pequeños proyectos en algunas de estas tecnologías, ya que aumentará su currículum. Por último, pero no menos importante, revise los conceptos básicos de ciencias de la computación: algoritmos, estructuras de datos, OOP y Java.

Answer 4

El trabajo principal de un desarrollador de Hadoop implica la codificación. Básicamente son programadores de software, pero trabajan en el dominio Big Data Hadoop. Conozca el ciclo de vida del proyecto Data Science. Son expertos en idear conceptos de diseño que se utilizan para crear aplicaciones de software extensas. Son maestros de lenguajes procesales informáticos.

Un desarrollador profesional de Hadoop puede esperar un salario promedio de $ 100,000 por año.

Esto es lo que puede esperar como parte de su rutina de trabajo de desarrollador de Hadoop:

Conocimiento de metodología ágil para entregar soluciones de software.

Diseño, desarrollo, documentación y arquitectura de aplicaciones Hadoop.

Trabaja con archivos de Hadoop Log para administrarlo y monitorearlo

Desarrolle Map Reduzca la codificación que funciona a la perfección en los clusters de Hadoop

Conocimiento práctico de SQL, No SQL, almacenamiento de datos y DBA

Experiencia en conceptos más nuevos como Apache Spark y programación de Scala.

Conocimiento completo del ecosistema de Hadoop y Hadoop Common.

Convierta sin problemas requisitos técnicos difíciles de comprender en diseños sobresalientes

Diseño de servicios web para un rápido seguimiento de datos y consultas de datos a altas velocidades

Pruebe los prototipos de software, proponga estándares y transfiéralos sin problemas a las operaciones. Un arquitecto de Hadoop, como su nombre indica, es el encargado de la tremenda responsabilidad de dictar a dónde irá la organización en términos del despliegue de Big Data Hadoop. Está involucrado en la planificación, el diseño y la restricción de la hoja de ruta y decide cómo la organización avanza.

Answer 5

Para comenzar una carrera en Hadoop, debe tener un entendimiento básico sobre lo que se requiere y cómo planificar la finalización del certificado y obtener una buena oferta de trabajo como novedad y sin muchas obligaciones.

No requiere muchas habilidades de programación y, por lo tanto, cualquiera puede probar esta certificación. solo requiere algunos conocimientos básicos sobre java y también un poco de comandos de consulta de base de datos y comandos de Linux, ya que serían útiles para trabajar con Hadoop.

Podemos ver qué es Hadoop y cómo es útil para manejar grandes datos.

Big Data es la combinación de una gran cantidad de datos estructurados y no estructurados que deben almacenarse y gestionarse para realizar el procesamiento de algunos datos. estos datos serían demasiado grandes y serían en términos de petabytes o terabytes. Dicha cantidad de datos se generaría todos los días, por lo que todos estos deben mantenerse adecuadamente.

Hadoop:

Hadoop es el marco de código abierto utilizado por varias compañías para manejar el big data. Está desarrollado por Apache. Está utilizando el modelo de computación distribuida donde los datos se pueden segregar y almacenar en varios servidores a la vez y se mostrarán como si todos los datos estuvieran almacenados en el servidor único.

Cada servidor del clúster podría realizar el cálculo y la manipulación de datos, por lo que sería más efectivo y eficiente en comparación con el almacenamiento de los datos en un solo servidor. Los datos se pueden recuperar rápidamente de estos servidores, ya que la búsqueda se realizará en paralelo en todos los servidores a la vez.

Además, ocuparía solo menos espacio y también ofrece una optimización de costos para la empresa al usar el marco Hadoop. Así que la mayoría de las compañías actualmente comenzaron a usar Hadoop ya que tienen que manejar una gran cantidad de datos.

Hay una buena demanda de profesionales de Hadoop y las empresas están dispuestas a pagar cuánto quieren si cumplen con sus requisitos. Tomarían personas para el rol de desarrolladores de Hadoop, analistas de datos, evaluadores de Hadoop, etc.

