10 个学习大数据和 Hadoop 的好资源

随着每天数据量的增加,大数据和 Apache Hadoop 等技术越来越受欢迎。

而且它似乎并没有下降,至少不会很快下降。

一份报告称,截至 2018 年,大数据分析市场价值 373.4 亿美元,复合年增长率为 12.3%,到 2027 年,从 2019 年到 2027 年将达到 1050.8 亿美元。

当今的商业世界更多地关注具有个性化服务和富有成效的互动的客户。 Hadoop 有能力解决企业面临的复杂挑战,并且可以克服传统方法的弱点; 因此,更高的采用率。

这就是为什么学习这些技能可以改变你的职业生涯并帮助你找到你暗中祈祷的梦想工作!

但是您是否熟悉大数据和 Hadoop 以及它们如何使企业受益?

如果您的答案是否定的,请不要担心。

因为在本文中,我们将首先了解大数据和 Hadoop 的概念,然后探索一些可以学习这些技能的好资源。

开始吧!

Apache Hadoop 和大数据:它们是什么?

大数据

大数据是指复杂而庞大的数据集的集合,使用传统方法或数据库管理难以处理和存储。 这是一个涉及各种框架、技术和工具的广泛主题。

大数据构成不同应用程序和设备产生的数据,例如黑匣子、交通、搜索引擎、证券交易所、电网、社交媒体,不胜枚举。

大数据中包含的不同过程是捕获、存储、管理、共享、搜索、传输、可视化和分析数据。 大数据有三种格式:结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。

大数据的好处是:

  • 提高组织效率,同时减少额外费用
  • 帮助您根据客户的需求、需求、信念和购物偏好来定制您的产品,以实现更好的销售和品牌推广
  • 确保雇用合适的员工
  • 导致更好的决策
  • 以更深入的洞察力推动创新
  • 医疗保健、教育和其他领域的改善
  • 为您的产品和服务优化定价

阿帕奇Hadoop

Apache Hadoop 是一个开源软件框架,组织利用它来存储大量数据并执行计算。 该框架的基础是 Java,以及 C 和 shell 脚本中的某些本机代码。

Apache 软件基金会于 2006 年开发了 Hadoop。它基本上是一种处理大数据并使其更有意义以产生更多收入并获得其他好处的工具。 这意味着 Hadoop 的生态系统具有解决大数据的能力,如果您想知道,这就是它们之间的关系。

Hadoop 生态系统的不同组件是 TEZ、Storm、Mahout、MapReduce 等。Hadoop 价格实惠,但具有高度可扩展性、灵活性,并且在其珍贵的功能列表中包括容错。 这就是为什么它的采用率正在迅速增长。

Hadoop的好处是:

  • 以分布式方式存储和处理大量数据的能力
  • 更快和更高的计算能力
  • 出色的容错性,因为数据处理受到硬件故障的保护。 即使一个节点发生故障,作业也会自动重定向到其他节点,确保计算永远不会失败。
  • 它允许您通过添加更多节点轻松扩展系统以处理更多数据。
  • 灵活存储任意数量的数据,然后随心所欲地使用它
  • 由于 Hadoop 是一个免费的开源框架,与企业解决方案相比,您可以节省大量资金。

企业如何采用大数据和 Hadoop?

Hadoop 和大数据在不同的垂直行业具有巨大的市场前景。 在这个数字时代,新兴技术正在产生数十亿和数万亿的数据。 这些技术可以有效地存储和处理这些海量数据,因此企业可以进一步发展。

从电子商务、媒体、电信和银行到医疗保健、政府和交通运输,各行各业都从数据分析中受益; 因此,Hadoop 和大数据的采用率正在飙升。

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但是怎么做?

看看一些行业以及他们如何实施大数据。

  • 媒体、通信和娱乐:企业使用 Hadoop 和大数据分析来分析客户行为。 他们使用分析为他们的客户提供相应的服务,并根据他们的目标受众定制内容。
  • 教育:教育部门的企业使用这些技术来跟踪学生的行为及其随时间的进步。 他们还使用它来根据主题、学生人数和他们的进步等来跟踪教师或教师的表现。
  • 医疗保健:机构利用公共卫生洞察力和可视化来跟踪疾病传播并更快地采取积极措施。
  • 银行业:大型银行、零售交易商和基金管理公司利用 Hadoop 进行情绪测量、交易前分析、预测分析、社会分析、审计跟踪等。

Hadoop 和大数据的职业机会

根据 IBM 的说法,数据科学是一项要求很高的职业,并且会不断增加。 仅 IT、金融和保险业就需要大约 59% 的数据科学家。

一些高需求的利润丰厚的技能是 Apache Hadoop、Apache Spark、数据挖掘、机器学习、MATLAB、SAS、R、数据可视化和通用编程。

您可以追求以下工作简介:

  • 数据分析师
  • 数据科学家
  • 大数据架构师
  • 数据工程师
  • Hadoop 管理员
  • Hadoop 开发人员
  • 软件工程师

IBM 还预测,具有 Apache Hadoop 技能的专业人员的平均工资约为 113,258 美元。

好像是动力?

