Top 5 kỹ năng lập trình Big Data bạn nên biết
Những năm gần đây, Big Data đã phát triển với tốc độ nhanh chóng. Cùng với đó là nhu cầu về các lập trình viên Big Data ngày càng tăng. Tuy nhiên, làm thế nào để trở thành Big Data Developer? Bài viết dưới đây chia sẻ Top 5 kỹ năng lập trình Big Data bạn nên biết.
Nội dung
Apache Hadoop
Hadoop là một Apache framework mã nguồn mở được viết bằng java, cho phép xử lý phân tán (distributed processing) các tập dữ liệu lớn trên các cụm máy tính (clusters of computers) thông qua mô hình lập trình đơn giản. Hadoop là framework lâu đời nhất để lưu trữ và xử lý Big Data.
Hadoop framework gồm 4 module:
- Hadoop Common: Đây là các thư viện và tiện ích cần thiết của Java để các module khác sử dụng. Những thư viện này cung cấp hệ thống file và lớp OS trừu tượng, đồng thời chứa các mã lệnh Java để khởi động Hadoop.
- Hadoop YARN: Đây là framework để quản lý tiến trình và tài nguyên của các cluster.
- Hadoop Distributed File System (HDFS): Đây là hệ thống file phân tán cung cấp truy cập thông lượng cao cho ứng dụng khai thác dữ liệu.
- Hadoop MapReduce: Đây là hệ thống dựa trên YARN dùng để xử lý song song các tập dữ liệu lớn.
Thành thạo Apache Hadoop là bước đầu tiên để trở thành lập trình viên Big Data.
Apache Spark
Xử lý Big Data trong thời gian thực là vấn đề lớn ngày nay. Từ việc nhận đề xuất từ Netflix đế phát hiện gian lận thẻ tín dụng, xử lý Big Data trong thời gian thực đều có thể thực hiện điều đó. Apache Spark là một framework phân cụm với mục đích chung là xử lý Big Data trong thời gian thực. Nó cung cấp tốc độ xử lý nhanh chóng, nhanh hơn 100 lần so với Hadoop.
Ngoài Hadoop, Big Data Developer phải có ít nhất kỹ năng một kỹ năng trong framework xử lý dữ liệu thời gian thực và Spark là lựa chọn tối ưu cho họ.
Ngôn ngữ lập trình
Để trở thành Big Data Developer, bạn phải thành thạo việc coding. Có kiến thức về cấu trúc dữ liệu và thuật toán và ít nhất một ngôn ngữ lập trình luôn là một lợi thế cho những ai theo đuổi vị trí Big Data Developer. Các ngôn ngữ này bao gồm Java, Python, R, Scala, Ruby, v.v. ISB khuyên bạn nên chọn Python, đây là ngôn ngữ thống kê và rất dễ hiểu.
SQL
SQL là viết tắt của Structured Query Language, là ngôn ngữ tập trung vào cơ sở dữ liệu, được sử dụng để quản lý và xử lý dữ liệu có cấu trúc. Vì cơ sở dữ liệu quan hệ là đóng vai trò lớn trong kỷ nguyên Big Data, nên có kiến thức SQL là lợi thế rất lớn cho bạn. SQL là một thành phần chính của kho Hadoop Scala. Phiên bản khác của nó, PL / SQL cũng được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực này.
NoSQL
Với lượng dữ liệu do các tổ chức tạo ra tăng nhanh qua mỗi năm, các cơ sở dữ liệu truyền thống không có khả năng xử lý bộ dữ liệu lớn như vậy. Các cơ sở dữ liệu NoSQL như Hbase, Cassandra, Couchbase, MongoDB, v.v … hiện đang tiếp quản các cơ sở dữ liệu truyền thống. Chúng có thể lưu trữ và quản lý một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc. Do đó, một chuyên gia về NoSQL sẽ luôn được các nhà tuyển dụng tìm kiếm.
Có 2 lý do chính lý giải cho việc tại sao Big Data ngày càng phát triển
Nhu cầu gia tăng
Bởi lẽ, thị trường ngày càng cạnh tranh khốc liệt, các công ty ngày càng tận dụng lợi thế của Big Data. Do đó, Big Data phát triển nhanh chóng và không ngành nào nằm ngoài tầm ảnh hưởng.
Các tổ chức đang nhận ra giá trị của Big Data và liên tục tìm kiếm các Big Data Developers có tay nghề cao.
Mức lương cao hơn
Lý do thứ hai cho sự phát triển của Big Data là sự chênh lệch giữa nhu cầu Big Data Developer và số lượng Big Data Developer trên thị trường. Chính vì thế, sự thiếu hụt số lượng Big Data Developer trên thị trường dẫn đến nhà tuyển dụng sẵn sàng chi trả cho họ một mức lương cao hơn và không ngừng gia tăng. Mức lương trung bình trong lĩnh vực này cao hơn nhiều so với mức lương trung bình của nhiều chuyên gia khác.
Bởi những lý do trên, nếu bạn muốn trở thành Big Data Developer trong tương lai, ngay bây giờ hãy trang bị cho mình 5 kỹ năng lập trình Big Data bạn nhé!
Nguồn: data-flair.training