Apache Hadoop es una potente plataforma para almacenar y procesar big data. Le mostraremos cómo encontrar desarrolladores de Hadoop competentes.
Ejército Hadoop
El big data está en auge. Así que si está pensando en beneficiarse del uso de grandes bases de datos, la contratación de grandes talentos en Hadoop es imprescindible.
Pero, ¿cómo separar a los buenos expertos en Hadoop de los candidatos novatos?
Bueno, hay algunos matices a tener en cuenta a la hora de buscar desarrolladores Hadoop freelance o contratar desarrolladores Apache senior.
Nuestra guía le guiará a través de las etapas necesarias de una entrevista.
También hemos preparado algunas preguntas populares: las utilizan Amazon, LinkedIn y otros. Te ayudarán a entender si el candidato sabe realmente cómo funciona Hadoop.
Calculadora de habilidades
Hadoop Developer Hiring Freelancers Apache – Cuando hablamos de Hadoop, nos vienen a la mente una serie de asociaciones.
Entonces, ¿cuáles son las piedras angulares que conforman una mente maestra de Hadoop? He aquí algunas competencias comunes de Hadoop que los candidatos deben poseer
- Lenguaje de consulta
Dominar SQL y los sistemas distribuidos es un buen comienzo. El truco está en que cuanto más sepa un candidato sobre estos dos temas, mejor entenderá la terminología de las bases de datos. Y en el corazón de Hadoop está la arquitectura de la base de datos.
- Lenguajes de programación
El siguiente requisito es un dominio firme de estos lenguajes de programación: Java, JavaScript, NodeJS, etc.
Sin olvidar a sus “parientes”: Closure, Python, Kotlin, etc. Básicamente, cualquier lenguaje de la familia Java será un buen complemento.
¿Por qué? Porque Hadoop se desarrolló a partir de Java. Por lo tanto, cuanta más experiencia tenga un candidato programando con estas herramientas, más competente será.
Por ejemplo, pregúntales si han desarrollado scripts en Pig Latin antes. O si saben crear servlets JSP. Si es así, es una gran ventaja.
- Cartera
Es una buena idea tener al menos un proyecto Hadoop en la cartera del candidato.
No tiene por qué ser sofisticado. No tiene por qué ser un producto estándar que pueda integrar inmediatamente en su ecosistema. Un “proyecto de estudiante” será suficiente.
Para empezar, demuestra que el candidato entiende la terminología de Hadoop. Así como otras formas complejas de trabajar: parseo de datos, piggybacking scripts, patrones de diseño.
En segundo lugar, demuestra que se puede completar un proyecto. Y eso requiere mucha disciplina y concentración. Especialmente si estás completando el proyecto solo.
- Marco de trabajo
HDFS o Hadoop Distributed File System es el almacén de datos que proporciona la plataforma. Sus principales ventajas son sencillas
- Económico.
- Muy grande.
Ni que decir tiene que las principales funciones de HDFS incluyen la importación y exportación de datos, su procesamiento y, en última instancia, la extracción de los resultados requeridos por el negocio.
A su vez, esto requiere que el candidato conozca bien Apache Spark y MapReduce. Se trata de frameworks cruciales que permiten procesar big data almacenados en HDFS.
- Spark SQL
Ya hemos mencionado SQL. básicamente, Spark SQL es una herramienta encargada de trabajar con datos estructurados. La principal ventaja de este módulo es que puede acelerar significativamente las tareas de consulta de datos.
Gracias a sus abstracciones de programación, marcos de datos y otras ventajas, Spark SQL permite a los desarrolladores crear consultas SQL con la ayuda de transformaciones de código.
A largo plazo, esta herramienta le permitirá obtener resultados impresionantes con sus proyectos. Mayor rapidez. Por lo tanto, si el candidato sabe manejar Spark SQL, entonces es otro “experto”.
- Apache Hive
Muchas de las ofertas de empleo para desarrolladores Hadoop en Hired mencionan que el dominio de Apache Hive es una habilidad clave. Y tiene sentido.
En pocas palabras, Apache Hive es un repositorio digital para el almacenamiento de datos. Es una herramienta esencial para consultar datos de varios sistemas de archivos y bases de datos. Además, es altamente tolerante a fallos y muy fiable.
Del mismo modo, es una herramienta basada en SQL. Pregunte a los candidatos si están familiarizados con la creación de tablas hive mediante carga o con la escritura de consultas hive.
