Administrerer din organisation data ved hjælp af mainframe, og er du en mainframe-professionel? Hvis ja, vil du måske være klar til elefanten i rummet! Din organisation, som mange andre, kan snart aflaste mainframe-batch til . Hvis det sker, skal du som mainframe-professionel også være Hadoop-klar.
Lad os hurtigt forstå, hvorfor det er intelligent for en mainframe-professionel at være klar til dette skridt.
java c ++ python
Proaktivitet kan hjælpe dig med at få mere jobansvar efter skiftet
På grund af de seneste fremskridt inden for computing flytter mange kerneforretninger, der er batchorienterede og kører på mainframes, til moderne platforme. Ideen med mainframe-overgang er at tilpasse sig fleksibelt til ændringer i forretningsbehovet. Tidligere var de data, vi fangede, strukturerede og stille enkle, for eksempel: salgsdata, indkøbsordrer og andre standard virksomhedsdata. Men nu er indtastning af big data med mere ustruktureret information som tekst, dokumenter, billeder og så videre en udfordring for vores virksomhedssystem. Mainframe lever i en verden af strukturerede data, hvor håndtering af store mængder ustrukturerede data er tidskrævende og dyrt. Heldigvis synes Hadoop, en open source-platform at være en levedygtig alternativ til mainframe, der håndterer store mængder og forskellige data genereret af virksomheden. At være open source gør Hadoop omkostningseffektiv og nem at bruge. Derfor bruger mere end 150 virksomheder allerede dette open source big data management system, og resten skynder sig at deltage. Så hvis du kender Hadoop inden din organisation gør det, er du klar til at påtage dig en ny rolle, og mere ansvar.
Lad os forestille os, at din organisation for nylig har flyttet sin datastyring til Hadoop. Efter denne overgang ville de kræve arbejdsstyrke med Hadoop-viden og færdigheder. Hvis du på forhånd har erhvervet en fungerende viden om big data og Hadoop, vil din værdi for organisationen stige mangfoldigt.
De andre afgørende grunde til, at det som en mainframe-professionel at flytte til Hadoop kan være en fordel, er:
- Som vi har set, er hovedårsagen til, at mange organisationer flytter til Hadoop, at mainframe ikke er i stand til at håndtere arbejdsbelastning. Imidlertid håndterer Hadoop virksomhedsbelastning, reducerer belastning og reducerer primært omkostningerne.
- Hadoop har evnen til at håndtere komplekse forretningslogik. Dette gør dig mere effektiv, da du allerede har viden om at arbejde med mainframe.
- På en måde kan arbejde med mainframes muligvis forhindre dig i at opfylde serviceniveauaftalerne. Årsagen til dette er den voksende mængde data. Hvis du kender Hadoop og dets andre funktioner som PIG, Hive, Sqoop, Hbase osv., Vil du være i stand til at håndtere enhver datamængde og hastighed under forskellige forhold.
- Generelt tager mainframes længere tid at behandle dataene med batchbehandling. Dette resulterer i forsinkelse af rapporter og deres analyse. Med Hadoop på plads bliver batchbehandling enklere.
- Når du har mestret mainframe, ville det være meget nemt at lære Hadoop, da det har enkle og korte koder.
Mange it-fagfolk har forudsagt, at Hadoop vil være fremtiden for datastyringssystem. Det er ikke kun it-virksomhederne, men de andre brancher som detailhandel, fødevareproduktion, konsulentvirksomheder, e-learning-forretning, finansielle firmaer online rejser, forsikringsselskaber og så videre flytter deres datastyringssystem fra mainframe til . Derfor er Hadoop blevet en nye færdighed, som der er stor efterspørgsel efter.
Stor efterspørgsel efter Big Data Professionals
Den voksende virksomhedsinteresse for Hadoop og dets teknologier driver enorm efterspørgsel efter fagfolk med big data-færdigheder. Vi kan sige, big data skaber store karrieremuligheder for mainframe-professionelle . Organisationer, der migrerer til Hadoop, leder efter mennesker med viden og erfaring med Hadoop og dets tilgange som MapReduce og R. Derfor vil mainframe-fagfolk, der overgår til big data-plads sammen med Hadoop-færdigheder, have en god karriere foran sig.
Ifølge Alice Hill, administrerende direktør for Dice.com, ”Indlæg for Hadoop-job er steget med 64 procent fra for et år siden, og Hadoop er førende inden for big data-kategorien for jobannoncer.”
At lære eller bruge Hadoop kræver et analytisk niveau. Med mainframe-viden som base vil dit forsøg på at lære Hadoop gøre dig mere effektiv og sund til at håndtere forskellige og skiftende teknologier. Som tekniker er jeg sikker på, at du er klar til at forkæle og opbygge nye ting, og i øjeblikket vinder store data og dataanalyser meget fart og vil blive en større fremtid. Så hvis du har kendskab til Hadoop, vil det i høj grad gavne din karriere.
hvad er et symbol i java
Så hvorfor skulle ikke IT-fagfolk flytte fra Mainframe til Big Data Hadoop, når de kan gøre det stort og fordelagtigt!
Har du et spørgsmål til os? Nævn dem i kommentarfeltet, så vender vi tilbage til dig.
Relaterede indlæg:
sæt klassesti til java