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Big Data steht 蹿眉谤 gro脽e Mengen unterschiedlicher Informationen, die zur Analyse verwendet werden. Diese Datens盲tze liegen in strukturierter oder unstrukturierter Form vor und k枚nnen mit zunehmender Geschwindigkeit wachsen. Auf dem Markt besteht heute eine Kluft zwischen der Nachfrage nach qualifizierten Fachkr盲ften, die mit Big-Data-Aufgaben umgehen k枚nnen, und dem Angebot an qualifizierten Arbeitskr盲ften. Der Aufbau von Kenntnissen in verwandten Technologien ist entscheidend, um potenzielle Besch盲ftigungsm枚glichkeiten zu nutzen und eine Stelle als Big-Data-Fachkraft zu finden.聽

Hadoop ist heute sehr beliebt und wird h盲ufig 蹿眉谤 Big-Data-Zwecke eingesetzt. Als Open-Source-Software, die von der Apache Software Foundation verwaltet wird, bietet Hadoop ein Framework und eine Reihe von Technologien, mit denen viele Aufgaben im Zusammenhang mit der Datenspeicherung und -verarbeitung bew盲ltigt werden k枚nnen.聽

Bevor Sie Ihre F盲higkeiten im Bereich Hadoop ausbauen und eine Karriere in diesem Bereich anstreben, ist es ratsam, sich 眉ber die Geschichte von Hadoop, seine vielf盲ltigen Anwendungen in verschiedenen Branchen sowie die damit verbundenen Vor- und Nachteile zu informieren. Sie k枚nnen auch erkunden, wie Sie sofort mit dem Erlernen von Hadoop beginnen k枚nnen.

Was ist Hadoop?

Hadoop ist ein vertrauensw眉rdiges Open-Source-Software-Framework, mit dem Sie gro脽e Mengen an Informationen oder Daten auf effiziente und skalierbare Weise verarbeiten k枚nnen. Als Plattform f枚rdert Hadoop die schnelle Verarbeitung und vollst盲ndige Verwaltung von Datenspeichern, die auf Big-Data-L枚sungen zugeschnitten sind. Diese beeindruckenden Berechnungsergebnisse werden durch die Aufteilung der Arbeitslast auf mehrere Knoten in einem Cluster erreicht, der Aufgaben gleichzeitig ausf眉hrt.

Ein Hauptmerkmal von Hadoop ist die schnelle Skalierbarkeit durch Hinzuf眉gen von Rechenknoten in einem Cluster aus Standardhardware, um die Verarbeitungsleistung zu erh枚hen. Anstatt Aufgaben auf einem einzigen Computer auszuf眉hren, verbindet Hadoop viele Computer in einem Cluster, der die M枚glichkeit bietet, Daten zu berechnen und zu speichern. Die Programmierung in Hadoop erfolgt mit der Programmiersprache Java.

Die Entwicklung von Hadoop erfolgte, um das explosive Wachstum des Internets zu bew盲ltigen. Als die Zahl der Webseiten Milliarden erreichte, begannen Unternehmen mit der Entwicklung von Open-Source-Frameworks, um die schwierige Aufgabe zu bew盲ltigen, Suchvorg盲nge zu verarbeiten und genaue Ergebnisse zu liefern. Damals arbeiteten neue Technologieunternehmen wie Google und Yahoo an der Entwicklung von Frameworks, die die Websuche automatisieren konnten. Hadoop ist ein Open-Source-Framework, das in dieser Zeit bei der Apache Software Foundation entwickelt wurde. Im Jahr 2008 stellte Yahoo Hadoop offiziell als Open Source zur Verf眉gung.

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Vier Schl眉sselmodule in Hadoop erm枚glichen es der Software, gro脽e Datenmengen zu verarbeiten und trotz verschiedener Herausforderungen und Hindernisse effizient zu arbeiten. Die vier Module sind:

• Hadoop Distributed File System (HDFS): Das HDFS speichert Ihre Daten, 盲hnlich wie eine lokale Datei auf Ihrem Desktop, und erm枚glicht es Hadoop, Speicherkapazit盲ten auf handels眉blicher Hardware zu nutzen. Weitere wichtige Merkmale des HDFS sind seine F盲higkeit, gro脽e Datenmengen zu verarbeiten, seine hohe Toleranz gegen眉ber Fehlern und Ausf盲llen sowie seine Skalierbarkeit.聽

• Ein weiterer Ressourcenvermittler (YARN): Als Ressourcenvermittler plant dieses Modul die Auftr盲ge und 眉berwacht die Gesamtnutzung der Ressourcen im System. YARN sorgt au脽erdem 蹿眉谤 eine effiziente Ressourcenzuweisung, indem es die Cluster-Ressourcen ordnungsgem盲脽 verwaltet.

