Význam Big Data a Apache Hadoop v dnešním světě
S neustále narůstajícím objemem dat se technologie jako Big Data a Apache Hadoop těší stále větší oblibě. A zdá se, že tento trend v nejbližší době nepoleví. Podle nejnovějších analýz trh s Big Data Analytics dosáhl v roce 2018 hodnoty 37,34 miliardy USD a s ročním růstem 12,3 % by měl do roku 2027 dosáhnout 105,08 miliardy USD.
Dnešní podnikatelské prostředí se stále více orientuje na potřeby zákazníků a klade důraz na personalizované služby a interakce. V tomto kontextu se Hadoop ukazuje jako klíčový nástroj, který dokáže řešit složité výzvy a překonávat omezení tradičních přístupů. To vede k jeho stále širšímu uplatnění.
Osvojení si dovedností v oblasti Big Data a Hadoop vám může otevřít dveře k vysněné práci a výrazně posunout vaši kariéru. Možná se právě na takovou příležitost tajně těšíte!
Ale jste si jistí, že rozumíte, co přesně Big Data a Hadoop jsou a jaký přínos představují pro firmy? Pokud je vaše odpověď „ne“, nezoufejte.
V tomto článku si nejprve ujasníme základní pojmy Big Data a Hadoop a následně se podíváme na některé z osvědčených zdrojů, kde se můžete v těchto oblastech vzdělávat. Začněme!
Co jsou Apache Hadoop a Big Data?
Big Data
Pojem Big Data označuje soubory dat tak rozsáhlé a komplexní, že je nelze efektivně zpracovávat a ukládat pomocí běžných metod správy databází. Jedná se o širokou oblast, která zahrnuje různé metodiky, techniky a nástroje.
Big Data pocházejí z různých zdrojů a aplikací, jako jsou například záznamy z černých skříněk, dopravní data, vyhledávače, burzovní data, energetické sítě a sociální sítě. Zpracování Big Data zahrnuje několik fází, jako je sběr, ukládání, správa, sdílení, vyhledávání, přenos, vizualizace a analýza dat. Formáty dat v rámci Big Data se dělí na strukturovaná, nestrukturovaná a polostrukturovaná.
Přínosy Big Data:
- Zvýšení efektivity organizací a současné snížení nákladů.
- Personalizace nabídek pro zákazníky na základě jejich preferencí a nákupního chování, což vede ke zlepšení prodeje a posílení značky.
- Efektivnější nábor zaměstnanců.
- Zlepšení kvality rozhodování.
- Podpora inovací díky hlubším vhledům.
- Zlepšení v oblastech, jako je zdravotnictví, vzdělávání a další.
- Optimalizace cen produktů a služeb.
Apache Hadoop
Apache Hadoop je softwarový rámec s otevřeným zdrojovým kódem, který umožňuje organizacím ukládat a zpracovávat velké objemy dat. Základem tohoto rámce je Java, doplněná o některé nativní kódy v C a shell skripty. Nadace Apache Software Foundation vyvinula Hadoop v roce 2006 jako nástroj pro zpracování velkých dat. Umožňuje smysluplně analyzovat data a generovat vyšší příjmy. Ekosystém Hadoopu je tedy klíčový pro práci s Big Data.
Součásti ekosystému Hadoop zahrnují například TEZ, Storm, Mahout a MapReduce. Hadoop je cenově dostupný, škálovatelný, flexibilní a odolný proti chybám. Díky těmto vlastnostem se jeho popularita rychle zvyšuje.
Přínosy Hadoopu:
- Možnost ukládání a zpracování velkých objemů dat distribuovaným způsobem.
- Zvýšení rychlosti a výpočetního výkonu.
- Vysoká odolnost proti chybám díky automatickému přesměrování úloh na jiné uzly v případě selhání.
- Snadná škálovatelnost systému přidáváním dalších uzlů.
- Flexibilita při ukládání libovolného množství dat a jejich využití.