让我们开始探索一些很好的资源,您可以从中学习大数据和 Hadoop,并引导您的职业道路朝着成功的方向发展。

大数据架构师

Edureka 的大数据架构师硕士课程可帮助您精通大数据专家使用的系统和工具。 该硕士课程涵盖 Apache Hadoop、Spark 堆栈、Apache Kafka、Talend 和 Cassandra 的培训。 这是一个广泛的计划,包括 9 门课程和 200 多个互动学习小时。

他们通过对 5,000 多个全球职位描述的深入研究来设计课程。 在这里,您将学习到 YARN、Pig、Hive、MapReduce、HBase、Spark Streaming、Scala、RDD、Spark SQL、MLlib 等 5 种技能。

根据您的方便,您有多种选择参加课程,例如早上、晚上、周末或工作日。 它们还使您可以灵活地与另一批切换课程,完成后,您将获得精美的证书。 它们为您提供对所有课程内容的终生访问,包括安装指南、测验和演示文稿。

Hadoop基础

从 Whizlabs 学习大数据和 Hadoop 基础知识,以发展您的技能并抓住令人兴奋的机会。

该课程涵盖的主题包括大数据介绍、数据分析和流式传输、云上的 Hadoop、数据模型、Hadoop 安装演示、Python 演示、Hadoop 和 GCP 演示以及 Python 与 Hadoop 演示。 如上所述,本课程包含 3 个多小时的视频,分为 8 个主题的讲座。

除了出色的客户支持外,它们还为您提供跨不同设备(包括 Mac、PC、Android 和 iOS)对课程内容的无限制访问权限。 要开始本课程,您必须根据其角色对多种编程语言有深入的了解。 完成课程并观看 100% 视频后,他们将为您颁发签名的课程证书。

给菜鸟的

Udemy 参加了 Big Data & Hadoop for Beginners 课程,通过设计管道来学习大数据和 Hadoop 以及 HDFS、Hive、Pig 和 MapReduce 的基础知识。 他们还将教您技术趋势、大数据市场、薪资趋势以及该领域的各种工作角色。

您将了解 Hadoop、它的工作原理、其复杂的架构、组件以及系统上的安装。 本课程介绍如何使用 Pig、Hive 和 MapReduce 分析海量数据集。 除了示例脚本和数据集外,它们还提供 Hive 查询、Pig 查询和 HDFS 命令的演示。

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在本课程中,您将学习如何在 Pig 和 Hive 中自己编写代码来处理大量数据和设计数据管道。 他们还教授现代数据架构或数据湖,并帮助您练习使用大数据集。 要开始这门课程,您需要基本的 SQL 知识,如果您了解 RDBMS,那就更好了。

专业化

参加 Coursera 的大数据专业化课程,通过 6 门简单的课程学习加州大学圣地亚哥分校 (UCSanDiego) 提供的大数据基本方法。

最棒的是——您可以免费注册。 在本课程中,除了大数据之外,您还可以获得 Neo4j、Apache Hadoop、Apache Spark、MongoDB、MapReduce、Cloudera、数据模型、数据管理、Splunk、数据建模和机器学习基础知识等技能。

通过了解如何组织、分析和解释大数据,该专业将帮助您做出改进的业务决策。 在它的帮助下,您将能够将您的见解应用于现实世界的问题和问题。

它包括一个动手项目,您需要完成该项目才能成功完成专业化并获得可与您的潜在雇主和专业网络共享的认证。

专业化需要大约 8 个月才能完成,并且包括灵活的时间表。 您不需要任何先验知识或经验即可开始学习该课程。 讲座字幕提供英语、印地语、阿拉伯语、俄语、西班牙语、汉语、韩语等15种语言。

Hadoop 框架

与上述类似,本课程 – UCSanDiego 提供 Coursera 的 Hadoop 平台和应用程序框架。 它适用于想要了解收集和分析大块数据所需的基本工具的新手专业人士或程序员。

即使没有经验,您也可以通过动手示例了解 Apache Hadoop 和 Spark 的框架。 他们将教您 Hadoop 软件堆栈、架构和执行过程的基本流程和组件。

讲师还将布置作业,指导您了解数据科学家如何应用 MapReduce 等重要技术和概念来解决大数据问题。 在课程结束时,您将获得 Python、Apache Hadoop 和 Spark 以及 MapReduce 等技能。