Además, Apache Hive tiene una gran característica llamada particionamiento. Esta función permite recuperar datos de forma más fácil y rápida. También es muy útil para el análisis de big data.
- Kafka.
No se trata de un novelista bohemio, sino de un módulo para el trabajo analítico. Por lo tanto, la experiencia en su uso es esencial.
Este módulo es tu salvador cuando necesitas trabajar con datos. También es muy útil en microservicios en memoria.
Kafka tiene una gran variedad de aplicaciones prácticas
Con él, puedes monitorizar el feedback de los call centers.Kafka puede conocer quejas, peticiones, pedidos y otra información valiosa (de tu base de clientes).
Otra forma estupenda es analizar los comentarios de los sensores IoT.
Este tipo de información te ayudará a explorar los hábitos y el comportamiento de tus usuarios. ¿Cuáles son sus funciones favoritas? ¿Qué electrodomésticos inteligentes hacen la mayor parte del trabajo? ¿Qué asistentes de voz utilizan más? Y ahí lo tienes.
- Sqoop.
La experiencia en la importación y transferencia de datos es otra necesidad.Sqoop es una herramienta flexible que le permite ejecutar datos entre HDFS y otros servidores de bases de datos como Teradata, SAP, AWS, Postgres, y más.
Sus futuros desarrolladores deben tener experiencia en el uso de Sqoop. De lo contrario, no podrá enviar grandes cantidades de datos desde Hadoop a un almacenamiento externo. En algunos casos, necesitarás realizar esta operación para
- Realizar copias de seguridad de datos valiosos.
- Compartir con un tercero.
- Realizar un procesamiento adicional.
En otras palabras, el conocimiento técnico de Sqoop es esencial.
- Gráficos
Un currículum de desarrollador Hadoop que le haga cosquillas debería mencionar GraphX o Graph. Se trata de herramientas API que los desarrolladores pueden utilizar para crear gráficos, aristas, vértices y otras visualizaciones de datos.
Por ejemplo, GraphX incluye análisis exploratorio y cálculo iterativo de gráficos. Además, dispone de métodos de extracción, transformación y carga . Estos conocimientos permiten cargar y transformar grandes cantidades de datos en otro sistema. Una serie de ventajas
- Agrupación
Un clúster Hadoop es una red de nodos maestros y trabajadores. Estos nodos, a su vez, mantienen el sistema de archivos distribuido funcionando como un reloj suizo.
Gracias a ello, aplicaciones como Ambari , Google Cloud Dataproc, RStudio y Qubole brillan con luz propia.
Operar un clúster Hadoop es fundamental. Además, estas herramientas son estupendas para supervisar el progreso: muchas de ellas comprueban y actualizan el estado de cada aplicación activa.
¿Qué más necesito saber?
Utilice algunas de las siguientes preguntas populares relacionadas con Hadoop durante el proceso de entrevista
- Defina la ejecución especulativa.
- ¿Es ventajoso el almacenamiento en caché distribuido?
- ¿Cuántas JVM puede haber en un nodo?
- ¿Cuál es la función de InputSplit?
- ¿Qué herramientas utilizaría para encontrar URL únicas?
- ¿Cómo se encuentra la primera URL única entre mil millones de URL?
- ¿Con cuántos macrodatos ha trabajado personalmente?
- ¿Cuándo utilizarías Bucketing y Partitioning?
- ¿De dónde proceden los errores de montón y cómo eliminarlos?
- TextInput y KeyValue: ¿cuál es la diferencia entre estos dos formatos?
¿Por qué se necesita Hadoop?
Apache Hadoop es una herramienta de primera categoría para trabajar con big data. Ya sabe lo importantes que son estos datos para las empresas. Especialmente las empresas que operan a gran escala.
Como muestran las estadísticas, Big Data es un área que necesita trabajadores. Y necesita muchos.
Según los informes, el 95% de las empresas sufren de una mala estructura de datos. 97.El 2% de las empresas y organizaciones sin ánimo de lucro invierten en ello.Netflix ahorra miles de millones de dólares Miles de millones de dólares ahorrados con su ayuda
La demanda de big data está lejos de tocar techo. Se están invirtiendo enormes presupuestos en ello. Y Hadoop es la herramienta para que todo funcione a su favor. Además, Hadoop es de código abierto.
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