شرکت‌های بزرگ امروزی با تولید و جمع‌آوری داده‌های عظیمی مواجه هستند. این حجم عظیم داده‌ها از منابع گوناگون نظیر تراکنش‌های مالی، ارتباطات مشتریان، حسگرها، و اطلاعات لاگ‌ها به دست می‌آید. به عنوان مثال:

• تراکنش‌های مالی:
  • شرکت‌های بانکی میلیاردها تراکنش مالی را در سطح جهان انجام می‌دهند. به عنوان مثال، یک بانک بزرگ ممکن است روزانه میلیارد‌ها تراکنش مالی داشته باشد.
• ارتباطات مشتریان:
  • شرکت‌های فناوری، ارتباطات، و خدمات اینترنتی میلیاردها داده از تعاملات مشتریان خود را دریافت می‌کنند. این شامل اطلاعات از تاریخچه خرید، ترجیحات مشتری، و تعاملات آنلاین است.
• حسگرها:
  • شرکت‌های مرتبط با اینترنت اشیاء (IoT) از حسگرها مانند دستگاه‌های پوشیدنی، سنسورها در خودروها، و سایر دستگاه‌ها به میلیاردها داده دست پیدا می‌کنند.

برخی از چالش­هایی که این شرکت­های با آن مواجه هستند عبارتند از:

• پردازش­های سنگین:
  • حجم بالای داده‌ها نیازمند زیرساخت‌های قوی برای پردازش و تحلیل سریع آنهاست. الگوریتم‌های بهینه و سیستم‌های پردازش موازی مهم است.
• منابع محدود:
  • اکثر سازمان‌ها با محدودیت‌های منابع مانند فضای ذخیره‌سازی، توان پردازشی، و پهنای باند مواجه هستند. بهینه‌سازی استفاده از این منابع چالشی است.
• تنوع داده:
  • داده‌ها از منابع مختلف و با فرمت‌های گوناگون آمده و تنوع در تحلیل آنها چالش‌های خود را به همراه دارد.
• داده‌های بی‌ساختار:
  • بخشی از داده‌ها به صورت بی‌ساختار است که نیازمند ابزارها و تکنیک‌های خاص برای تحلیل و استخراج اطلاعات مفید هستند.

برای مواجه با این چالش­ها، شرکت­ها هم به استراتژی­ها، معماری­ها و مفاهیم جدید و هم به ابزارهای مدرن مدیریت داده در مقیاس بالا نیاز دارند. مفاهیمی نظیر پردازش­های موازی، معماری­های توزیع­شده، ایجاد خط­لوله­ها به جهت پردازش داده­ها بصورت جریانی، ذخیره­سازی داده­های تجمیع شده و ابزارهایی نظیر آپاچی هدوپ، پایگاه داده­های غیررابطه­ایی، سیستم­فایل­ها و ذخیره­ساز­های اشیا از جمله مواردی هستند که می­توانند به در این زمینه کمک کنند.

از سکوی هدوپ می­توان به عنوان یک راه­حل جامع برای مدیریت داده­ها بصورت توزیع­شده و مقیاس­پذیر نام برد. برخی از خصوصیات این سکوی پردازشی عبارتند از:

• پردازش موازی:
  • هدوپ این امکان را می‌دهد که داده‌های خود را به صورت موازی و از طریق چندین سرور پردازش کنید، که این کار به بهبود سرعت پردازش و تحلیل بسیار کمک می‌کند.
• مقیاس‌پذیری:
  • با توانایی افزودن سرورهای جدید به کلاستر، هدوپ به شما این امکان را می‌دهد که با افزایش حجم داده‌ها، به راحتی سیستم خود را مقیاس‌پذیر کنید.
• پشتیبانی از تنوع داده:
  • هدوپ می‌تواند با استفاده از فریم‌ورک‌های مختلف مانند Apache Hadoop MapReduce، Apache Spark، و Hive، با تنوع داده‌ها مواجه شود و این امکان را فراهم کند تا داده­هایی با فرمت­های گوناگون را براحتی تجزیه و تحلیل کنید.

شرکت در دوره مدیریت کلاستر هدوپ دارای فواید متعددی است و می‌تواند به شما کمک کند تا مهارت‌ها و دانش لازم برای مدیریت بهینه مولفه­های پردازشی هدوپ را کسب کنید. در زیر چند دلیل برای شرکت در چنین دوره‌هایی ذکر شده است:

• فهم عمیق­تر از معماری هدوپ:
  • دوره مدیریت کلاستر هدوپ به شما کمک می‌کند تا به طور عمیق­تر با معماری هدوپ و اجزای آن آشنا شوید. این شامل نصب و پیکربندی، مدیریت منابع، و تعامل با ابزارهای مختلف هدوپ می‌شود.
• پیکربندی و مدیریت کلاستر:
  • آموزش‌های مرتبط با مدیریت کلاستر هدوپ به شما این امکان را می‌دهد تا بتوانید یک کلاستر هدوپ را پیکربندی کنید و مدیریت منابع و وظایف مختلف آن را انجام دهید.
• تجربه عملی:
  • این دوره تجربه عملی و پروژه‌های عملی را در ارتباط با مدیریت کلاستر هدوپ ارائه می‌دهد. که این به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های عملی خود را تقویت کنید.
• بهبود عملکرد و بهره‌وری:
  • با دانستن بهینه‌سازی منابع کلاستر هدوپ، می‌توانید عملکرد و بهره‌وری سیستم را افزایش دهید. این موضوع در محیط‌های کسب و کاری با حجم داده بزرگ بسیار حائز اهمیت است.
• مدیریت داده‌های بزرگ:
  • هدوپ برای مدیریت و پردازش داده‌های بزرگ طراحی شده است. با شرکت در دوره مربوط، شما قابلیت مدیریت داده‌های بزرگ را به طور موثرتر و با بهره‌وری بیشتری خواهید داشت.
• استفاده از ابزارهای هدوپ:
  • دوره مدیریت کلاستر هدوپ به شما این امکان را می‌دهد تا با ابزارهای پردازش و تحلیل داده مختلف هدوپ مانند MapReduce، Apache Spark، و Hive آشنا شوید و از آنها بهره‌مند شوید.
• پیشگیری از مشکلات عملیاتی:
  • با یادگیری مفاهیم مدیریت کلاستر و پیکربندی صحیح، می‌توانید مشکلات عملیاتی را پیشگیری کرده و در صورت وقوع، به راحتی آنها را رفع کنید.

با شرکت در دوره مدیریت کلاستر هدوپ، شما می‌توانید تسلط خود را بر روی مفاهیم اساسی و پیشرفته این فناوری بالا ببرید و در محیط‌هایی با حجم داده بزرگ به بهترین نحو ممکن عمل کنید.

دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مهندسین داده: در بسیاری از پروژه­های کلان داده، هدوپ به عنوان یک زیرساخت نگهداری و پردازش داده مورد استفاده قرار می­گیرد. این دوره برای مهندسین داده که علاقمند به ورود به دنیای کلان داده هستند می­تواند بسیار کمک کننده باشد.
• مدیران سیستم و متخصصین DevOps: مدیران سیستم و متخصصین DevOps می‌توانند با یادگیری مدیریت کلاستر آپاچی هدوپ توانایی پیکربندی، راه‌اندازی و  مدیریت کلاستر‌های هدوپ با هر مقیاسی را فرا بگیرند و می­تواند نقطه ورود مناسبی به حوزه مهندسی داده باشد.
• افرادی که قصد ورود به دنیای مهندسی داده دارند: این دوره برای افرادی که به دنبال یادگیری پرکاربردترین اکوسیستم در حوزه ایجاد پروژه های کلان داده هستند، بسیار مناسب است.
• افرادی که با عنوان مهندس داده قصد مهاجرت شغلی دارند:همانطور که اشاره شد، اکوسیستم هدوپ پرکاربردترین ابزار در مهندسی داده می‌باشد و یادگیری آن برای افرادی که قصد مهاجرت شغلی با عنوان مهندس داده‌ دارند، بسیار کمک‌کننده و الزامی می‌باشد.

اگر به یکی از این دسته‌ها تعلق دارید، این دوره آموزشی به شما اطلاعات و مهارت‌های لازم برای شروع یک مسیر حرفه‌ای در این حوزه را ارائه خواهد داد.

(با جستحو در قسمت جستجو شغل­های مهندس داده در در لینکدین می­توان به اهمیت یادگیری این ابزار پی برد)

برای چه کسانی مناسب نیست؟

این دوره ممکن است برای افرادی که تازه وارد دنیای فناوری و برنامه‌نویسی می‌شوند و تجربه محدودی در این حوزه دارند، چالش‌برانگیز باشد. همچنین، اگر شما به دنبال آموزش‌های سطح مقدماتی هستید، این دوره ممکن است برای شما مناسب نباشد چراکه در این دوره از مسائل مقدماتی شروع و در ادامه به مسائل کاملا پیشرفته در هدوپ می‌پردازیم. برای آنهایی که به دنبال مفاهیم بسیار پایه و ابزارهای ساده‌تر هستند نیز این دوره مناسب نیست.

آشنایی با مفاهیم پردازش داده: آشنایی با مفاهیم اصولی داده‌ها و پردازش آنها می‌تواند پیشنیاز مفیدی برای این دوره باشد. اگرچه تمام مباحث از ابتدا توضیح داده خواهد شد. خلاصه کتاب مبانی مهندسی داده در قسمت خلاصه­ های کتاب بسیار کمک کننده است.

آشنایی مقدماتی با دستورات لینوکس: نصب هدوپ در کلاس بروی لینوکس انجام می‌شود و آشنایی مقدماتی با دستورات و مفاهیم لینوکس در این زمینه به شما کمک می‌کند.

سیستم کامپیوتری با حداقل 12 گیگ رم: برای اجرای تمرینات عملی و راه­اندازی کلاستر ، نیاز به دسترسی به یک کامپیوتر و امکان نصب نرم‌افزارهای مورد نیاز می‌باشد. میزان رم موردنیاز برای کلاس حداقل 12 گیگ می‌باشد. مابقی منابع سیستم اهمیتی چندانی ندارند.

مطمئن شوید که پیش‌نیازهای فوق را به دقت مد نظر داشته باشید تا بتوانید بهترین بهره را از دوره ببرید و مفاهیم آموزش داده شده را به راحتی درک کنید.