Más información sobre el examen de certificación Hadoop

Aquí le proporciono parte de la información útil para aprender el examen de certificación Hadoop.

• Certificación HDPCA en Hortonworks
• Certificación de Administrador Certificado HDP (HDPCA)
• Certificación de desarrollador de CCA Spark y Hadoop – Cloudera
• ¿Cómo prepararse para el examen de certificación HDPCA?
• ¿Qué es Apache Hadoop?
• ¿Cómo son útiles los datos grandes y Hadoop?
• ¿Cómo se relacionan los datos grandes y Hadoop?

¡¡Espero que esto ayude!!

Si está buscando ayuda para prepararse para los exámenes de certificación de Hadoop, envíeme un mensaje.

Answer 6

La mejor manera de obtener una experiencia práctica es hacer proyectos. Como usted es más fresco, es mejor unirse a un curso para obtener esta experiencia y orientación al realizar un proyecto. El siguiente paso es estar listo para la entrevista. Aquí hay algunas preguntas de entrevista de fuente libre en Hadoop.
edureka.co/blog/hadoop-interview-questions-pig/
edureka.co/blog/hadoop-interview-questions-mapreduce/
edureka.co/blog/hadoop-interview-questions-hadoop-cluster/
edureka.co/blog/hadoop-interview-questions-hdfs-2/

En caso de que se esté preguntando cuáles son las responsabilidades diarias de un desarrollador de Hadoop, consulte este enlace.

Answer 7

Nuestros desarrolladores tienen el mayor nivel de experiencia en el desarrollo de soluciones de big data de Hadoop.
Consultoría Hadoop | Servicios Hadoop | Los desarrolladores de Hadoop ofrecen un marco de código abierto para las empresas que se basa en la nueva y poderosa plataforma hadoop. Nuestros expertos en Hadoop realizan un análisis exhaustivo, realizan visitas in situ, proporcionan recomendaciones y realizan implementaciones. Nuestros desarrolladores son expertos en mejorar las tecnologías de procesamiento y almacenamiento.
Con nuestro proceso de desarrollo vanguardista de Hadoop, ayudamos a nuestros clientes a disfrutar de los beneficios de Hadoop a la vez que solucionamos sus problemas y alcanzamos sus objetivos comerciales. Hemos estado sirviendo a clientes de diversas industrias, incluyendo comercio minorista, finanzas, juegos, telecomunicaciones, aerolíneas y muchos más. Nuestros expertos en Hadoop han implementado una serie de clusters de Hadoop, así como soluciones a una amplia gama de problemas técnicos y de negocios.

Answer 8

Básicamente, Hadoop está bajo el dominio de Big Data que, como su nombre indica, trata con conjuntos de datos extremadamente grandes. El propósito principal de usar Hadoop es soportar el almacenamiento y procesamiento de estos datos en un entorno informático distribuido. Existen varias industrias que usan Hadoop como su software principal de procesamiento de datos, tales como: venta minorista, fabricación, banca y finanzas, etc. Las principales organizaciones que contratan a los desarrolladores de Hadoop incluyen Facebook, Twitter, LinkedIn, EBay, Cloudspace y muchas más.

Si está buscando una carrera en Hadoop y desea aprender sobre sus fundamentos, como la arquitectura y el cluster; una formación adecuada en este marco de programación puede ser muy útil. Con el conocimiento adecuado de este software, puede comenzar su carrera como analista de datos, administrador de base de datos, desarrollador de Java, etc.

Puede encontrar más información sobre Hadoop y su capacitación en línea siguiendo el enlace que se encuentra a continuación:

http: //www.multisoftvirtualacade …

Answer 9

Lea mi respuesta a la pregunta similar de quora en el siguiente enlace:

La respuesta de Radhika K a ¿Cuál es el alcance de Hadoop? ¿Es beneficioso para los novatos aprenderlo?