Apa perbedaan antara data besar dan pengembang dan administrator Hadoop?


Jawaban 1:

Anda tidak dapat membandingkan Big Data dan Hadoop karena Big Data adalah masalah dan Hadoop Menyediakan solusi untuk itu. Pengembang Hadoop dan administrator Hadoop adalah arsip dari Hadoop.

Big Data adalah kumpulan data yang sangat banyak karena namanya mengacu pada "DATA BESAR". Itu tidak dapat diproses dengan metode tradisional karena sebagian besar pembuatan data adalah bentuk tidak terstruktur. Jadi, Hadoop muncul sebagai solusi untuk masalah ini.

Jadi, mari kita pelajari secara detail tentang Big Data dan Hadoop, sehingga Anda bisa mendapatkan ide lengkap tentang big data dan Hadoop.

Menurut Gartner: Big data adalah volume besar, kecepatan cepat, dan berbagai aset informasi berbeda yang menuntut platform inovatif untuk wawasan yang lebih luas dan pengambilan keputusan.

Volume mengacu pada Skala Data

Velocity merujuk sebagai analisis data streaming

Varietas merujuk sebagai Formulir Data

  • Pertanyaan kedua muncul bahwa mengapa kita harus belajar Big Data

Big Data adalah cara untuk menyelesaikan semua masalah yang belum terpecahkan terkait dengan manajemen dan penanganan data, industri sebelumnya digunakan untuk hidup dengan masalah seperti itu. Dengan analytics Big data, Anda dapat membuka kunci pola tersembunyi dan mengetahui tampilan 360 derajat pelanggan dan lebih memahami kebutuhan mereka.

Tonton video di bawah ini untuk pengantar Big Data.

Jika Anda tertarik untuk mengetahui sejarah big data, lihat tautan di bawah untuk History of Big Data

Sejarah Big Data

Sekarang bergerak maju dengan Hadoop,

Hadoop adalah alat sumber terbuka ASF. HDFS menyimpan volume data yang besar secara andal.

Sekarang mari kita lihat bagaimana HDFS menyediakan solusi

Di Hadoop, HDFS membagi file besar menjadi potongan kecil yang dikenal sebagai blok. Ini adalah unit data terkecil dalam sistem file. Kami (klien dan admin) tidak memiliki kontrol pada blok seperti lokasi blok. Namenode memutuskan semua hal seperti itu.

HDFS menyimpan setiap file sebagai blok. Namun, ukuran blok di HDFS sangat besar. Ukuran default dari blok HDFS adalah 128MB yang dapat Anda konfigurasi sesuai kebutuhan Anda. Semua blok file berukuran sama kecuali blok terakhir, yang bisa berukuran sama atau lebih kecil. File-file tersebut dibagi menjadi 128 MB blok dan kemudian disimpan ke dalam sistem file Hadoop. Aplikasi Hadoop bertanggung jawab untuk mendistribusikan blok data di beberapa node.

Sekarang dari contoh di atas di mana ukuran file 518MB misalkan kita menggunakan konfigurasi default ukuran blok 128MB. Kemudian 5 blok dibuat, empat blok pertama akan memiliki 128MB, tetapi blok terakhir hanya berukuran 6 MB. Dari contoh di atas jelas bahwa dalam HDFS tidak perlu, setiap file yang disimpan harus dalam kelipatan tepat dari ukuran blok yang dikonfigurasikan 128mb, 256mb dll., Jadi blok akhir untuk file hanya menggunakan ruang yang dibutuhkan sebanyak

Untuk detail lebih lanjut tentang HDFS, lihat tautan di bawah ini:

HDFS - Panduan Lengkap

Sekarang mari kita bergerak ke arah pengembang Hadoop dan Administrator Hadoop.

Pengembang Hadoop

Tanggung jawab pekerjaan pengembang Hadoop adalah menulis program sesuai desain sistem dan harus memiliki pengetahuan yang adil tentang pengkodean dan pemrograman. Tugas pengembang Hadoop mirip dengan pengembang perangkat lunak tetapi dalam domain Big Data. Pekerjaan pengembang Hadoop juga mencakup pemahaman dan bekerja untuk menghasilkan solusi untuk masalah, merancang dan merancang bersama dengan keterampilan mendokumentasikan yang kuat.

Administrator Hadoop

Tanggung jawab pekerjaan Administrasi Hadoop serupa dengan pekerjaan administrator Sistem. Peran dan tanggung jawab admin Hadoop mencakup pengaturan cluster Hadoop, cadangan, pemulihan, dan pemeliharaan yang sama. Pengetahuan yang baik tentang sistem perangkat keras dan arsitektur Hadoop diperlukan oleh administrator Hadoop.