该课程 100% 在线,大约需要 26 小时完成,包括可共享的证书和灵活的截止日期,视频字幕提供 12 种语言。

掌握 Hadoop

通过阅读 Chanchal Singh 和 Manish Kumar 所著的《Mastering Hadoop 3》一书,解锁非凡的业务洞察力。 这是一份完整的指南,可帮助您掌握 Hadoop 3 的最新概念,可在 Amazon 上获取。

本书将帮助您掌握 Hadoop 3 新引入的功能和特性,通过 YARN、MapReduce 和其他相关工具来处理和处理数据。 它还将帮助您提高在 Hadoop 3 上的技能,并在实际案例场景和代码中利用所学知识。

它将指导您了解 Hadoop 在其核心中的工作方式,您将学习多种工具的复杂概念,了解如何保护集群并发现解决方案。 通过本指南,您可以解决典型问题,包括如何高效使用 Kafka、消息传递系统的可靠性、设计低延迟以及处理海量数据。

在本书的最后,您可以深入了解使用 Hadoop 3 进行分布式计算,使用 Flick、Spark 等构建企业级应用程序,开发高性能和可扩展的 Hadoop 数据管道。

学习Hadoop

LinkedIn 是发展您的专业网络并增强您的知识和技能的绝佳场所。

这个 4 小时长的课程介绍了 Hadoop、Hadoop 的基本文件系统、MapReduce、处理引擎、编程工具和 Hadoop 库。 您将了解如何设置其开发环境、优化和运行 MapReduce 作业、构建用于调度作业的工作流以及使用 Pig 和 Hive 进行基本代码查询。

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除此之外,您还将了解可用于 Hadoop 集群的可用 Spark 库,以及在 Hadoop 集群上运行 ML 作业的各种选项。 通过此 LinkedIn 课程,您可以获得 Hadoop 管理、数据库管理、数据库开发和 MapReduce。

LinkedIn 为您提供了一个可共享的证书,您可以在完成课程后在您的 LinkedIn 个人资料中展示该证书。 您也可以下载它并与潜在雇主分享。

基础知识

从 edX 学习大数据基础知识,了解这项技术如何推动组织变革以及重要的技术和工具,例如 PageRank 算法和数据挖掘。 本课程由阿德莱德大学提供,已有超过 41,000 人报名参加。

它属于 MicroMasters 计划,其长度为 10 周,每周工作 8-10 小时。 而且课程是免费的。 但是,如果您想在完成后获得证书,则需要为此支付大约 199 美元。 它需要对该主题的中级知识,并根据您的方便自行调整进度。

如果您想攻读大数据方面的 MicroMasters 课程,他们建议您在学习本课程之前完成计算思维和大数据以及数据科学编程。 他们将教您大数据的重要性、公司在分析大数据时面临的挑战以及大数据如何解决问题。

最后,您将了解研究和行业中的各种大数据应用。

数据工程师

Udacity 的数据工程课程为您的数据科学职业开辟了新的机会。 本课程预计持续时间为 5 个月,每周学习 5-10 小时。

它们要求您对 SQL 和 Python 有中等程度的理解。 在本课程中,您将学习如何构建数据湖和数据仓库、使用 Cassandra 和 PostgreSQL 的数据模型、使用 Spark 处理大型数据集以及使用 Apache Airflow 实现数据管道自动化。

在本课程即将结束时,您将通过成功完成一个顶点项目来利用您的技能。

YouTube

Edureka 在 YouTube 上提供大数据和 Hadoop 完整视频课程。

多么酷啊?

您可以随时随地访问它,无需任何费用。

此完整课程视频可帮助您详细学习和理解这些概念。 该课程非常适合想要掌握 Hadoop 技能的新手和有经验的专业人士。

该视频涵盖了大数据介绍、相关问题、用例、大数据分析及其阶段和类型。 接下来,它解释了 Apache Hadoop 及其架构; HDFS及其复制、数据块、读/写机制; DataNode 和 NameNode、检查点和辅助 NameNode。

然后,您将了解 MapReduce、作业工作流、其字数统计程序、YARN 及其架构。 它还解释了 Sqoop、Flume、Pig、Hive、HBase、代码部分、分布式缓存等。 在视频的最后一小时,您将了解大数据工程师、他们的技能、职责、学习路径以及如何成为一名工程师。 该视频以一些面试问题结束,这些问题可能会帮助您破解实时面试。

结论

数据科学的未来似乎是光明的,因此以它为基础。 大数据和 Hadoop 是全球组织中使用最多的两种技术。 因此,这些领域的工作需求很高。

如果您对它感兴趣,请参加我刚才提到的任何资源的课程,并准备找到一份利润丰厚的工作。

一切顺利! 👍