Klarer organisasjonen din data ved hjelp av mainframe, og er du en mainframe-profesjonell? Hvis ja, vil du kanskje være klar for elefanten i rommet! Organisasjonen din, som mange andre, kan snart laste hovedrammesatsen til . Hvis det skjer, må du som mainframe-profesjonell også være Hadoop-klar.
La oss raskt forstå hvorfor det er intelligent for en mainframe-profesjonell å være klar for dette trekket.
lære å bruke visuelt studio
Proaktivitet kan hjelpe deg med å få mer jobbansvar etter skiftet
På grunn av nylige fremskritt innen databehandling, beveger mange kjernevirksomheter som er batchorienterte og kjører på hovedrammene, til moderne plattformer. Ideen med mainframe-overgang er å tilpasse seg fleksibelt til endringene i forretningsbehovet. Tidligere var dataene vi fanget strukturert og stille, for eksempel: salgsdata, innkjøpsordrer og andre standard bedriftsdata. Men nå er oppføring av store data, med mer ustrukturert informasjon som tekst, dokumenter, bilder og så videre, en utfordring for vårt forretningssystem. Mainframe lever i en verden av strukturerte data, der håndtering av høyt volum ustrukturerte data er tidkrevende og kostbart. Heldigvis, Hadoop, en åpen kildekodeplattform ser ut til å være en levedyktig alternativ til mainframe som håndterer høyt volum og mange data generert av virksomheten. Å være åpen kildekode gjør Hadoop kostnadseffektivt og enkelt å bruke. Derfor bruker mer enn 150 bedrifter dette open source-kildedatastyringssystemet, og resten skynder seg å bli med. Hvis du kjenner Hadoop før organisasjonen din gjør det, så er du klar til å ta en ny rolle, og mer ansvar.
La oss forestille oss at organisasjonen din nylig har flyttet datahåndteringen til Hadoop. Etter denne overgangen ville de kreve arbeidskraft med Hadoop-kunnskaper og ferdigheter. Hvis du har skaffet deg arbeidskunnskap om big data og Hadoop på forhånd, vil verdien din for organisasjonen øke mangfoldig.
De andre avgjørende årsakene til at som hovedrammeprofessor, å flytte til Hadoop kan være en fordel, er:
- Som vi har sett, er hovedårsaken til at mange organisasjoner flytter til Hadoop manglende evne til mainframe til å håndtere arbeidsbelastning. Imidlertid håndterer Hadoop bedriftens arbeidsbelastning, reduserer belastningen og reduserer i hovedsak kostnadene.
- Hadoop har muligheten til å håndtere komplekse forretningslogikker. Dette vil gjøre deg mer effektiv da du allerede har kunnskap om å jobbe med mainframe.
- På en måte kan arbeid med mainframes hindre deg i å møte servicenivåavtalene. Årsaken til dette er det økende datamengden. Hvis du kjenner Hadoop og dets andre funksjoner som PIG, Hive, Sqoop, Hbase osv., Vil du være i stand til å håndtere ethvert volum og hastighet på data under forskjellige forhold.
- Generelt tar det større tid å behandle dataene med batchbehandling. Dette resulterer i forsinkelse av rapporter og deres analyse. Med Hadoop på plass, vil batchbehandling bli enklere.
- Når du har mestret hovedrammen, ville det være veldig enkelt å lære Hadoop, siden det har enkle og korte koder.
Mange IT-fagpersoner har spådd at Hadoop vil være fremtiden for datastyringssystem. Det er ikke bare IT-selskapene, men de andre bransjene som detaljhandel, næringsmiddelindustri, konsulentselskaper, e-læringsvirksomhet, finansfirmaer på nettet, forsikringsselskaper og så videre flytter datastyringssystemet fra mainframe til . Derfor har Hadoop blitt en nye ferdighet, som det er veldig etterspurt.
Stor etterspørsel etter Big Data Professionals
Den økende virksomhetsinteressen for Hadoop og dets teknologier gir stor etterspørsel etter fagpersoner med big data-ferdigheter. Vi kan si, big data skaper store karrieremuligheter for mainframe-profesjonelle . Organisasjoner som migrerer til Hadoop leter etter personer med kunnskap og erfaring fra Hadoop og dets tilnærminger som MapReduce og R. Derfor vil mainframe-profesjonelle som går over til big data space sammen med Hadoop ferdighetssett ha en flott karriere fremover.
I følge Alice Hill, administrerende direktør for Dice.com, 'Innleggene for Hadoop-jobber økte med 64 prosent fra for et år siden, og Hadoop er ledende innen big data-kategorien for stillingsannonser.'
Å lære eller bruke Hadoop krever et nivå av analytisk ekspertise. Med hovedrammekunnskap som base, vil ditt forsøk på å lære Hadoop gjøre deg mer effektiv og lydfull til å håndtere forskjellige og skiftende teknologier. Som tekniker er jeg sikker på at du vil være i stand til å hengi deg og bygge nye ting, og for tiden får Big data og dataanalyse mye fart og kommer til å bli en større fremtid. Så hvis du har kunnskap om Hadoop, vil det være til stor fordel for karrieren din.
Så hvorfor skulle ikke IT-fagpersoner flytte fra Mainframe til Big Data Hadoop, når de kan gjøre det stort og fordelaktig!
Har du spørsmål til oss? Vennligst nevn dem i kommentarfeltet, så kommer vi tilbake til deg.
Relaterte innlegg: