大数据与 Apache Hadoop 的崛起
随着数据量的不断增长，大数据技术和诸如 Apache Hadoop 等工具正变得越来越重要。 这种趋势看起来不仅不会减弱，反而会持续增强。
根据一份报告，到 2018 年，大数据分析市场价值已达 373.4 亿美元，并以 12.3% 的复合年增长率增长。预计从 2019 年到 2027 年，市场规模将膨胀至惊人的 1050.8 亿美元。
当今的商业环境更加注重为客户提供个性化的服务和富有成效的互动。 Hadoop 技术能够应对企业面临的复杂挑战，并弥补传统方法的不足，因此其应用率正迅速攀升。
掌握这些技能可以显著改变你的职业生涯，并帮助你实现理想的工作目标！
但是，你对大数据和 Hadoop 以及它们如何帮助企业盈利是否足够了解呢？
如果你对此不熟悉，请不用担心。
本文将首先介绍大数据和 Hadoop 的基本概念，然后探讨一些学习这些技能的优质资源。
让我们开始吧！
什么是 Apache Hadoop 和大数据？
大数据解析
大数据是指规模庞大、结构复杂的数据集合，传统的数据处理方法或数据库管理系统难以存储和处理。 大数据是一个广泛的领域，涵盖多种框架、技术和工具。
大数据来源于各种应用程序和设备，例如黑匣子、交通系统、搜索引擎、证券交易所、电网以及社交媒体等。这些数据源源不断地产生海量信息。
大数据处理涉及数据的捕获、存储、管理、共享、搜索、传输、可视化和分析等多个环节。大数据主要有三种格式：结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。
大数据能为我们带来诸多益处：
- 提高组织效率，同时降低运营成本。
- 根据客户的偏好、需求、信仰和购买习惯定制产品，从而促进销售和品牌推广。
- 帮助企业招聘合适的人才。
- 促进更明智的决策。
- 通过深入的洞察力推动创新。
- 改善医疗保健、教育和其他领域。
- 为产品和服务优化定价策略。
深入了解 Apache Hadoop
Apache Hadoop 是一款开源软件框架，企业可以利用它来存储海量数据并执行计算任务。 该框架主要基于 Java 语言，并包含 C 语言和 shell 脚本的一些本地代码。
Hadoop 由 Apache 软件基金会于 2006 年开发。它主要用于处理大数据，并将其转化为有价值的信息，从而增加收入并带来其他好处。 这意味着 Hadoop 生态系统具备处理大数据的强大能力。如果你对此有疑问，这就是它们之间的关系。
Hadoop 生态系统包含多个组件，例如 TEZ、Storm、Mahout 和 MapReduce 等。Hadoop 价格实惠，并且具备高度可扩展性、灵活性和容错性等优势。这也是它迅速普及的原因。
Hadoop 的主要优势包括：
- 以分布式方式存储和处理大规模数据的能力。
- 更快、更强大的计算能力。
- 卓越的容错性，数据处理不受硬件故障的影响。即使某个节点发生故障，作业也会自动重定向到其他节点，确保计算过程不会中断。
- 允许用户通过添加更多节点来轻松扩展系统，以处理更多数据。
- 灵活存储任意数量的数据，并根据需要使用它们。
- 由于 Hadoop 是一个免费的开源框架，与企业解决方案相比，可以节省大量的资金。
企业如何利用大数据和 Hadoop？
Hadoop 和大数据在各行各业都具有巨大的应用潜力。 在数字化时代，新兴技术正在产生海量数据。 通过有效存储和处理这些数据，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 和大数据的应用率正在不断攀升。
那么，企业是如何利用它们的呢？
让我们看一些行业及其应用案例：
- 媒体、通信和娱乐：企业使用 Hadoop 和大数据分析来研究客户行为。 通过分析结果，他们为客户提供个性化的服务，并根据目标受众定制内容。
- 教育：教育部门利用这些技术来跟踪学生的表现和进步。他们还使用它来监控教师的教学效果。
- 医疗保健：医疗机构利用公共卫生数据和可视化工具来跟踪疾病传播，并更快地采取预防措施。
- 银行业：大型银行、零售交易商和基金管理公司利用 Hadoop 进行情绪分析、交易前分析、预测分析、社交媒体分析和审计跟踪等。
Hadoop 和大数据的职业前景
根据 IBM 的报告，数据科学是一个需求旺盛的职业，并且其需求正在持续增长。仅 IT、金融和保险行业就需要大约 59% 的数据科学家。
一些高需求且高薪的技能包括：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。
