Adakah organisasi anda menguruskan data menggunakan mainframe dan, adakah anda profesional kerangka utama? Sekiranya ya, maka anda mungkin mahu bersedia untuk gajah di dalam bilik! Organisasi anda, seperti yang lain mungkin akan segera memuatkan kumpulan mainframe . Sekiranya itu berlaku, anda, sebagai profesional kerangka utama juga mesti bersedia untuk Hadoop.
Mari kita cepat memahami mengapa bijak bagi profesional kerangka utama untuk bersedia untuk langkah ini.
cari nombor terbesar dalam java array
Pro-keaktifan dapat membantu anda mendapatkan lebih banyak tanggungjawab pekerjaan selepas Shift
Oleh kerana kemajuan dalam pengkomputeran baru-baru ini, banyak perniagaan teras yang berorientasikan kumpulan, berjalan pada kerangka utama, beralih ke platform moden. Idea peralihan kerangka utama adalah menyesuaikan diri secara fleksibel dengan perubahan dalam keperluan perniagaan. Sebelumnya, data yang kami tangkap adalah terstruktur dan sederhana, seperti: Data penjualan, pesanan pembelian dan data perusahaan standard lain. Tetapi sekarang, kemasukan data besar, dengan maklumat yang lebih tidak tersusun seperti teks, dokumen, gambar dan sebagainya adalah satu cabaran bagi sistem perusahaan kami. Mainframe hidup di dunia data berstruktur, di mana menangani jumlah data tidak berstruktur yang tinggi memakan masa dan mahal. Nasib baik, Hadoop, platform sumber terbuka nampaknya merupakan alternatif yang sesuai untuk mainframe yang menangani jumlah dan pelbagai data yang dihasilkan oleh perniagaan. Menjadi sumber terbuka menjadikan Hadoop kos efektif dan mudah digunakan. Oleh itu, lebih daripada 150 syarikat sudah menggunakan sistem pengurusan data besar sumber terbuka ini, dan selebihnya terburu-buru untuk bergabung. Oleh itu, jika anda mengetahui Hadoop sebelum organisasi anda melakukannya, maka anda sudah bersedia untuk mengambil peranan baru, dan lebih banyak tanggungjawab.
Mari kita bayangkan bahawa organisasi anda baru-baru ini memindahkan pengurusan datanya ke Hadoop. Selepas peralihan ini, mereka memerlukan tenaga kerja dengan pengetahuan dan kemahiran Hadoop. Sekiranya anda memperoleh pengetahuan mengenai data besar dan Hadoop sebelumnya, nilai anda kepada organisasi akan meningkat berlipat kali ganda.
Sebab penting lain, mengapa sebagai profesional kerangka utama, berpindah ke Hadoop boleh menjadi kelebihan, adalah:
- Seperti yang telah kita lihat, alasan utama mengapa banyak organisasi berpindah ke Hadoop adalah ketidakmampuan mainframe untuk menangani beban kerja perusahaan. Walau bagaimanapun, Hadoop menangani beban kerja perusahaan, mengurangkan tekanan, dan terutamanya mengurangkan kos.
- Hadoop mempunyai keupayaan untuk menangani logik perniagaan yang kompleks. Ini akan menjadikan anda lebih cekap kerana anda sudah mempunyai pengetahuan untuk bekerja dengan mainframe.
- Dengan cara tertentu, bekerja dengan kerangka utama mungkin menghalangi anda untuk memenuhi perjanjian tahap perkhidmatan. Sebab untuk ini adalah jumlah data yang semakin meningkat. Sekiranya anda mengetahui Hadoop dan ciri-ciri lain seperti PIG, Hive, Sqoop, Hbase dan lain-lain, anda akan dapat menangani sebarang kelantangan dan kelajuan data dalam keadaan yang berbeza.
- Secara amnya, kerangka utama memerlukan masa yang lebih lama untuk memproses data dengan pemprosesan kumpulan. Ini mengakibatkan kelewatan laporan dan analisisnya. Dengan Hadoop di tempat, pemprosesan kumpulan akan menjadi lebih mudah.
- Apabila anda menguasai mainframe, belajar Hadoop akan sangat mudah bagi anda, kerana ia mempunyai kod ringkas dan pendek.
Banyak profesional IT telah meramalkan bahawa, Hadoop akan menjadi masa depan sistem pengurusan data. Bukan hanya syarikat IT, tetapi industri lain seperti runcit, pembuatan makanan, syarikat perunding, perniagaan e-learning, firma kewangan perjalanan dalam talian, syarikat insurans dan sebagainya memindahkan sistem pengurusan data mereka dari kerangka utama ke . Oleh itu, Hadoop telah menjadi kemahiran yang muncul, yang sangat diminati.
Permintaan Besar untuk Profesional Data Besar
Minat perusahaan yang semakin meningkat dalam Hadoop dan teknologinya mendorong permintaan besar bagi para profesional dengan kemahiran data besar. Kita boleh kata, data besar mewujudkan peluang kerjaya yang besar untuk profesional kerangka utama . Organisasi yang berhijrah ke Hadoop mencari orang yang mempunyai pengetahuan dan pengalaman Hadoop dan pendekatannya seperti MapReduce dan R. Oleh itu, profesional mainframe yang beralih ke ruang data besar bersama dengan set kemahiran Hadoop akan mempunyai kerjaya yang hebat di masa depan.
Menurut Alice Hill, Pengarah Urusan Dice.com, 'Pengeposan untuk pekerjaan Hadoop naik 64 persen dari tahun lalu, dan Hadoop adalah peneraju dalam kategori data besar untuk posting pekerjaan.'
Belajar atau menggunakan Hadoop memerlukan tahap kepakaran analitik. Dengan pengetahuan kerangka utama sebagai asas, percubaan anda untuk mempelajari Hadoop akan menjadikan anda lebih cekap dan waras untuk menangani teknologi yang berbeza dan berubah. Sebagai seorang teknisi, saya yakin anda akan dapat menikmati dan membina perkara baru, dan pada masa ini, analisis data dan data besar mendapat banyak momentum dan akan menjadi masa depan yang lebih besar. Oleh itu, jika anda mempunyai pengetahuan tentang Hadoop, ini akan memberi banyak manfaat kepada karier anda.
Oleh itu, mengapa tidak seharusnya profesional IT beralih dari Mainframe ke Big Data Hadoop, apabila mereka dapat menjadikannya besar dan menguntungkan!
Ada soalan untuk kami? Sila sebutkan di bahagian komen dan kami akan menghubungi anda.
cara menggunakan kuasa di java
Catatan berkaitan: