Управлява ли вашата организация данни с помощта на мейнфрейм и професионалист ли сте на мейнфрейм? Ако да, тогава може да искате да сте готови за слона в стаята! Вашата организация, подобно на много други, може скоро да разтовари партидата за мейнфрейм . Ако това се случи, вие като професионалист на мейнфрейм също трябва да сте готови за Hadoop.
Нека бързо разберем защо е интелигентно специалистът по мейнфрейм да бъде готов за този ход.
Проактивността може да ви помогне да получите по-голяма отговорност за работа след смяната
Поради неотдавнашния напредък в изчисленията, много основни бизнеси, които са ориентирани към партиди, работещи на мейнфреймове, преминават към модерни платформи. Идеята на мейнфрейм прехода е гъвкаво адаптиране към промените в бизнес нуждите. По-рано данните, които заснехме, бяха структурирани и тихи, прости, например: Данни за продажби, поръчки за покупка и други стандартни корпоративни данни. Но сега въвеждането на големи данни с по-неструктурирана информация като текст, документи, изображения и т.н. са предизвикателство за нашата корпоративна система. Mainframe живее в света на структурираните данни, където обработката на голям обем неструктурирани данни отнема много време и е скъпа. За щастие Hadoop, платформа с отворен код, изглежда жизнеспособна алтернатива на мейнфрейма, която обработва голям обем и разнообразие от данни, генерирани от бизнеса. Да бъдеш с отворен код прави Hadoop рентабилен и лесен за използване. Следователно повече от 150 предприятия вече използват тази система за управление на големи данни с отворен код, а останалите бързат да се присъединят. Така че, ако познавате Hadoop преди вашата организация, тогава сте готови да поемете нова роля, и повече отговорност.
Нека си представим, че вашата организация наскоро е преместила управлението на данните си в Hadoop. След този преход те ще се нуждаят от работна сила със знания и умения на Hadoop. Ако сте придобили предварително познания за големи данни и Hadoop, стойността ви за организацията ще се увеличи многократно.
Другите основни причини, поради които като мейнфрейм професионалист, преминаването към Hadoop може да бъде предимство, са:
- Както видяхме, основната причина, поради която много организации преминават към Hadoop, е неспособността на мейнфрейма да се справи с натоварването в предприятието. Въпреки това, Hadoop се справя с корпоративното работно натоварване, намалява напрежението и главно намалява разходите.
- Hadoop разполага с възможността да борави със сложни бизнес логики. Това ще ви направи по-ефективни, тъй като вече имате знанията за работа с мейнфрейм.
- По някакъв начин работата с мейнфреймове може да ви попречи да спазвате споразуменията за ниво на услугата. Причина за това е нарастващият обем данни. Ако познавате Hadoop и другите му функции като PIG, Hive, Sqoop, Hbase и т.н., ще можете да обработвате всеки обем и скорост на данни при различни условия.
- Обикновено на мейнфреймовете е необходимо повече време за обработка на данните с групова обработка. Това води до забавяне на докладите и техния анализ. С Hadoop на място, партидната обработка ще бъде по-проста.
- Когато усвоите мейнфрейм, ученето на Hadoop ще бъде много лесно за вас, тъй като има прости и кратки кодове.
Много ИТ специалисти прогнозират, че Hadoop ще бъде бъдещето на системата за управление на данни. Не само ИТ компаниите, но и други индустрии като търговия на дребно, производство на храни, консултантски компании, бизнес за електронно обучение, онлайн пътувания на финансови фирми, застрахователни компании и така нататък пренасят своята система за управление на данни от мейнфрейм към . Следователно, Hadoop се превърна в нововъзникващо умение, което е много търсено.
Огромно търсене на професионалисти за големи данни
Нарастващият корпоративен интерес към Hadoop и неговите технологии стимулират огромно търсене на професионалисти с умения за големи данни. Можем да кажем, големите данни създават големи възможности за кариера за мейнфрейм професионалисти . Организациите, които мигрират към Hadoop, търсят хора със знания и опит за Hadoop и неговите подходи като MapReduce и R. Следователно, професионалистите в мейнфрейм компютрите, които преминават към пространство за големи данни, заедно с набора от умения на Hadoop, ще имат голяма кариера напред.
Според Алис Хил, управляващ директор на Dice.com, „Обявленията за работни места в Hadoop са нараснали с 64 процента в сравнение с преди година и Hadoop е лидер в категорията за големи данни за обяви за работа.“
Изучаването или използването на Hadoop изисква ниво на аналитичен опит. С основите на мейнфрейм като опит, опитът ви да научите Hadoop ще ви направи по-ефективни и здрави за справяне с различни и променящи се технологии. Като техник съм сигурен, че ще бъдете готови да се отдадете и да изградите нови неща и понастоящем големите данни и анализът на данните набират много скорост и ще бъдат по-голямо бъдеще. Така че, ако имате познания за Hadoop, това ще бъде от голяма полза за вашата кариера.
И така, защо ИТ специалистите да не преминат от Mainframe към Big Data Hadoop, след като могат да го направят голям и изгоден!
Имате въпрос към нас? Моля, споменете ги в раздела за коментари и ние ще се свържем с вас.
какво е big data и hadoop
Подобни публикации:
4 практически причини да научите Hadoop 2.0
7 начина, по които обучението за големи данни може да промени вашата организация