- Úspora nákladů díky bezplatnému a open-source charakteru.
Jak firmy využívají Big Data a Hadoop?
Big Data a Hadoop mají velký potenciál v mnoha odvětvích. V digitálním věku se vytváří ohromné množství dat a tyto technologie umožňují efektivní ukládání a zpracování těchto dat. Tím pomáhají firmám růst.
Od e-commerce, přes média, telekomunikace a bankovnictví až po zdravotnictví, vládu a dopravu, téměř všechna odvětví těží z analýzy dat. Proto se adopce Hadoopu a Big Data neustále zvyšuje.
Podívejme se, jak konkrétně se Big Data uplatňují v některých oblastech:
- Média, komunikace a zábava: Firmy analyzují chování zákazníků, aby lépe přizpůsobily obsah a nabídky.
- Vzdělávání: Sledují pokrok studentů a výkon učitelů.
- Zdravotnictví: Monitorují šíření nemocí a vyvíjejí aktivní opatření.
- Bankovnictví: Využívají analýzy pro měření sentimentu, predikce, auditní záznamy a další.
Kariérní příležitosti v oblasti Hadoop a Big Data
Podle IBM patří datová věda k perspektivním oborům s rostoucí poptávkou. Jen IT, finance a pojišťovnictví zaměstnávají velkou část odborníků na data.
Mezi žádané dovednosti patří:
- Apache Hadoop
- Apache Spark
- Dolování dat
- Strojové učení
- MATLAB
- SAS
- R
- Vizualizace dat
- Programování
Můžete se zaměřit na pozice jako:
- Datový analytik
- Data Scientist
- Big Data Architect
- Datový inženýr
- Administrátor Hadoopu
- Hadoop Developer
- Softwarový inženýr
IBM také uvádí, že specialisté s dovednostmi v Apache Hadoop mohou dosáhnout průměrného platu okolo 113 258 USD.
Vypadá to slibně, že? Pojďme se tedy podívat na některé z kvalitních zdrojů, kde se můžete v oblasti Big Data a Hadoop vzdělávat.
Big Data Architect
Magisterský program Big Data Architect od Edureka vás naučí pracovat se systémy a nástroji, které odborníci na Big Data používají. Program zahrnuje školení v oblasti Apache Hadoop, Spark, Apache Kafka, Talend a Cassandra. Jedná se o rozsáhlý program s 9 kurzy a více než 200 hodinami interaktivní výuky.
Osnovy programu byly navrženy na základě analýzy více než 5 000 globálních pracovních nabídek. Získáte dovednosti v oblasti YARN, Pig, Hive, MapReduce, HBase, Spark Streaming, Scala, RDD, Spark SQL, MLlib a dalších.
Můžete si vybrat z různých časových rozvrhů (ráno, večer, víkend, pracovní dny) a flexibilně měnit hodiny. Po dokončení programu obdržíte certifikát a doživotní přístup k veškerému obsahu kurzu.
Hadoop Basic
Základy Big Data a Hadoopu se můžete naučit také na platformě Whizlabs. Získáte tak potřebné dovednosti pro vstup do tohoto perspektivního odvětví.
Kurz pokrývá úvod do Big Data, analýzu a streamování dat, Hadoop v cloudu, datové modely, instalaci Hadoopu, ukázky v Pythonu a Hadoopu, a také demo v GCP a Pythonu s Hadoopem. Celkem se jedná o 3 hodiny videí rozdělených do 8 lekcí.
Získáte neomezený přístup k obsahu na různých zařízeních (Mac, PC, Android, iOS) a kvalitní zákaznickou podporu. Pro zahájení kurzu se doporučuje mít základní znalost programovacích jazyků. Po zhlédnutí 100 % videí získáte certifikát.