你可以从事以下职位：
- 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，拥有 Apache Hadoop 技能的专业人士平均年薪约为 113,258 美元。
这是否足以激励你？
现在让我们开始探索一些学习大数据和 Hadoop 的优质资源，并为你未来的职业生涯做好准备。
大数据架构师课程
Edureka 的大数据架构师硕士课程旨在帮助你成为精通大数据系统和工具的专家。 该课程涵盖 Apache Hadoop、Spark 技术栈、Apache Kafka、Talend 和 Cassandra 等内容。 这是一个全面的课程，包含 9 门课程和 200 多个互动学习小时。
该课程的设计基于对 5000 多个全球职位描述的深入研究。你将学习到 YARN、Pig、Hive、MapReduce、HBase、Spark Streaming、Scala、RDD、Spark SQL 和 MLlib 等五项关键技能。
你可以选择在早上、晚上、周末或工作日参加课程，灵活调整学习时间。 他们还允许你灵活地切换到另一批课程。完成课程后，你将获得一份结业证书。 他们还提供对所有课程内容的终身访问权限，包括安装指南、测验和演示文稿。
Hadoop 基础课程
通过 Whizlabs 学习大数据和 Hadoop 基础知识，提升你的技能并抓住激动人心的职业机会。
本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。 总共包含 3 个多小时的视频，分为 8 个主题的讲座。
除了优质的客户支持外，他们还为你提供在 Mac、PC、Android 和 iOS 等不同设备上访问课程内容的无限权限。 要开始本课程，你必须对多种编程语言有一定的了解。 完成课程并观看 100% 视频后，他们将颁发带有签名的课程证书。
面向初学者的课程
Udemy 的大数据和 Hadoop 入门课程旨在通过构建管道来学习大数据和 Hadoop，并掌握 HDFS、Hive、Pig 和 MapReduce 的基础知识。 它还将向你介绍行业趋势、大数据市场、薪资水平以及该领域的各种职业角色。
你将了解 Hadoop 的工作原理、复杂架构、组件以及系统上的安装过程。本课程还介绍了如何使用 Pig、Hive 和 MapReduce 分析大型数据集。除了示例脚本和数据集之外，它们还提供了 Hive 查询、Pig 查询和 HDFS 命令的演示。
在本课程中，你将学习如何在 Pig 和 Hive 中编写代码来处理海量数据，并设计数据管道。 他们还将教授现代数据架构（也称为数据湖），并帮助你实践使用大数据集。 要开始这门课程，你必须具备基本的 SQL 知识，如果你了解 RDBMS，那就更好了。
大数据专业化课程
通过 Coursera 的大数据专业化课程学习由加州大学圣地亚哥分校 (UCSanDiego) 提供的关于大数据基本方法的 6 门课程。
最棒的是，你可以免费注册。在本课程中，你除了学习大数据知识外，还能掌握 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的基础知识。
通过了解如何组织、分析和解释大数据，该专业化课程将帮助你做出更明智的业务决策。它还将帮助你将所学的知识应用到现实世界中的问题。
它包括一个实践项目，你需要完成该项目才能成功完成专业化并获得可与潜在雇主和专业网络分享的认证。
完成该专业化课程大约需要 8 个月，并提供灵活的时间安排。 你不需要任何先验知识或经验即可开始学习该课程。 讲座字幕支持 15 种语言，包括英语、印地语、阿拉伯语、俄语、西班牙语、中文和韩语。
Hadoop 框架课程
与上述课程类似，本课程是加州大学圣地亚哥分校 (UCSanDiego) 在 Coursera 上提供的 Hadoop 平台和应用程序框架课程。 它适用于想要学习收集和分析大数据所需基本工具的初学者或程序员。
即使没有经验，你也可以通过实践案例学习 Apache Hadoop 和 Spark 框架。 它将教你 Hadoop 软件栈、架构以及执行流程的基本组件。
讲师还将布置作业，指导你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，你将掌握 Python、Apache Hadoop 和 Spark 以及 MapReduce 等技能。
该课程 100% 在线，大约需要 26 个小时完成，并提供可共享的证书和灵活的截止日期。视频字幕支持 12 种语言。
《精通 Hadoop 3》
