Kad runa ir par Hadoop apgūšanu, tas ir ļoti izplatīts jautājums, kas nāk prātā katram un katram izglītojamajam, t.i., “ Vai man vajag Java, lai apgūtu Hadoop ”. Šis emuārs palīdzēs jums noskaidrot visas jūsu šaubas.
Vai jums ir nepieciešama Java, lai iemācītos Hadoop?
Vienkārša atbilde uz šo jautājumu ir - NĒ , zināšanas par Java nav obligātas, lai apgūtu Hadoop.
Jūs, iespējams, zināt, ka Hadoop ir rakstīts Java valodā, bet, gluži pretēji, es gribētu jums pateikt, ka Hadoop ekosistēma ir diezgan izstrādāta, lai apmierinātu dažādus profesionāļus, kuri nāk no dažādas izcelsmes.
Runājot par profesionāļiem, kas nav programmēšanas fona, Hadoop ekosistēma nodrošina dažādus rīkus, kurus viņi var izmantot, lai apstrādātu Hadoop glabātos lielos datus.
Divi svarīgi Hadoop komponenti apstiprina faktu, ka jūs varat strādāt ar Hadoop bez funkcionālām zināšanām par Java - Cūka un Stropu .
Pig ir augsta līmeņa datu plūsmas valoda un izpildes ietvars paralēlai skaitļošanai, savukārt Hive ir datu noliktavas infrastruktūra, kas nodrošina datu apkopošanu un ad-hoc vaicājumus. Cūku plaši izmanto pētnieki un programmētāji, savukārt stropu iecienījuši datu analītiķi.
Viens interesants fakts jums:
kā parsēt xml Java
10 cūkas rindas = apm. 200 Java koda rindiņas. Pārbaudiet par Cūka demonstrāciju.
Tātad, nerakstot sarežģītu Java kodu, jūs varat viegli sasniegt tās pašas ieviešanas iespējas, izmantojot Pig. Atkal runājot par SQL, to plaši izmantoja Facebook inženieri un analītiķi, tāpēc Facebook izstrādāja Hive, lai nodrošinātu SQL līdzīgus vaicājumus Hadoop augšpusē.
kā kļūt par mākslīgā intelekta inženieri
Šīs valodas ir viegli iemācīties, un vairāk nekā 80% Hadoop projektu griežas ap tām.
Kā pieskaņoties Hadoop darbavietām
Lai izpētītu ar Hadoop saistītās darba lomas bez Java priekšnoteikuma, jums vienkārši jāorientējas uz diviem kritiskajiem Hadoop aspektiem Uzglabāšana un Apstrāde . Darbam ap Hadoop krātuvi varat uzzināt, kā darbojas Hadoop kopa un kā Hadoop padara savus datus drošus un stabilus. Šim nolūkam, zinot dažādas Hadoop izplatītās failu sistēmas nianses ( HDFS ) un HBase , t.i., Hadoop izplatītā NoSQL datu bāze, palīdzēs ārkārtīgi.
Ja izvēlaties strādāt Hadoop apstrādes pusē, jūsu rīcībā ir Pig and Hive, kas automātiski pārveido jūsu kodu aizmugurē, lai strādātu ar Java balstītu MapReduce klastera programmēšanas modeli.
Tātad, nelaižot MapReduce, jūs joprojām varat kontrolēt visu sava projekta dzīves ciklu. Kamēr jūs apgūstat Pig and Hive, kopā ar HDFS un HBase Java var nokļūt aizmugurē.
Es ceru, ka šis attēls pierāda manas domas.
Edureka apmācības kurss Big Data and Hadoop ir paredzēts, lai uzlabotu jūsu zināšanas un prasmes, lai kļūtu par veiksmīgu Hadoop izstrādātāju. Klikšķis ja vēlaties uzzināt vairāk.
Retas prasības Java kodēšanai
Tomēr Java kodēšana ir nepieciešama, ja vēlaties Pig, Hive un citiem rīkiem pievienot lietotāja definētas funkcijas. Tas ir nepieciešams tikai tad, ja vēlaties izveidot pielāgotus ievades / izvades formātus. Mēs esam priecīgi paziņot, ka šī prasība ir retums.
Vēl viens retais scenārijs, kur varētu būt nepieciešama Java pamata kodēšana, ir atkļūdošana. Retos gadījumos, kad Hadoop programma avarē, iespējams, vajadzēs programmu atkļūdot, izmantojot Java.
Joprojām neesat pārliecināts, ka jūs varat iemācīties Hadoop, nezinot Java? Noskatieties zemāk esošo tīmekļsemināru un uzziniet, kā Hadoop ir aktuāls personai, kura nav plānošanas programma!
java pārveidojot dubultā par int
Edureka ir globāla e-apmācības platforma tiešraides, instruktoru vadītiem treniņiem modernās tehnoloģijās. Tie piedāvā īstermiņa kursus, kurus atbalsta tiešsaistes resursi, kā arī 24 × 7 mūža atbalstu. Edureka ir apņēmības pilns palīdzēt strādājošajiem profesionāļiem sekot līdzi mainīgajām tehnoloģijām un rūpēties par akadēmisko iestāžu nespēju iet kopsolī ar mainīgajām vajadzībām. Ar esošo izglītojamo kopienu vairāk nekā 100 valstīs Edureka vīzija ir padarīt mācīšanos vieglu, interesantu, pieejamu un pieejamu miljoniem izglītojamo visā pasaulē.
Saistītās ziņas:
Sāciet darbu ar Big Data un Hadoop