Pro začátečníky
Udemy nabízí kurz Big Data & Hadoop pro začátečníky, který se zaměřuje na základy Big Data a Hadoopu, včetně HDFS, Hive, Pig a MapReduce. Naučíte se zde také o trendech na trhu s velkými daty, platových trendech a různých pracovních pozicích.
Seznámíte se s fungováním a architekturou Hadoopu, jeho komponentami a instalací. Zjistíte, jak analyzovat velká data pomocí Pig, Hive a MapReduce. Kromě ukázkových skriptů a datových sad získáte i příklady dotazů v Hive, Pig a HDFS.
V kurzu se naučíte vytvářet vlastní kódy v Pig a Hive a navrhovat datové kanály. Kurz také popisuje moderní datovou architekturu a Data Lake a naučí vás, jak pracovat s velkými datovými sadami. Pro zahájení kurzu je nutná základní znalost SQL a výhodou je znalost RDBMS.
Specializace
Specializaci v oblasti Big Data nabízí i Coursera ve spolupráci s Kalifornskou univerzitou v San Diegu (UCSanDiego). Získáte zde základní znalosti a dovednosti v oblasti Big Data v rámci 6 kurzů. Kurzy jsou dostupné zdarma. Získáte dovednosti v oblasti Neo4j, Apache Hadoop, Apache Spark, MongoDB, MapReduce, Cloudera, správy dat, Splunk, modelování dat a základy strojového učení.
Specializace vám pomůže lépe se orientovat v organizaci, analýze a interpretaci velkých dat. Získané znalosti si ověříte v praxi na reálných problémech.
Součástí kurzu je praktický projekt, po jehož úspěšném dokončení získáte certifikát. Doba trvání kurzu je přibližně 8 měsíců a můžete si jej flexibilně rozvrhnout. Pro zahájení kurzu nejsou vyžadovány žádné předchozí znalosti. Titulky přednášek jsou dostupné v 15 jazycích, včetně češtiny.
Hadoop Framework
Další kurz, který nabízí Coursera ve spolupráci s UCSanDiego, se zaměřuje na platformu Hadoop a její aplikace. Je vhodný pro začátečníky a programátory, kteří chtějí získat základní dovednosti v oblasti sběru a analýzy velkých dat.
I bez předchozích zkušeností se můžete seznámit s frameworky Apache Hadoop a Spark. Naučíte se základní procesy a komponenty softwarového zásobníku Hadoop, architekturu a procesy. Instruktor vás provede používáním MapReduce a dalších technik pro řešení problémů s velkými daty. Na konci kurzu získáte dovednosti v oblasti Pythonu, Apache Hadoop a Spark a MapReduce.
Kurz je 100% online, trvá přibližně 26 hodin a zahrnuje certifikát. Titulky videa jsou dostupné ve 12 jazycích.
Zvládnutí Hadoopu
Pro hlubší vhled do problematiky Hadoopu můžete využít knihu „Mastering Hadoop 3“ od Chanchal Singh a Manish Kumar. Tato kniha vás provede nejnovějšími koncepty Hadoop 3 a pomůže vám zpracovávat data pomocí YARN, MapReduce a dalších nástrojů. Umožní vám zdokonalit vaše dovednosti v Hadoop 3 a aplikovat je v reálných situacích.
Kniha vysvětluje, jak Hadoop funguje, a studuje složité koncepty různých nástrojů, učí vás, jak ochránit váš cluster a řešit problémy. Pomůže vám efektivně používat Kafka, spravovat systémy doručování zpráv, navrhovat nízkou latenci a zpracovávat obrovské objemy dat. Díky této knize získáte přehled o distribuovaných systémech s Hadoop 3, budete vytvářet aplikace na podnikové úrovni pomocí Flick a Spark a rozvíjet vysoce výkonné datové kanály Hadoopu.
Učení Hadoopu
LinkedIn je skvělá platforma pro rozšiřování profesní sítě a prohlubování znalostí a dovedností.