• MapReduce: Das MapReduce-Modul in Hadoop erm枚glicht die Parallelverarbeitungskomponente des Systems. MapReduce zerlegt Ihren Datensatz in kleinere Teilmengen und stellt jedem Knoten eine Aufgabe zur Verarbeitung bereit.聽

• Hadoop Common: Dieses Modul, das oft auch als Hadoop Core bezeichnet wird, enth盲lt die grundlegenden Bibliotheken, in der Regel in der Programmiersprache Java, und Tools, die h盲ufig zur Unterst眉tzung der anderen Module verwendet werden.聽

Wo蹿眉谤 wird Hadoop verwendet?

Hadoop ist heute in einer Vielzahl von Situationen im Kontext der Verarbeitung und Speicherung von Daten relevant. Diese Anwendungen sind weitreichend und zeigen die Leistungsf盲higkeit von Hadoop 眉ber seinen urspr眉nglichen Zweck der Verarbeitung von Suchvorg盲ngen und der Bereitstellung genauer Ergebnisse hinaus. Drei der wichtigsten Aufgaben, die Sie mit Hadoop erledigen k枚nnen, sind die Verarbeitung gro脽er Datenmengen, die parallele Verarbeitung und die Speicherung verschiedener Daten.

Verarbeitung gro脽er Datenmengen

Wie bereits erw盲hnt, kann Hadoop gro脽e Datens盲tze verarbeiten, die in einigen F盲llen die Gr枚脽e von Petabytes erreichen. Dies wird durch die Skalierung des Rechenclusters und die Einbindung vieler Knoten erreicht. Dadurch erh盲lt Hadoop die erforderliche Verarbeitungsleistung 蹿眉谤 gro脽e Datens盲tze.聽

Parallele Verarbeitung

Aus der Beschreibung von MapReduce wissen Sie, dass Hadoop die M枚glichkeit bietet, mehrere Aufgaben oder Jobs parallel auszuf眉hren. Es zerlegt Ihre Daten in kleinere Teile und verteilt die Arbeitslast auf verschiedene Knoten.聽

Vielf盲ltige Datenspeicherung

Hadoop arbeitet mit vielen Datentypen, sei es Text, Bilder oder eine andere Form. Diese F盲higkeit bedeutet auch, dass es strukturierte oder unstrukturierte Daten effektiv speichert, was Ihnen maximale Flexibilit盲t bei der Entscheidung 眉ber die Verwendung von Hadoop gibt.

Wer nutzt Hadoop?

Die Vorteile von Hadoop als kosteng眉nstige Open-Source-Software haben die Aufmerksamkeit vieler Unternehmen in einer Vielzahl von Branchen geweckt, die sich mit Datenanalyse und Big Data befassen.聽Alle Unternehmen, die gro脽e Datenmengen gleichzeitig verarbeiten m眉ssen, nutzen Hadoop wegen seiner Big-Data-Funktionen. Zu den Verwendungszwecken geh枚ren die parallele Verarbeitung von Daten, Funktionen zur Datenspeicherung, die Verarbeitung vorverarbeiteter Datens盲tze neben Data Lakes und sogar Forschungsfunktionen. Zu den Branchen, die Hadoop zur Bew盲ltigung von Big-Data- und Analyse-Herausforderungen einsetzen, geh枚ren:

• Banken und Finanzen: Diese Unternehmen setzen Hadoop ein, um verschiedene Risiko- und Managementanalysemodelle zu erstellen.聽

• Versicherungen: 脛hnlich wie in der Bank- und Finanzbranche k枚nnen auch Versicherungsunternehmen Hadoop 蹿眉谤 das Risikomanagement und die Erstellung von Modellen einsetzen.聽

• Marketing: Marketingteams, die sich auf die Verarbeitung und Analyse von Informationen aus dem Kundenbeziehungsmanagement konzentrieren, k枚nnen Hadoop einsetzen, um diese Aufgabe effizient zu erledigen.聽

• KI und maschinelles Lernen: Aufgrund der gro脽en Datenmengen, die zum Trainieren und Entwickeln effektiver Algorithmen 蹿眉谤 maschinelles Lernen erforderlich sind, nutzen Unternehmen, die sich auf diesen Bereich konzentrieren, Hadoop zur Verarbeitung gro脽er Datenmengen, um fortschrittliche Modelle und andere Anwendungen zu erstellen.聽

