ما هو الفرق بين البيانات الكبيرة و Hadoop المطور والمسؤول؟


الاجابه 1:

لا يمكنك مقارنة البيانات الكبيرة و Hadoop لأن البيانات الكبيرة تمثل مشكلة والحل المقدم لها. Hadoop المطور ومسؤول Hadoop هي الدعاوى المقدمة من Hadoop.

Big Data عبارة عن مجموعة كبيرة من البيانات حيث يشير الاسم إلى "BIG DATA". لا يمكن معالجتها بالطرق التقليدية لأن معظم توليد البيانات هو شكل غير منظم. لذلك ، ظهرت Hadoop كحل لهذه المشكلة.

لذلك ، دعونا ندرس بالتفصيل حول البيانات الكبيرة و Hadoop ، حتى تتمكن من الحصول على فكرة كاملة عن البيانات الكبيرة و Hadoop.

وفقًا لـ Gartner: تعد البيانات الضخمة أصولًا ضخمة الحجم وسريعة ومختلفة المعلومات التي تتطلب نظامًا مبتكرًا لتحسين الرؤى واتخاذ القرارات.

يشير الحجم إلى مقياس البيانات

تشير السرعة إلى تحليل البيانات المتدفقة

مجموعة متنوعة تشير إلى أشكال البيانات

  • السؤال الثاني الذي يطرح نفسه هو لماذا يجب أن نتعلم البيانات الكبيرة

Big Data هي وسيلة لحل جميع المشكلات التي لم يتم حلها المتعلقة بإدارة البيانات ومعالجتها ، وقد تم استخدام صناعة سابقة للعيش مع مثل هذه المشكلات. من خلال تحليلات البيانات الكبيرة ، يمكنك فتح الأنماط المخفية ومعرفة طريقة العرض 360 درجة للعملاء وفهم احتياجاتهم بشكل أفضل.

مشاهدة الفيديو أدناه للحصول على مقدمة للبيانات الكبيرة.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة تاريخ البيانات الكبيرة ، فراجع الرابط أدناه للحصول على سجل البيانات الكبيرة

تاريخ البيانات الكبيرة

الآن المضي قدما مع Hadoop ،

Hadoop هو أداة مفتوحة المصدر من ASF. HDFS يخزن حجم ضخم من البيانات بشكل موثوق.

الآن دعونا نرى كيف قدمت HDFS الحل

في Hadoop ، يقسم HDFS ملفات ضخمة إلى مقاطع صغيرة تُعرف باسم الكتل. هذه هي أصغر وحدة بيانات في نظام الملفات. نحن (العميل والمشرف) ليس لدينا أي سيطرة على كتلة مثل موقع كتلة. Namenode يقرر كل هذه الأشياء.

HDFS يخزن كل ملف ككتل. ومع ذلك ، فإن حجم الكتلة في HDFS كبير جدًا. الحجم الافتراضي لكتلة HDFS هو 128 ميجابايت يمكنك تهيئته حسب متطلباتك. جميع كتل الملف بنفس الحجم باستثناء الكتلة الأخيرة ، والتي يمكن أن تكون إما بنفس الحجم أو أصغر. يتم تقسيم الملفات إلى كتل 128 ميجابايت ثم تخزينها في نظام الملفات Hadoop. تطبيق Hadoop هو المسؤول عن توزيع كتلة البيانات عبر عقد متعددة.

الآن من المثال أعلاه حيث يبلغ حجم الملف 518 ميجابايت ، لنفترض أننا نستخدم التكوين الافتراضي لحجم الكتلة 128 ميجابايت. بعد ذلك ، يتم إنشاء 5 كتل ، وستكون القطع الأربعة الأولى 128 ميجابايت ، لكن الحجم الأخير سيكون 6 ميغابايت فقط. من المثال أعلاه ، من الواضح أنه ليس من الضروري أنه في HDFS ، يجب أن يكون كل ملف مخزّن مضبوطًا تمامًا على حجم الكتلة المكونة 128 ميجابايت و 256 ميجابايت وما إلى ذلك ، لذلك فإن الكتلة النهائية للملف لا تستخدم سوى المساحة التي تحتاجها فقط

لمزيد من التفاصيل حول HDFS ، يرجى الرجوع إلى الرابط أدناه:

HDFS - دليل كامل

الآن دعنا ننتقل إلى مطور Hadoop و Hadoop Administrator.

Hadoop المطور

تتمثل مسؤوليات وظائف Hadoop developer في كتابة البرامج وفقًا لتصميمات النظام ويجب أن يكون لديهم معرفة عادلة حول الترميز والبرمجة. مهمة مطور Hadoop مشابه لمطور البرامج ولكن في مجال البيانات الكبيرة. تتضمن وظيفة مطور Hadoop أيضًا فهمًا والعمل على التوصل إلى حلول للمشاكل ، والتصميم والهندسة المعمارية إلى جانب مهارات توثيق قوية.

