Hadoop vs. Spark: Eine Hadoop- und Spark-Schulung wird dich zu einem Profi in Sachen Data Science machen. Erfahre, warum und wie du diese Werkzeuge zur Verarbeitung von Big Data beherrschen kannst. Die Verarbeitung von Big Data erfordert neue Werkzeuge, die große Datenmengen verarbeiten können. Zu den wichtigsten Programmen, die von Data Scientists oder Data Engineers verwendet werden, gehören Hadoop und Spark.
Hadoop vs. Spark - Was ist Apache Hadoop?
Apache Hadoop ist ein Open-Source-Framework, das zum Speichern und Verarbeiten großer Datensätze verwendet wird. Es ermöglicht die parallele Analyse von Daten auf einem Cluster aus mehreren Computern, anstatt auf einem einzelnen Rechner. Dies ermöglicht einen erheblichen Geschwindigkeitsgewinn.
Hadoop besteht aus vier Hauptmodulen. Das HDFS (Hadoop Distributed File System) ist ein verteiltes Dateisystem, das auf Standard- und Low-End-Hardware ausgeführt werden kann. Es bietet im Vergleich zu herkömmlichen Dateisystemen eine bessere Leistung und eine höhere Fehlertoleranz.
Der YARN (Yet Another Resource Negotiator) dient zur Verwaltung und Überwachung von Clusterknoten und der Ressourcennutzung. Er dient auch zur Planung von Aufgaben und Jobs.
Das MapReduce-Framework unterstützt Programme bei der Durchführung paralleler Berechnungen auf den Daten. Schließlich bietet Hadoop Common gemeinsame Java-Bibliotheken, die mit allen Modulen verwendet werden können.
Mit Hadoop ist es einfacher, die gesamte Speicher- und Verarbeitungskapazität von Servern in Clustern zu nutzen und verteilte Verarbeitungen für große Datenmengen durchzuführen. Dieses Framework liefert die Bausteine, auf denen Anwendungen und Dienste aufgebaut werden.
Daten aus verschiedenen Quellen und in verschiedenen Formaten können zu Hadoop übertragen werden, indem eine API verwendet wird, um sich mit NameNode zu verbinden. Teile jeder Datei werden auf DataNodes repliziert. Auf die zwischen den DataNodes verteilten Daten wird dann MapReduce angewendet.
Im Laufe der Jahre ist das Hadoop-Ökosystem gewachsen und umfasst nun viele Tools und Anwendungen, die sich mit Big Data beschäftigen. Dazu gehören die SQL-Engine Presto, die analytische Schnittstelle Hive, die nicht-relationale Datenbank HBase, das interaktive Notebook Zeppelin und das verteilte Verarbeitungssystem Apache Spark.
Hadoop vs. Spark - Was ist Apache Spark ?
Apache Spark ist ein verteiltes Verarbeitungssystem, das für Big-Data-Workloads verwendet wird. Es nutzt In-Memory-Caching und optimierte Abfrageausführung, um schnelle Abfragen von Daten beliebiger Größe zu ermöglichen. Einfach ausgedrückt handelt es sich um eine schnelle Engine für Big-Data-Verarbeitung.
Sie bietet eine bessere Leistung als frühere Big-Data-Tools wie MapReduce. Ihr Geheimnis ist, dass sie im RAM arbeitet und so eine schnellere Verarbeitung als auf Festplatten bietet. Diese allgemeine Engine kann für die Erstellung von Datenpipelines, für die Ingestion von Daten in eine Datenbank, für die Ausführung von Machine-Learning-Algorithmen oder für die Arbeit mit Datenströmen und Diagrammen verwendet werden.
Heutzutage ist Spark in den meisten Hadoop-Distributionen enthalten. Es hat sich zum wichtigsten Framework für die Verarbeitung von Big Data entwickelt, da es viele Vorteile bietet, angefangen bei seiner Geschwindigkeit bis hin zu einer sehr benutzerfreundlichen API für Entwickler.
Haddop vs. Spark Schulung, wie soll man sich entscheiden?
Durch die Teilnahme an einer Ausbildung kannst du dir ein Fachwissen aneignen, das in Unternehmen sehr gefragt ist.
Glassdoor schätzt, dass Data Science im Jahr 2021 die am zweitschnellsten wachsende Branche in den USA sein wird. Fachkräfte sind in allen Branchen begehrt, da das weltweite Datenvolumen zusammen mit der Einführung von künstlicher Intelligenz explodiert.
In Deutschland kann ein Data Scientist als Einsteiger zwischen 35.000 und 55.000 Euro pro Jahr verdienen, mit etwas Erfahrung zwischen 45.000 und 60.000 Euro. Ein Data Analyst hingegen verdient zwischen 35.000 € und 60.000 € pro Jahr.
Wie kann man eine Hadoop vs. Spark-Schulung absolvieren?
Um zu lernen, wie man Hadoop und Spark benutzt, kannst du die DataScientest-Ausbildung wählen. Diese Big-Data-Tools sind das Herzstück unserer Programme für Data Engineer, Data Scientist und Data Analyst.
In diesen Kursen lernst du, wie man Hadoop und Spark verwendet, aber auch Python-Programmierung, SQL für Datenbanken, Machine Learning, DevOps oder DataViz. Am Ende des Kurses wirst du über alle Fähigkeiten verfügen, die für die Ausübung von Big-Data-Berufen erforderlich sind.
Ob du arbeitssuchend oder berufstätig bist, kannst du zwischen einem intensiven BootCamp oder einem Weiterbildungsprogramm wählen. Unser innovativer Blended-Learning-Ansatz vereint eine gecoachte Cloud-Plattform und Masterclasses.
Am Ende des Kurses erhältst du ein Zertifikat, das von MINES ParisTech / PSL Executive Education verliehen wird. Dieser Titel wird von der Industrie anerkannt, und mehr als 80 % der Alumni haben sofort einen Job gefunden.
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