• 脰ffentliche Cloud: Anbieter 枚ffentlicher Clouds wie Google Cloud und Amazon Web Services nutzen Hadoop, um Big-Data-Tools und -Anwendungen 蹿眉谤 ihre Kunden in der Cloud zu erstellen.聽

Vor- und Nachteile der Verwendung von Hadoop

Hadoop bietet aufgrund seiner beeindruckenden Verarbeitungs- und Speicherkapazit盲ten sowie seiner allgemeinen Effizienz bei Big-Data-Problemen viele Vorteile. Mit zunehmendem Alter von Hadoop und der Ver枚ffentlichung neuer Anwendungen hat sich jedoch auch eine Liste von Nachteilen entwickelt.聽

Vorteile

Die Bedeutung von Hadoop l盲sst sich an den verschiedenen Vorteilen ablesen, die es mit sich bringt:

• Skalierbarkeit: Hadoop erm枚glicht Skalierbarkeit durch sein verteiltes Modell, indem es Ihnen erlaubt, die Anzahl der Knoten zu erh枚hen, die Sie zur Datenverarbeitung verwenden.

• 贵濒别虫颈产颈濒颈迟盲迟: Mit Hadoop m眉ssen Sie Ihre Daten nicht mehr vorverarbeiten, bevor Sie sie im Datenspeicher ablegen k枚nnen. Diese Flexibilit盲t erm枚glicht es Ihnen, Ihre Daten je nach Bedarf zu speichern und zu verwenden.

• Rechenleistung: Hadoop erm枚glicht es Ihnen, gro脽e Datenmengen schnell zu verarbeiten, da Sie die Anzahl der gleichzeitig verwendeten Knoten erh枚hen k枚nnen.

• Fehlertoleranz: Wenn in Ihrer Hardware ein Fehler auftritt, z. B. der Ausfall eines bestimmten Knotens, sendet Hadoop die von diesem Knoten bearbeiteten Aufgaben automatisch an einen anderen Knoten, um den Abschluss der gesamten Verarbeitung zu gew盲hrleisten. Au脽erdem speichert Hadoop automatisch zus盲tzliche Versionen Ihrer Daten an mehreren Stellen.

• Geringe Kosten: Hadoop ist eine kosteng眉nstige Software, die Big-Data-Anwendungen bew盲ltigen kann, da sie Standard-Hardware verwendet und quelloffen ist.聽

Nachteile

Zu den aktuellen Herausforderungen und Nachteilen von Hadoop geh枚ren:

• 碍辞尘辫濒别虫颈迟盲迟: Bei der Bew盲ltigung schwieriger Aufgaben kann es mit MapReduce zu Komplikationen kommen, da die Software in Java programmiert werden muss. Es kann auch schwierig sein, die richtigen Tools 蹿眉谤 Ihre Aufgaben zu finden, da MapReduce viele verschiedene Tools und Funktionen als Teil seines umfangreichen 脰kosystems bietet.聽

• Einschr盲nkungen bei Datenmanagement und Datenverwaltung: Viele Aspekte des Datenmanagements und der Datenverwaltung m眉ssen in Hadoop verbessert werden, einschlie脽lich der Datenbereinigung, der Metadatenverwaltung und spezifischer Tools, die die Qualit盲t und Standardisierung von Daten sicherstellen sollen.聽

• Sicherheitsbedenken: Hadoop verf眉gt zwar 眉ber verschiedene Tools, die 蹿眉谤 die Datenauthentifizierung, Pr眉fung, Verschl眉sselung und andere sicherheitsrelevante Aufgaben konfiguriert sind, doch der Datenschutz bleibt aufgrund der in Hadoop verarbeiteten gro脽en Datenmengen ein Problem.

• Mangel an qualifizierten Fachkr盲ften: In der Branche gibt es eine Talentl眉cke, da die Unternehmen Schwierigkeiten haben, qualifizierte Programmierer zu finden, die 眉ber die erforderlichen technischen Kenntnisse in Java verf眉gen, um MapReduce auf Einstiegsebene zu verarbeiten.聽

Wie man Hadoop lernt

Um Ihre berufliche Karriere im Bereich Daten und Analysen voranzutreiben, k枚nnen Sie durch das Erlernen von Hadoop und den Aufbau von Fachkenntnissen in dieser Big-Data-Technologie Ihre Chancen auf einen begehrten, hochrangigen Job erh枚hen und Ihre Verdienstaussichten verbessern. Bevor Sie mit dem Erlernen spezifischer Hadoop-Konzepte beginnen, k枚nnen Sie herausfinden, welche verwandten F盲higkeiten Sie entwickeln k枚nnen.

