Apache Hadoop 是存储和处理大数据的强大平台。我们将告诉你如何找到称职的 Hadoop 开发人员。
Hadoop 部队
大数据正在席卷全球。因此，如果你打算从使用大型数据库中获益，招聘一些优秀的 Hadoop 人才是必须的。
但是，如何从菜鸟候选人中挑选出合格的 Hadoop 专家呢？
在寻找自由 Hadoop 开发人员或雇佣高级 Apache 开发人员时，需要注意一些细微差别。
我们的指南将指导您完成必要的面试阶段。
我们还准备了一些流行的问题–亚马逊、LinkedIn 等公司都在使用这些问题。这些问题有助于了解应聘者是否真正了解 Hadoop 的工作原理。
技能计算
Hadoop 开发人员招聘自由职业者 Apache–当我们谈论 Hadoop 时，我们会想到这个关联数组。
那么，构成 Hadoop 高手的基石是什么呢？以下是应聘者应具备的一些 Hadoop 常见能力。
- 查询语言
熟练掌握 SQL 和分布式系统是一个良好的开端。诀窍在于，候选人对这两项知识了解得越多，就越能理解数据库术语。而 Hadoop 的核心就是数据库架构。
- 编程语言
下一个要求是牢牢掌握这些编程语言：Java、JavaScript、NodeJS。
不要忘了它们的 “亲戚”：Closure、Python、Kotlin 等。基本上，Java 家族的任何语言都将是一个很好的补充。
为什么呢？因此，应聘者使用这些工具编程的经验越丰富，能力就越强。
例如，问问他们以前是否开发过 Pig Latin 脚本。他们是否知道如何创建 JSP servlets。如果有，这绝对是一个巨大的优势。
- 投资组合
现在是让创意天才大显身手的时候了！求职者的作品集中最好至少有一个 Hadoop 项目。
不一定非要花哨。它不一定是你现在就能集成到你的生态系统中的即用型产品。一个 “学生项目 “就可以了。
首先，它可以证明申请人了解 Hadoop 的术语。还能证明其他一些错综复杂的东西–分析数据、猪脚本、设计模式–是如何工作的。
其次，这表明他们能够完成一个项目。而要做到这一点，需要良好的纪律和专注力。尤其是在独自完成项目的情况下。
- 框架
HDFS 或 Hadoop 分布式文件系统是该平台提供的数据仓库。其主要优点很简单：
- 价格便宜。
- 规模庞大。
不用说，HDFS 与导入和导出数据、处理数据以及最终提取业务所需的结果等重要方面息息相关。
反过来，这也要求候选人精通 Apache Spark 和 MapReduce。这些都是可以处理 HDFS 中存储的大数据的重要框架。
- Spark SQL
我们已经提到过 SQL。基本上，Spark SQL 是一个负责结构化数据处理的工具。该模块的主要优势在于，它能让数据查询任务变得极为快捷。
得益于其编程抽象、数据框架（DataFrames）和其他优势，Spark SQL 使开发人员能够在代码转换的帮助下创建 SQL 查询。
从长远来看，该工具将让您的项目取得令人印象深刻的成果。速度更快。因此，如果应聘者知道如何操作 SQL Spark，那就是另一个 “专业”。
- Apache Hive
Hired 上的许多 Hadoop 开发人员职位都将熟练掌握 Apache Hive 作为一项关键技能。这是有道理的！
简而言之，Apache Hive 是一种用于数据存储的数字仓库。它是执行来自各种文件系统和数据库的数据查询的基本工具。此外，它还具有很高的容错性。
同样，它也是一种由 SQL 支持的工具。询问候选人是否熟悉创建蜂巢表加载或编写蜂巢查询。
此外，Apache Hive 还有一个很棒的功能，那就是分区。该功能使数据检索更简单、更快速。反过来，它对大数据分析也很有帮助。
- 卡夫卡
它不是波希米亚小说家，而是一个用于分析工作的模块。因此，必须具备使用它的经验。
当你需要处理数据时，这个模块就是你的救命稻草。准确地说，是大量数据！它对内存中的微服务也很有帮助。
Kafka 有多种多样的实际应用。
有了它，你可以密切关注来自呼叫中心的反馈信息。Kafka 可以了解投诉、请求、订单和其他有价值的信息。(这些信息来自您的客户）。
另一个很好的方法是分析来自物联网传感器的反馈。
这类信息将帮助您探索用户的习惯和行为。他们更喜欢哪些功能？哪些智能家电的工作量最大？哪些语音助手是常用工具？你就明白了。
- Sqoop
导入和传输数据的经验是另一项必备条件。Sqoop 是一种灵活的工具，可以在 HDFS 和其他数据库服务器之间运行数据：Teradata、SAP、AWS、Postgres 和其他许多数据库服务器之间运行数据。
您即将成为的开发人员必须具有 Sqoop 经验。否则，您将无法将大量数据从 Hadoop 发送到外部存储。在某些时候，你将需要执行这一操作：
- 备份有价值的信息。
- 与第三方共享。
- 进行额外处理。
换句话说，与 Sqoop 相关的技术知识是必不可少的。
- 图形
一份能让你心动的 Hadoop 开发人员简历必须提及GraphX 或Graph。这些都是 API 工具，开发人员可以利用它们创建图形、边、顶点和其他可视化数据。
例如，GraphX 包括探索性分析和迭代图形计算。此外，它还采用了提取、转换和加载 方法。通过这一技术诀窍，您可以将大量数据加载和转换到不同的系统中。一应俱全！
- 集群
Hadoop 集群是一个由主节点和工作节点组成的网络。反过来，这些节点又使分布式文件系统像瑞士钟表一样运转。
因此，如果能看到Ambari、Google Cloud Dataproc、RStudio、Qubole 等产品，那将是再好不过了。
操作 Hadoop 集群至关重要。此外，这些工具还能很好地监控进度–其中许多工具会检查并更新每个活动应用程序的状态。
还需要了解什么？
在面试过程中，请使用以下一些与 Hadoop 相关的热门问题：
- 定义推测执行。
- 分布式缓存有什么好处？
- 一个节点上可以有多少个 JVM？
- InputSplit 的作用是什么？为什么需要它？
- 你会使用哪种工具来查找唯一 URL？
- 如何在十亿个 URL 中找到第一个唯一 URL？
- 您亲自处理过的大数据有多大？
- 在哪些情况下会使用 Bucketing 和 Partitioning？
- 堆错误从何而来，如何消除？
- TextInput 和 KeyValue – 这两种格式有什么区别？
为什么需要 Hadoop？
Apache Hadoop 是处理大数据的顶级工具。你已经知道这些数据对企业有多么重要。尤其是大规模运营的企业。
统计数据显示，大数据领域需要一些勤奋的员工。非常需要！
据报道，95% 的公司都存在数据结构不良的问题。 97.2%的商业和非营利组织对其进行投资。而 Netflix 节省了 亿美元节省了 10 亿美元！
对大数据的需求远未达到顶峰。大量预算被投入其中。而 Hadoop 正是让这一切为你所用的正确工具。另外，Hadoop 是一个开源系统。
Adobe、Spotify、雅虎、eBay 和其他公司已经采用了它。也许现在轮到你了？
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