Tento 4hodinový kurz pokrývá úvod do Hadoopu, základních souborových systémů s Hadoopem, MapReduce, procesorů, programovacích nástrojů a knihoven. Naučíte se, jak nastavit vývojové prostředí, optimalizovat a spouštět úlohy MapReduce a vytvářet pracovní postupy pro plánování úloh. Získáte také základní znalosti v oblasti dotazů s pomocí Pig a Hive.
Dále se dozvíte o knihovnách Spark, které můžete použít s clustery Hadoop, a o možnostech spouštění úloh ML nad clusterem Hadoop. Získáte dovednosti v oblasti administrace Hadoopu, správy databází, vývoje databází a MapReduce. Po dokončení kurzu získáte certifikát, který můžete sdílet na svém profilu LinkedIn.
Základy
Základy Big Data se můžete naučit také na platformě edX, která vám pomůže pochopit, jak tato technologie ovlivňuje organizace. Seznámíte se s důležitými technikami a nástroji, jako jsou algoritmy PageRank a dolování dat. Kurz nabízí University of Adelaide a zúčastnilo se ho již přes 41 tisíc lidí.
Kurz spadá pod MicroMasters Program, trvá 10 týdnů a vyžaduje 8-10 hodin úsilí týdně. Je zdarma, ale pokud chcete získat certifikát, musíte zaplatit cca 199 dolarů. Kurz probíhá vlastním tempem. Před absolvováním tohoto kurzu se doporučuje dokončit kurzy Computation Thinking & Big Data a Programming for Data Science. Naučíte se o významu Big Data, problémech, kterým firmy čelí při analýze velkých dat, a o tom, jak Big Data tyto problémy řeší.
Na konci kurzu pochopíte různé aplikace Big Data ve výzkumu a průmyslu.
Datový inženýr
Kurz Data Engineering od Udacity otevírá nové kariérní příležitosti v oblasti datové vědy. Kurz trvá přibližně 5 měsíců a vyžaduje 5-10 hodin úsilí týdně.
Pro zahájení kurzu je vyžadována středně pokročilá znalost SQL a Pythonu. V kurzu se naučíte, jak vybudovat Data Lake a datový sklad, pracovat s datovými modely s pomocí Cassandra a PostgreSQL, zpracovávat velké datové sady pomocí Spark a automatizovat datové kanály pomocí Apache Airflow. Získané dovednosti si ověříte v závěrečném projektu.
YouTube
Edureka nabízí kurz Big Data & Hadoop také na YouTube, což je skvělá zpráva!
Můžete se k němu dostat kdykoli a kdekoli, a to zcela zdarma. Celý kurz vám pomůže pochopit koncepty a detaily této oblasti. Je vhodný jak pro začátečníky, tak pro zkušené profesionály.
Video pokrývá úvod do velkých dat, související problémy, případy použití, analýzu velkých dat a její fáze a typy. Dále vysvětluje Apache Hadoop a jeho architekturu; HDFS a jeho replikace, datové bloky, mechanismus čtení/zápisu; DataNode a NameNode, kontrolní bod a sekundární NameNode.
Dozvíte se o MapReduce, jeho pracovním postupu, programu pro počítání slov, YARN a jeho architektuře. Vysvětluje Sqoop, Flume, Pig, Hive, HBase, distribuovanou mezipaměť a další. V poslední hodině videa se seznámíte s pozicí Big Data Engineera, jeho dovednostmi, zodpovědností a studijní cestou. Video končí několika otázkami k pohovorům, které vám mohou pomoci se připravit na skutečný pohovor.
Závěr
Zdá se, že budoucnost datové vědy je velmi slibná. Big Data a Hadoop patří k nejrozšířenějším technologiím používaným firmami po celém světě. Proto je poptávka po odbornících v této oblasti vysoká. Pokud máte o toto odvětví zájem, neváhejte se zúčastnit kurzů na některém z výše uvedených zdrojů. Přejeme vám hodně štěstí! 👍