पूर्ण रूप से! Hadoop स्किल्स को अपने रिज्यूम में जोड़ने के लिए बेहतर समय कभी नहीं रहा। आइए इसे कुछ तथ्यों और उदाहरणों के साथ स्थापित करें।
क्या आपने कभी सोचा है कि फेसबुक के ऑटो-टैगिंग फीचर के पीछे क्या तकनीक है? निगरानी कैमरों के बारे में कैसे कम रोशनी के साथ त्रुटिहीन छवियां उत्पन्न करने में सक्षम हैं? जवाब है Hadoop और इसके ग्राउंड ब्रेकिंग क्षमताओं को डेटा को स्टोर करने, प्रोसेस करने और पुनः प्राप्त करने की क्षमता।
डेटा संग्रहीत करना एक बात है, लेकिन उन्हें संसाधित करना और क्वेरी करना एक पूरी तरह से अलग बॉल गेम है। यदि बिग डेटा एक रग्बी टीम है, तो Hadoop सबसे अच्छा क्वार्टरबैक है जिसे आप पा सकते हैं!
Hadoop की बदौलत, Facebook किसी व्यक्ति के बारे में सभी जानकारी संग्रहीत करने में सक्षम है और उसकी प्रोफ़ाइल पर किसी गतिविधि का सही समय और दिनांक बताता है। किसी व्यक्ति के बारे में सभी जानकारी बिग डेटा और हैडोप सभी को प्रस्तुत करने में मदद करती है।
सभी Hadoop डेटा को HDFS (Hadoop Distributed File System) के शीर्ष पर संग्रहीत किया जाता है, जो संरचित और असंरचित डेटा दोनों को घर कर सकता है। Hadoop (जैसे RDBMS और एक्सेल) के प्रतियोगी केवल संरचित डेटा को स्टोर कर सकते हैं। यह एक प्रमुख कारक है कि Hadoop बड़े डैडी हैं जो पारंपरिक डेटा हैंडलिंग टूल को अपने पैसे के लिए एक रन दे रहे हैं। Hadoop डेटा के पास प्रसंस्करण करता है जबकि RDBMS को समान डेटा को संसाधित करने के लिए डेटा को I / O के माध्यम से नेटवर्क पर स्थानांतरित करने की आवश्यकता होती है।
सोच के लिए भोजन: क्या डेटा सेट के आधार पर Hadoop स्थिति के परिणामों की भविष्यवाणी कर सकता है?
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यह ग्राफ वर्षों में डेटा की घातीय वृद्धि को दर्शाता है। इसे करीब से देखें और आप ध्यान देंगे कि दुनिया के सभी डेटा का 90% डेटा अनस्ट्रक्चर्ड है। बस मांग और आपूर्ति के सिद्धांत को लागू करें, और हम महसूस कर सकते हैं कि केवल घूमने वाले अधिक से अधिक असंरचित डेटा उन पेशेवरों को जन्म देता है जो इस डेटा को ठीक कर सकते हैं। यह कारण है कि एक व्यक्ति के लिए एक काम के लिए देखने के लिए असंरचित डेटा उर्फ बिग डेटा के साथ काम कर रहा है। कोई संदेह नहीं है कि क्या यह Hadoop सीखने का सही समय है।
वास्तविकता में, RDBMS की तुलना में Hadoop कितना प्रभावी है?
एक लाइन ब्रेक डालने के लिए html टैग
Hadoop किसी भी अन्य डेटा हैंडलिंग टूल को सीधे पार्क से बाहर खटखटाता है। RDBMS और Excel कुछ सौ एक्सेल शीट से अधिक नहीं डेटा को प्रबंधित करने में कुशल हो सकता है, लेकिन एक हजार ऐसी फ़ाइलों के बारे में जो बनाए रखने की आवश्यकता है? चलिए फिर से फेसबुक के उदाहरण पर वापस जाते हैं। एक फेसबुक उपयोगकर्ता के गतिविधि विवरण वाले डेटा लॉग को एक्सेल में संग्रहीत नहीं किया जा सकता है, कम से कम दशकों से वापस डेटिंग करने वाले उपयोगकर्ता के सभी ऐतिहासिक डेटा नहीं। इसके अलावा, Hadoop में डेटा शिथिल रूप से संरचित किया जा सकता है लेकिन RDBMS को डेटा को अधिक सुसंगत और पहचानने योग्य प्रारूप में रखने की आवश्यकता होती है।
RDBMS और Hadoop के बीच तुलना पर एक नज़र डालें और आप अपने लिए जान पाएंगे कि कौन सा किराया बेहतर है।
मेरे पास आपके लिए एक अंतिम आंकड़ा है जो सभी संदेह को दूर करेगा कि क्या हडोप एक अच्छा करियर विकल्प हैबर्फ।
यह ग्राफ Hadoop पेशेवरों की बढ़ती मांग का एक चित्रण है और इसका पालन करने के लिए केवल हफ्तों में उठना है।
दुर्भाग्य से, आप और मैं प्रौद्योगिकी नहीं बदल सकते। सबसे अच्छा, हम इसके साथ तालमेल रख सकते हैं और विकसित तकनीकों को सीख सकते हैं और अपने कार्यस्थलों के लिए अपरिहार्य बन सकते हैं। Hadoop सीखने और बिग डेटा लहर की सवारी करने का सही समय है।
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