Zu den geeigneten allgemeinen F盲higkeiten geh枚ren Kenntnisse des Betriebssystems Linux, Programmierkenntnisse in Java oder Python und Erfahrung mit SQL. Diese F盲higkeiten m眉ssen Sie zwar nicht unbedingt beherrschen, bevor Sie Hadoop erlernen, aber sie k枚nnen eine grundlegende Einf眉hrung in Hadoop-bezogene technische F盲higkeiten bieten.聽

脺ber die allgemeinen technischen Kenntnisse hinaus sind folgende Schritte 蹿眉谤 das Erlernen von Hadoop unerl盲sslich:

• Verstehen der Hadoop-Grundlagen: Beginnen Sie damit, die grundlegenden Konzepte hinter der Hadoop-Software zu erlernen und zu verstehen, wie Sie mit dem Framework komplexe Probleme l枚sen k枚nnen. Zu diesen Schl眉sselkonzepten geh枚ren die wichtigsten Module von Hadoop, wie HDFS, YARN und MapReduce.聽

• Experimentieren Sie mit Hadoop: Sobald Sie die Grundkenntnisse erworben haben, ist das Herunterladen und Experimentieren mit Hadoop der n盲chste Schritt, um Ihr Selbstvertrauen zu st盲rken und wichtige F盲higkeiten zu erlernen. Da Hadoop Open-Source ist, k枚nnen Sie auf Schulungsressourcen zugreifen und mit ihnen interagieren, um Ihre Reise von Anfang an zu beginnen.聽

• Machen Sie sich mit Technologie-Updates vertraut: Indem Sie sich 眉ber neue Hadoop-Updates auf dem Laufenden halten, k枚nnen Sie sicherstellen, dass Sie relevante Themen erlernen und bew盲hrte Verfahren befolgen. Verschiedene Ressourcen wie Blogs, Online-Foren und die Apache Hadoop-Website sind eine gute M枚glichkeit, sich 眉ber aktuelle Hadoop- und verwandte Technologietrends zu informieren.聽

• Absolvieren Sie einen Hadoop-Kurs: Hadoop-Kurse k枚nnen Ihre Lernerfahrung unterst眉tzen, wenn Sie ein absoluter Anf盲nger sind oder bereits 眉ber einige Erfahrung verf眉gen, und Ihnen eine Vielzahl von Hadoop-Themen n盲her bringen.聽

• Erwerben Sie eine Hadoop-Zertifizierung: Der Abschluss einer Hadoop-Zertifizierung hilft Ihnen, Ihre F盲higkeiten zu verbessern und sie 蹿眉谤 Kunden und potenzielle Arbeitgeber nachweislich zu pr盲sentieren. Viele Online-Quellen und Unternehmen bieten Hadoop-Zertifizierungsprogramme an.聽

Sie k枚nnen Ihr Wissen auch mit einem Online-Professional-Zertifikat vertiefen, ein Nachweis, der Ihren Lebenslauf verbessern kann. Einige hervorragende Hadoop-bezogene Kurse finden Sie auf 糖心vlog官网观看, z. B. das IBM Data Engineering Professional Zertifikat.

Verwandte Begriffe

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Erste Schritte auf 糖心vlog官网观看

Erfahren Sie mehr 眉ber Hadoop und andere Tools, die im Bereich Big Data eingesetzt werden, indem Sie auf 糖心vlog官网观看 einen Kurs absolvieren oder ein entsprechendes Zertifikat erwerben. Schauen Sie sich zum Beispiel Einf眉hrung in Big Data von der UC San Diego an. Dieser Kurs deckt verschiedene Themen der Big-Data-Landschaft ab, darunter die Merkmale von Big Data, Dimensionen der Skalierbarkeit, Programmierung, Big-Data-Systeme und die Verwendung von Hadoop.聽

Ein weiterer relevanter Kurs, den Sie sich ansehen sollten, ist das IBM Data Engineering Professional Zertifikat. Dieser Kurs ist 蹿眉谤 Anf盲nger gedacht und konzentriert sich auf die Vermittlung praktischer F盲higkeiten, die von Dateningenieuren heutzutage verwendet werden. Zu den Themen geh枚ren der Aufbau und die Verwaltung von relationalen Datenbanken, die Implementierung von Datenpipelines, die Erstellung interaktiver Dashboards und das Sammeln von Erfahrungen mit MongoDB und Hadoop.聽