como encontrar o tipo de dados em python
Há um ponto em todas as nossas vidas em que pensamos em mudar de carreira ou em divulgar nosso conjunto de habilidades para melhorar nosso crescimento profissional ou mesmo apenas para nos mantermos atualizados com as tendências de crescimento. Mas uma análise cuidadosa da tendência atual e a observação dos requisitos servem como um bom método para escolher com qual conjunto de habilidades será atualizado. Olhando para o mercado atual, a tecnologia Hadoop e Big Data está crescendo extremamente rápido e também tem muitas demandas de mercado. Um surto de interesse em “ Big Data ”Está levando muitos gerentes da equipe de desenvolvimento a considerar Hadoop tecnologia, pois está se tornando cada vez mais um componente significativo dos aplicativos de Big Data. Ao fazer isso, é vital fazer um inventário dos conjuntos de habilidades necessários ao lidar com o Hadoop. De acordo com Helena Schwenk, analista da MWD Advisors, citou a SearchSOA.com que as habilidades de uma equipe de implementação de Hadoop bem preparada devem incluir experiência em sistemas distribuídos de grande escala e conhecimento de linguagens como Java , C ++, Pig Latin e HiveQL. Dados
Agora está claro que ter conhecimento sobre Java é uma habilidade essencial necessária no Hadoop . Vamos em frente e falar sobre como é fácil para você mudar de Java para Hadoop.
Por que você precisa passar de Java para Big Data?
Uma olhada nas tendências de trabalho do Java e Hadoop :
Ao olhar para a representação gráfica das tendências de empregos tiradas do Google, é bastante óbvio que a tendência de empregos do Hadoop é muito melhor do que Java. Dito isso, não significa que haja uma queda na tendência de empregos baseados em Java. Acontece que, com o aumento crescente no Hadoop e a demanda por empresas que procuram especialistas em Java com conhecimento em Hadoop, é grande demais para ser ignorado. Isso é visto claramente na representação gráfica de tendências de trabalho para ‘Java com Hadoop’ tipo de habilidade de empregos.
- Ao verificar os requisitos de trabalho para Java com habilidades de Hadoop, há uma grande demanda, mas não há profissionais suficientes com as habilidades acima mencionadas para atender aos requisitos. De acordo com Developers Slashdot, JPMorgan Chase e outras empresas estavam procurando candidatos a empregos nessa área na conferência Hadoop World deste ano. Parece que eles não conseguiram encontrar profissionais de TI suficientes com certas habilidades que incluem Hadoop MapReduce (scripts MapReduce escritos em Java). Isso significa alto salário.
- De acordo com o Open Web da Dice, Java é a habilidade líder na contratação de gerentes que procuram habilidades combinadas Java-Hadoop. Hadoop com Java é uma habilidade valiosa, pois HDFS (Hadoop Distributed File System) é escrito em Java.
- De acordo com o Business Insider, o Hadoop vale pelo menos $ 103.000 por ano como salário.
- O trabalho com habilidades de Big Data paga mais de $ 106.000 anualmente.
Por que é mais fácil para um profissional Java mudar para o Hadoop?
Hadoop é uma estrutura de programação baseada em Java de código aberto que suporta o processamento de grandes conjuntos de dados em um ambiente de computação distribuído. Com base no modelo MapReduce do Google, o Hadoop distribui trabalhos de computação e, em seguida, combina os resultados. Os scripts MapReduce usados aqui são escritos em Java. Agora, é bastante óbvio que para trabalhar no Hadoop, o conhecimento em Java é essencial. E ter conhecimento em Java torna muito fácil mudar para o Hadoop.
Agora, a verdadeira questão a ser feita é sobre o poder de permanência do Hadoop como uma carreira:
IBM, Microsoft e Oracle incorporaram o Hadoop este ano. Outras empresas com Hadoop e procurando profissionais Hadoop em novembro de 2013 são:
- Amazon (110)
- eBay (53)
- Yahoo! Inc. (37)
- Hortonworks (36)
- Facebook (33)
- Apple (28)
- General Dynamics - TI (28)
- EMC Corporation (27)
- Northrop Grumman (25)
- Twitter (23)
Este é um sinal definitivo de que Java para Big Data / Hadoop é o caminho a percorrer.
Tem alguma questão para nós? Mencione-os na seção de comentários e entraremos em contato com você.
Postagens relacionadas:
4 razões práticas para aprender Hadoop 2.0
lado do mapa juntar-se à colmeia
7 maneiras pelas quais o treinamento de Big Data pode mudar sua organização