Jadi, untuk mengetahui lebih banyak profil Hadoop lihat tautan di bawah ini:

Berbagai bidang di Hadoop dan peran pekerjaannya

Semoga saya menjawab pertanyaan Anda.


Jawaban 2:

Lihat deskripsi di bawah ini untuk memahami peran pekerjaan pengembang dan administrator Hadoop.

Pengembang Big Data Hadoop:

Pengembang Hadoop bertanggung jawab atas pengkodean / pemrograman aplikasi Hadoop yang sebenarnya. Peran ini identik dengan pengembang perangkat lunak atau pengembang aplikasi; merujuk pada peran yang sama tetapi dalam domain Big Data. Salah satu komponen dari Hadoop adalah MapReduce di mana Anda perlu menulis program Java. Jadi, jika Anda memiliki pengetahuan dasar tentang Java, itu sudah cukup. Tapi, jika Anda tidak memiliki pengetahuan tentang Java, tetapi memiliki pengetahuan tentang bahasa pemrograman lain, Anda dapat dengan cepat mengejar ketinggalan.

Dibutuhkan keahlian:

  • ¬†Kemampuan menulis pekerjaan MapReduce Pengalaman dalam menulis skrip Babi Latin Pengalaman langsung di HiveQL Keakraban dengan alat pemuatan data seperti Flume dan Sqoop Pengetahuan tentang alur kerja / penjadwal seperti OozieBig Data Hadoop Administrator:

Administrator Hadoop bertanggung jawab atas implementasi dan administrasi infrastruktur Hadoop yang sedang berlangsung. Peran tersebut membutuhkan koordinasi dengan tim teknik sistem untuk mengusulkan dan menggunakan lingkungan perangkat keras dan perangkat lunak baru yang diperlukan untuk Hadoop dan untuk memperluas lingkungan yang ada.

Membutuhkan kerja dengan tim pengiriman data untuk mengatur pengguna Hadoop baru. Pekerjaan ini mencakup pengaturan Linux, pengaturan kepala sekolah Kerberos dan pengujian HDFS, Hive, Pig, dan akses MapReduce untuk pengguna baru. Pemeliharaan cluster serta pembuatan dan penghapusan node menggunakan alat seperti Ganglia, Nagios, Cloudera Manager Enterprise, Dell Open Manage dan alat lainnya.

Dibutuhkan keahlian:

  • ¬†Implementasi dan administrasi yang berkelanjutan dari infrastruktur Hadoop. Pemeliharaan cluster, pembuatan dan penghapusan node menggunakan alat-alat seperti Ganglia, Nagios, Cloudera Manager Enterprise, Dell Open Manage dan alat-alat lainnya. Kelola dan tinjau file log Hadoop. Manajemen dan pemantauan sistem file. Dukungan dan pemeliharaan HDFS Mengkonfigurasi ekosistem Hadoop seperti Babi, Hive, HBase, Oozie, dll. Penyesuaian kinerja cluster Hadoop dan rutinitas Hadoop MapReduce

Jawaban 3:

Hai Shekhar,

Untuk pengembang Hadoop Anda harus menulis kode di mapreduce atau membuat kueri dan skrip latin masing-masing dalam sarang dan babi.

Untuk Administrator Anda telah melihat Nodes yang berbeda di server linux dan mempertahankan tugas mapreduce. Anda juga harus menjaga perangkat keras komoditas agar dapat menjalankan node hadoop dengan sukses.


Jawaban 4:

Penting untuk dipahami bahwa Big Data dan Hadoop tidak persis sama.

Big Data adalah sebuah konsep, lebih mirip enabler untuk transformasi bisnis dalam hal volume besar dan beragam dataset yang tersedia.

Hadoop adalah infrastruktur teknologi untuk menyimpan, mengelola, dan menganalisis data dalam jumlah besar ini.

Perbedaan antara pengembang dan administrator Hadoop (atau variasi komersial Hadoop lainnya) sama dengan pengembang cloud dan admin cloud. Pengembang akan membangun aplikasi dan instance yang diperlukan untuk infrastruktur Big Data dan aspek manajemen dalam suatu organisasi. Ini akan melibatkan pengkodean, dan bekerja dengan MapReduce, Hive, Sqoop, Oozie, Spark, dll. Admin, di sisi lain, akan mengimplementasikan, memelihara dan memantau infrastruktur yang sedang berjalan, mengatur dan menggunakan berbagai alat dan akun, pemeliharaan, klaster manajemen, penyesuaian kinerja, dan banyak lagi.

Hubungi kami di [email protected] untuk informasi lebih lanjut.