diferencia entre bigdata y hadoop
Existe este punto en todas nuestras vidas en el que pensamos en cambiar de carrera o conocer nuestras habilidades para mejorar nuestro crecimiento profesional o incluso simplemente para estar actualizados con las tendencias crecientes. Pero un análisis cuidadoso de la tendencia actual y la observación de los requisitos sirven como un buen método para elegir con qué conjunto de habilidades actualizarse. En cuanto al mercado actual, la tecnología Hadoop y Big Data está creciendo extremadamente rápido y también tiene muchas demandas del mercado. Un aumento en el interés en ' Big Data 'Está impulsando a muchos gerentes de equipos de desarrollo a considerar Hadoop tecnología ya que se está convirtiendo cada vez más en un componente importante de las aplicaciones de Big Data. Al hacerlo, es vital hacer un inventario de los conjuntos de habilidades necesarios cuando se trata de Hadoop. Según Helena Schwenk, analista de MWD Advisors, citó a SearchSOA.com que las habilidades de un equipo completo de implementación de Hadoop deberían incluir experiencia en sistemas distribuidos a gran escala y conocimiento de lenguajes como Java , C ++, Pig Latin y HiveQL. Datos
Ahora está claro que tener conocimiento sobre Java es una habilidad esencial necesaria en Hadoop . Sigamos adelante y hablemos de lo fácil que es para usted cambiar de Java a Hadoop.
¿Por qué necesita pasar de Java a Big Data?
Una mirada a las tendencias laborales de Java y Hadoop :
Al observar la representación gráfica de las tendencias laborales tomadas de Google, es bastante obvio que la tendencia laboral de Hadoop es mucho mejor que Java. Al decir esto, no significa que haya una caída en la tendencia laboral basada en Java. Es solo que con el aumento creciente de Hadoop y la demanda de las empresas que buscan expertos en Java con conocimientos en Hadoop es demasiado grande para ser ignorada. Esto se ve claramente en la representación gráfica de tendencias laborales para 'Java con Hadoop' trabajos de habilidad.
- Al verificar los requisitos de trabajo para Java con habilidades de Hadoop, existe una gran demanda, pero no hay suficientes profesionales con la habilidad mencionada anteriormente para cumplir con los requisitos. De acuerdo con Developers Slashdot, JPMorgan Chase y otras empresas estaban buscando candidatos para puestos de trabajo en este campo en la conferencia Hadoop World de este año. Parece que no pudieron encontrar suficientes profesionales de TI con ciertas habilidades que incluyen Hadoop MapReduce (scripts de MapReduce escritos en Java). Esto significa un salario alto.
- Según Open Web de Dice, Java es el líder en la contratación de gerentes de habilidades que buscan la habilidad combinada Java-Hadoop. Hadoop con Java es una habilidad valiosa ya que HDFS (Hadoop Distributed File System) está escrito en Java.
- Según Business Insider, Hadoop vale al menos $ 103,000 por año como salario.
- El trabajo con habilidades de Big Data paga más de $ 106,000 al año.
¿Por qué es más fácil para un profesional de Java cambiar a Hadoop?
Hadoop es un marco de programación de código abierto basado en Java que admite el procesamiento de grandes conjuntos de datos en un entorno informático distribuido. Basado en el modelo MapReduce de Google, Hadoop distribuye trabajos informáticos y luego combina los resultados. Los scripts de MapReduce utilizados aquí están escritos en Java. Ahora, es bastante obvio que para trabajar en Hadoop, el conocimiento en Java es imperativo. Y tener conocimiento en Java hace que sea muy fácil cambiar a Hadoop.
Ahora, la verdadera pregunta que se debe hacer es sobre el poder de permanencia de Hadoop como trayectoria profesional:
IBM, Microsoft y Oracle han incorporado Hadoop este año. Otras empresas con Hadoop y que buscan profesionales de Hadoop en noviembre de 2013 son:
- Amazonas (110)
- eBay (53)
- Yahoo! Inc. (37)
- Hortonworks (36)
- Facebook (33)
- Manzana (28)
- Dinámica general - TI (28)
- Corporación EMC (27)
- Northrop Grumman (25 años)
- Gorjeo (23)
Esta es una señal definitiva de que Java to Big Data / Hadoop es el camino a seguir.
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