Hadoop المسؤول

تشبه مسؤوليات وظائف Hadoop Administration مهمة مسؤول النظام. تشمل أدوار ومسؤوليات Hadoop إعداد مجموعات Hadoop ، والنسخ الاحتياطي ، واستعادة وصيانة نفسه. مطلوب معرفة جيدة لأنظمة الأجهزة والهندسة المعمارية Hadoop من قبل المسؤول Hadoop.

لمعرفة المزيد من ملفات Hadoop ، يرجى الرجوع إلى الرابط التالي:

مجالات مختلفة في Hadoop وأدوارها الوظيفية

آمل أن أجبت الاستعلام الخاص بك.


الاجابه 2:

راجع الوصف أدناه لفهم أدوار الوظيفة Hadoop المطور والمسؤول.

كبير البيانات Hadoop المطور:

مطور Hadoop مسؤول عن الترميز / البرمجة الفعلية لتطبيقات Hadoop. هذا الدور مرادف لمطور البرامج أو مطور التطبيقات ؛ يشير إلى نفس الدور ولكن في مجال البيانات الكبيرة. أحد مكونات Hadoop هو MapReduce حيث تحتاج إلى كتابة برامج Java. لذلك ، إذا كان لديك معرفة أساسية بجافا ، فيجب أن تكون كافية. ولكن ، إذا لم تكن لديك معرفة بلغة Java ، ولكن لديك معرفة بأي لغة برمجة أخرى ، فيمكنك اللحاق بالركب بسرعة.

المهارات المطلوبة:

  •  القدرة على كتابة وظائف MapReduce الخبرة في كتابة البرامج النصية Pig Latin التدريب العملي على الخبرة في HiveQL Familiarity مع أدوات تحميل البيانات مثل Flume و Sqoop Knowledge لسير العمل / الجدولة مثل OozieBig Data Hadoop Administrator:

مسؤول Hadoop مسؤول عن التنفيذ والإدارة المستمرة للبنية التحتية Hadoop. ويتطلب الدور التنسيق مع فريق هندسة النظم لاقتراح ونشر بيئات الأجهزة والبرامج الجديدة اللازمة ل Hadoop وتوسيع البيئات الحالية.

يتطلب العمل مع فرق تسليم البيانات لإعداد مستخدمي Hadoop الجدد. تتضمن هذه المهمة إعداد Linux ، وإعداد مبادئ Kerberos واختبار وصول HDFS و Hive و Pig و MapReduce للمستخدمين الجدد. صيانة نظام المجموعة وكذلك إنشاء وإزالة العقد باستخدام أدوات مثل Ganglia و Nagios و Cloudera Manager Enterprise و Dell Open Manage وأدوات أخرى.

المهارات المطلوبة:

  •  التنفيذ والإدارة المستمرة للبنية التحتية Hadoop. صيانة الكتلة وإنشاء وإزالة العقد باستخدام أدوات مثل Ganglia و Nagios و Cloudera Manager Enterprise و Dell Open Manage وأدوات أخرى. إدارة ومراجعة Hadoop ملفات السجل. إدارة نظام الملفات والرصد. دعم وصيانة HDFS

الاجابه 3:

مرحبا شيخار ،

لمطوري Hadoop ، تحتاج إلى كتابة التعليمات البرمجية في mapreduce أو إجراء استعلامات ونصوص اللاتينية في الخلية والخنازير على التوالي.

بالنسبة للمسؤول ، فقد أطلعت على العقد المختلفة في خادم linux والحفاظ على مهمة mapreduce. كما يجب عليك صيانة الأجهزة السلعية لتشغيل عقد hadoop بنجاح.


الاجابه 4:

من المهم أن نفهم أن البيانات الكبيرة و Hadoop ليست بالضبط نفس الشيء.

Big Data هو مفهوم ، يشبه إلى حد كبير عامل تمكين لتحويل الأعمال من حيث الحجم الضخم ومجموعة متنوعة من مجموعات البيانات المتاحة.

Hadoop هي بنية أساسية تقنية لتخزين وإدارة وتحليل هذه الكمية الضخمة من البيانات.

الفرق بين مطور Hadoop (أو أي اختلاف تجاري آخر لـ Hadoop) هو المسؤول والمطور كما يقول مطور السحاب ومسؤول السحاب. سيقوم المطور ببناء التطبيقات والمثيلات المطلوبة للبنية التحتية للبيانات الكبيرة وجوانب الإدارة في المؤسسة. قد يشتمل ذلك على تشفير ، والعمل مع MapReduce ، و Hive ، و Sqoop ، و Oozie ، و Spark ، إلخ. يقوم المسؤول ، من ناحية أخرى ، بتنفيذ وصيانة ومراقبة البنية التحتية المستمرة ، وإعداد ونشر مختلف الأدوات والحسابات ، والصيانة ، والمجموعات. الإدارة ، وضبط الأداء ، وأكثر من ذلك.

اتصل بنا على [email protected] لمزيد من المعلومات.