Chuyển đổi nghề nghiệp: Từ Java sang Dữ liệu lớn / Hadoop

Bài đăng này thảo luận tại sao bạn nên chuyển đổi nghề nghiệp từ Java sang Dữ liệu lớn. Tìm hiểu cách các kỹ năng Hadoop Java song hành và giúp bạn thu thập các công việc Hadoop dữ liệu lớn.

Đó là thời điểm trong cuộc đời chúng ta, nơi chúng ta nghĩ đến việc chuyển đổi nghề nghiệp hoặc bổ sung các bộ kỹ năng để cải thiện sự phát triển nghề nghiệp của chúng ta hoặc thậm chí chỉ để cập nhật các xu hướng đang phát triển. Nhưng phân tích kỹ xu hướng hiện tại và quan sát các yêu cầu là một phương pháp tốt để chọn bộ kỹ năng nào được cập nhật. Nhìn vào thị trường hiện tại, công nghệ Hadoop và Big Data đang phát triển cực kỳ nhanh chóng và cũng có nhiều nhu cầu thị trường. Sự quan tâm tăng vọt đối với “ Dữ liệu lớn ”Đang khiến nhiều Giám đốc Nhóm Phát triển cân nhắc Hadoop vì nó ngày càng trở thành một thành phần quan trọng của các ứng dụng Dữ liệu lớn. Làm như vậy, kiểm kê các bộ kỹ năng cần thiết khi giao dịch với Hadoop là rất quan trọng. Theo Helena Schwenk, nhà phân tích tại MWD Advisors, được trích dẫn cho SearchSOA.com rằng các kỹ năng của nhóm triển khai Hadoop toàn diện nên bao gồm kinh nghiệm về các hệ thống phân tán quy mô lớn và kiến ​​thức về các ngôn ngữ như Java , C ++, Pig Latin và HiveQL. Dữ liệu





Bây giờ rõ ràng là có kiến ​​thức về Java là một kỹ năng thiết yếu cần thiết trong Hadoop . Hãy tiếp tục và nói về cách bạn dễ dàng chuyển từ Java sang Hadoop.

Tại sao bạn cần chuyển từ Java sang Dữ liệu lớn?

  • Xem xét xu hướng việc làm Java và Hadoop :

Xu hướng việc làm - Java sang Dữ liệu lớn



Trong khi nhìn vào biểu diễn đồ họa của các xu hướng công việc được lấy từ Google, có thể thấy khá rõ ràng rằng xu hướng công việc Hadoop tốt hơn nhiều so với Java. Nói điều này, không có nghĩa là xu hướng công việc dựa trên Java đang giảm. Chỉ là với sự gia tăng ngày càng mạnh mẽ của Hadoop và nhu cầu đối với các công ty tìm kiếm các chuyên gia Java có kiến ​​thức về Hadoop là quá lớn để có thể bị bỏ qua. Điều này được thấy rõ trong biểu đồ xu hướng công việc cho ‘Java với Hadoop’ kỹ năng loại công việc.

  • Khi kiểm tra các yêu cầu công việc về Java với các kỹ năng Hadoop, có một nhu cầu rất lớn, nhưng không đủ các chuyên gia với kỹ năng nói trên để đáp ứng yêu cầu. Theo Nhà phát triển Slashdot, JPMorgan Chase và các công ty khác đang tìm kiếm ứng viên xin việc trong lĩnh vực này tại hội nghị Hadoop World năm nay. Có vẻ như họ không thể tìm thấy đủ chuyên gia CNTT với các kỹ năng nhất định bao gồm Hadoop MapReduce (các tập lệnh MapReduce được viết bằng Java). Điều này có nghĩa là trả lương cao.
  • Theo Dice’s Open Web, Java là nhà quản lý tuyển dụng kỹ năng hàng đầu đang tìm kiếm kỹ năng kết hợp Java-Hadoop. Hadoop với Java là một kỹ năng có giá trị vì HDFS (Hệ thống tệp phân tán Hadoop) được viết bằng Java.
  • Theo Business Insider, Hadoop có giá trị lương ít nhất 103.000 USD mỗi năm.
  • Công việc có kỹ năng Dữ liệu lớn trả hơn $ 106,000 hàng năm.

Tại sao một chuyên gia Java lại dễ dàng chuyển sang Hadoop hơn?

Hadoop là một khung lập trình mã nguồn mở, dựa trên Java, hỗ trợ xử lý các tập dữ liệu lớn trong môi trường máy tính phân tán. Dựa trên mô hình MapReduce của Google, Hadoop phân phối các công việc tính toán và sau đó kết hợp các kết quả. Các tập lệnh MapReduce được sử dụng ở đây được viết bằng Java. Bây giờ, rõ ràng là để làm việc trên Hadoop, kiến ​​thức về Java là bắt buộc. Và việc có kiến ​​thức về Java sẽ giúp bạn dễ dàng chuyển đổi sang Hadoop.



cách thêm java vào đường dẫn

Bây giờ, câu hỏi thực sự cần được đặt ra là về sức mạnh duy trì của Hadoop như một con đường sự nghiệp:

IBM, Microsoft và Oracle đều đã hợp nhất Hadoop trong năm nay. Các công ty khác có Hadoop và đang tìm kiếm các chuyên gia Hadoop vào tháng 11 năm 2013 là:

  • Amazon (110)
  • eBay (53)
  • Yahoo! Inc. (37)
  • Hortonworks (36)
  • Facebook (33)
  • Táo (28)
  • Động lực học chung - CNTT (28)
  • Tổng công ty EMC (27)
  • Northrop Grumman (25)
  • Twitter (23)

Đây là một dấu hiệu rõ ràng cho thấy Java đến Big Data / Hadoop là con đường để đi.

Có một câu hỏi cho chúng tôi? Đề cập đến họ trong phần bình luận và chúng tôi sẽ liên hệ lại với bạn.

Bài viết liên quan:

4 lý do thực tế để học Hadoop 2.0

7 cách đào tạo về dữ liệu lớn có thể thay đổi tổ chức của bạn