Czy Twoja organizacja zarządza danymi za pomocą komputerów mainframe i czy jesteś specjalistą od komputerów mainframe? Jeśli tak, to możesz być przygotowany na obecność słonia w pokoju! Twoja organizacja, podobnie jak wiele innych, może wkrótce odciążyć partię na komputerach mainframe . Jeśli tak się stanie, Ty, jako profesjonalista zajmujący się komputerami mainframe, również musisz być przygotowany na Hadoop.
Szybko zrozumiemy, dlaczego profesjonalista zajmujący się komputerami mainframe powinien być gotowy na to posunięcie.
Proaktywność może pomóc ci uzyskać większą odpowiedzialność za pracę po zmianie
Ze względu na niedawny postęp w informatyce, wiele podstawowych biznesów zorientowanych wsadowo, działających na komputerach mainframe, przechodzi na nowoczesne platformy. Ideą przejścia na systemy mainframe jest elastyczne dostosowywanie się do zmian w potrzebach biznesowych. Wcześniej zebrane przez nas dane były ustrukturyzowane i proste, na przykład: dane sprzedaży, zamówienia i inne standardowe dane przedsiębiorstwa. Ale teraz wprowadzanie dużych zbiorów danych z bardziej nieustrukturyzowanymi informacjami, takimi jak tekst, dokumenty, obrazy i tak dalej, jest wyzwaniem dla naszego systemu korporacyjnego. Mainframe żyje w świecie ustrukturyzowanych danych, w którym obsługa dużej ilości danych nieustrukturyzowanych jest czasochłonna i kosztowna. Na szczęście Hadoop, platforma open source, wydaje się być realną alternatywą dla mainframe, która obsługuje dużą ilość i różnorodność danych generowanych przez firmę. Dzięki otwartemu oprogramowaniu Hadoop jest opłacalny i łatwy w użyciu. Dlatego ponad 150 przedsiębiorstw już korzysta z tego systemu zarządzania dużymi zbiorami danych typu open source, a reszta spieszy się, aby do niego dołączyć. Jeśli więc znasz Hadoop, zanim zrobi to Twoja organizacja, jesteś gotowy do przyjęcia nowej roli, i więcej odpowiedzialności.
Wyobraźmy sobie, że Twoja organizacja niedawno przeniosła zarządzanie danymi na Hadoop. Po tym przejściu wymagaliby siły roboczej z wiedzą i umiejętnościami Hadoop. Jeśli wcześniej zdobyłeś praktyczną wiedzę na temat Big Data i Hadoop, Twoja wartość dla organizacji wzrosłaby wielokrotnie.
Inne ważne powody, dla których przejście na Hadoop jako profesjonalista zajmujący się komputerami mainframe może być zaletą, są:
- Jak widzieliśmy, głównym powodem, dla którego wiele organizacji przechodzi na Hadoop, jest niezdolność komputerów mainframe do obsługi obciążeń korporacyjnych. Jednak Hadoop radzi sobie z obciążeniem pracą przedsiębiorstwa, zmniejsza obciążenie i głównie obniża koszty.
- Hadoop umożliwia obsługę złożonych logik biznesowych. Dzięki temu będziesz bardziej efektywny, ponieważ masz już wiedzę na temat pracy z komputerami mainframe.
- W pewnym sensie praca z komputerami typu mainframe może uniemożliwić spełnienie warunków umów SLA. Powodem tego jest rosnąca ilość danych. Jeśli znasz Hadoop i jego inne funkcje, takie jak PIG, Hive, Sqoop, Hbase itp., Będziesz w stanie obsłużyć dowolną objętość i prędkość danych w różnych warunkach.
- Ogólnie rzecz biorąc, komputery mainframe potrzebują więcej czasu na przetwarzanie danych przy przetwarzaniu wsadowym. Powoduje to opóźnienia w raportach i ich analizie. Po wdrożeniu Hadoop przetwarzanie wsadowe będzie prostsze.
- Gdy opanujesz już mainframe, nauka Hadoop będzie dla ciebie bardzo łatwa, ponieważ ma on proste i krótkie kody.
Wielu informatyków przewidywało, że Hadoop będzie przyszłością systemu zarządzania danymi. Nie tylko firmy IT, ale inne branże, takie jak handel detaliczny, produkcja żywności, firmy konsultingowe, biznes e-learning, firmy finansowe zajmujące się podróżami online, firmy ubezpieczeniowe itp. Przenoszą swoje systemy zarządzania danymi z komputerów mainframe . Dlatego Hadoop stał się nową umiejętnością, na którą jest duże zapotrzebowanie.
Ogromne zapotrzebowanie na specjalistów zajmujących się Big Data
Rosnące zainteresowanie przedsiębiorstw Hadoop i jego technologiami napędza ogromne zapotrzebowanie na specjalistów posiadających umiejętności w zakresie Big Data. Możemy powiedzieć, big data stwarza duże możliwości kariery dla specjaliści od komputerów mainframe . Organizacje, które migrują na Hadoop, poszukują osób posiadających wiedzę i doświadczenie w zakresie Hadoop i jego podejść, takich jak MapReduce i R. Dlatego profesjonaliści zajmujący się komputerami mainframe przechodzący do przestrzeni dużych zbiorów danych wraz z zestawem umiejętności Hadoop będą mieli przed sobą wspaniałą karierę.
Według Alice Hill, dyrektora zarządzającego Dice.com, „Liczba ofert pracy w Hadoop wzrosła o 64 procent w porównaniu z rokiem ubiegłym, a Hadoop jest liderem w kategorii dużych zbiorów danych dla ofert pracy”.
Nauka lub korzystanie z Hadoop wymaga pewnego poziomu wiedzy analitycznej. Mając wiedzę na temat komputerów mainframe jako podstawę, Twoja próba nauczenia się Hadoop sprawi, że będziesz bardziej wydajny i rozsądny w radzeniu sobie z różnymi i zmieniającymi się technologiami. Jako technik jestem pewien, że będziesz w stanie oddać się i tworzyć nowe rzeczy, a obecnie Big data i analiza danych nabiera rozpędu i będzie większą przyszłością. Tak więc, jeśli masz wiedzę o Hadoop, będzie to bardzo korzystne dla Twojej kariery.
Dlaczego więc specjaliści IT nie mieliby przejść z mainframe na Big Data Hadoop, skoro mogą uczynić to wielkim i korzystnym!
Masz do nas pytanie? Wspomnij o nich w sekcji komentarzy, a my skontaktujemy się z Tobą.
funkcja split w przykładzie java
Powiązane posty:
4 praktyczne powody, dla których warto nauczyć się Hadoop 2.0
7 sposobów, w jakie szkolenia z zakresu Big Data mogą zmienić Twoją organizację