阅读 Chanchal Singh 和 Manish Kumar 合著的《精通 Hadoop 3》一书，解锁非凡的商业见解。 这是一本全面的指南，可帮助你掌握 Hadoop 3 的最新概念，你可以在亚马逊上购买。
本书将帮助你掌握 Hadoop 3 的新特性，并通过 YARN、MapReduce 和其他相关工具来处理数据。 它还将帮助你提升在 Hadoop 3 上的技能，并在实际案例和代码中运用所学知识。
它将指导你了解 Hadoop 的核心工作原理，你将学习各种工具的复杂概念，了解如何保护集群并发现解决方案。 通过本指南，你可以解决常见问题，包括如何高效使用 Kafka、消息传递系统的可靠性、如何实现低延迟以及处理海量数据。
通过这本书，你将深入了解如何使用 Hadoop 3 进行分布式计算，使用 Flick 和 Spark 等工具构建企业级应用程序，并开发高性能和可扩展的 Hadoop 数据管道。
LinkedIn Learning Hadoop 课程
LinkedIn 是扩展你的职业网络和提升知识技能的绝佳平台。
这个 4 小时的课程介绍了 Hadoop、Hadoop 的基本文件系统、MapReduce、处理引擎、编程工具和 Hadoop 库。 你将了解如何设置开发环境、优化和运行 MapReduce 作业、构建工作流来调度作业以及使用 Pig 和 Hive 进行基本代码查询。
此外，你还将了解可用于 Hadoop 集群的 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，你将掌握 Hadoop 管理、数据库管理、数据库开发和 MapReduce 等技能。
LinkedIn 会为你提供一份可共享的证书，你可以在完成课程后添加到你的 LinkedIn 个人资料中。 你也可以下载它并与潜在雇主分享。
大数据基础知识
通过 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 PageRank 算法和数据挖掘等重要技术和工具。 本课程由阿德莱德大学提供，已有超过 41,000 人报名参加。
它属于微硕士课程，课程时长为 10 周，每周学习 8-10 个小时。而且课程是免费的。但是，如果你想在完成课程后获得证书，你需要支付大约 199 美元。课程要求你具备一定的相关知识，你可以根据自己的时间安排进度。
如果你想攻读大数据方面的微硕士学位，他们建议你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方面的学习。 他们将教你大数据的重要性、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，你将了解大数据在研究和工业领域的各种应用。
数据工程课程
Udacity 的数据工程课程为你的数据科学职业开辟了新的机会。 该课程的预计时长为 5 个月，每周学习 5-10 个小时。
他们要求你对 SQL 和 Python 有一定的理解。 在本课程中，你将学习如何构建数据湖和数据仓库、使用 Cassandra 和 PostgreSQL 进行数据建模、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。
在课程即将结束时，你将通过成功完成一个顶峰项目来运用所学的技能。
YouTube 上的学习资源
Edureka 在 YouTube 上提供了关于大数据和 Hadoop 的完整视频课程。
是不是很棒？
你可以随时随地免费访问它。
此完整课程视频可帮助你详细学习和理解这些概念。 该课程非常适合想要掌握 Hadoop 技能的初学者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 以及检查点和辅助 NameNode。
然后，你将了解 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、代码片段和分布式缓存等。 在视频的最后部分，你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。 该视频最后会提供一些面试问题，这些问题可能会帮助你通过实际面试。
总结
数据科学的未来一片光明，所以以它为职业基础是个不错的选择。 大数据和 Hadoop 是全球组织中使用最广泛的两种技术。 因此，这些领域的工作需求非常高。
如果你对这些领域感兴趣，请参加上面提到的任何课程，并准备好找到一份高薪工作。
祝你好运！ 👍