Absolutamente! Nunca houve um momento melhor para adicionar habilidades do Hadoop ao seu currículo. Vamos estabelecer isso com alguns fatos e exemplos.
Você já se perguntou qual é a tecnologia por trás do recurso de codificação automática do Facebook? Que tal câmeras de vigilância que são capazes de gerar imagens impecáveis mesmo com pouca luz? A resposta é Hadoop e suas habilidades inovadoras para armazenar, processar e recuperar dados.
Armazenar dados é uma coisa, mas processá-los e consultá-los é um jogo totalmente diferente. Se Big Data é uma equipe de Rugby, então Hadoop é o melhor zagueiro que você pode encontrar!
Graças ao Hadoop, o Facebook é capaz de armazenar todas as informações sobre uma pessoa e apontar a hora e a data exata de uma atividade em seu perfil. Todas as informações sobre uma pessoa são Big Data e o Hadoop ajuda a processá-las.
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Todos os dados do Hadoop são armazenados no HDFS (Hadoop Distributed File System), que pode abrigar dados estruturados e não estruturados. Os concorrentes do Hadoop (como RDBMS e Excel) só podem armazenar dados estruturados. Este é um fator importante pelo qual o Hadoop é o big daddy que está dando às ferramentas tradicionais de tratamento de dados uma corrida pelo seu dinheiro. O Hadoop faz o processamento próximo aos dados, enquanto o RDBMS precisa que os dados sejam transferidos pela rede por meio de E / S para processar os mesmos dados.
Alimento para o pensamento: O Hadoop pode prever os resultados da situação com base em um conjunto de dados?
Este gráfico mostra o crescimento exponencial dos dados ao longo dos anos. Dê uma olhada mais de perto e você perceberá que os dados não estruturados representam 90% de todos os dados do mundo. Basta aplicar o princípio da demanda e da oferta e perceberemos que cada vez mais dados não estruturados circulando por aí apenas dão origem a profissionais que podem consertar esses dados. Isso é motivo suficiente para uma pessoa procurar um emprego lidando com dados não estruturados, também conhecido como Big Data. Não tenha dúvidas de que este é o momento certo para aprender Hadoop.
Na realidade, quão eficaz é o Hadoop em comparação com o RDBMS?
O Hadoop derruba qualquer outra ferramenta de tratamento de dados diretamente do parque. O RDBMS e o Excel podem ser eficientes no gerenciamento de dados que não excedem algumas centenas de planilhas do Excel, mas e quanto a milhares desses arquivos que precisam ser mantidos? Vamos voltar ao exemplo do Facebook novamente. O registro de dados contendo detalhes de atividade de um usuário do Facebook não pode ser armazenado no Excel, pelo menos não todos os dados históricos de um usuário que datam de décadas. Além disso, no Hadoop, os dados podem ser estruturados livremente, mas o RDBMS exige que os dados sejam mais consistentes e em um formato reconhecível.
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Dê uma olhada na comparação entre RDBMS e Hadoop e você saberá por si mesmo qual é o melhor.
Tenho uma estatística final para você que eliminará todas as dúvidas sobre se o Hadoop é uma boa escolha de carreiragelo.
Este gráfico é uma ilustração da crescente demanda por profissionais do Hadoop e só aumentará nas próximas semanas.
Infelizmente, você e eu não podemos mudar de tecnologia. Na melhor das hipóteses, podemos acompanhá-lo, aprender tecnologias em evolução e nos tornar indispensáveis em nossos locais de trabalho. É o momento certo para aprender Hadoop e surfar na onda do Big Data.
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