Apache Hadoopは、ビッグデータを保存・処理するための強力なプラットフォームです。有能なHadoop開発者を見つける方法をお伝えします。

Hadoop部隊

ビッグデータが席巻しています。そのため、大規模データベースを利用するメリットを享受しようとするなら、Hadoopの優秀な人材を確保することは必須です。

しかし、立派なHadoopスペシャリストと新人の候補者をどうやって見分ければいいのでしょうか？

フリーランスのHadoop開発者を探したり、シニアのApache開発者を雇いたい場合、注意すべき点がいくつかあります。

このガイドでは、必要な面接の段階を説明します。

また、AmazonやLinkedIn、その他多くの企業でよく使われる質問も用意しました。これらの質問は、候補者がHadoopの仕組みについて本当によく知っているかどうかを理解するのに役立ちます。

スキルカウント

Hadoop developer hire freelance Apache – Hadoopについて話しているときに思い浮かぶ連想配列です。

では、そもそもHadoopの名人を形成する構成要素とは何でしょうか？ここでは、候補者が持つべきHadoop共通のコンピテンシーを紹介します。

  1. SQL

SQLと分散システムに精通していることは良いスタートです。候補者がこの2つについて知っていれば知っているほど、データベースの専門用語をより理解できるようになります。そして、Hadoopはデータベースのアーキテクチャーがすべてだ。

  1. プログラミング言語

次の要件は、これらのPLをしっかり把握していることだ：Java、JavaScript、NodeJSだ。

そして、それらの「親戚」も忘れてはならない：Closure、Python、Kotlinなどだ。Javaファミリーの言語であれば、基本的にどの言語も優れた追加要素となるだろう。

なぜかというと、HadoopはJavaから作られたからだ。つまり、候補者がこれらのツールのいくつかでプログラミングした経験があればあるほど、能力は高くなる。

例えば、Pig Latinスクリプトを開発したことがあるかどうか聞いてみよう。JSPサーブレットの作成方法を知っているかどうか。もしそうなら、それは間違いなく大きなプラスだ。

  1. ポートフォリオ

クリエイティブな才能を輝かせる時が来た！求職者のポートフォリオには、少なくとも1つのHadoopプロジェクトがあることが望ましい。

派手なものである必要はありません。今すぐエコシステムに統合できるような、すぐに使える製品である必要もありません。学生プロジェクト」でもいい。

まず、応募者がHadoopの用語を理解していることを証明できる。そして、分析データ、ピッグスクリプティング、デザインパターンなど、他の複雑な仕組みがどのように機能するかも。

第二に、完成したプロジェクトを提供できることを示す。そのためには、かなりの規律と集中力が必要だ。特に一人で制作した場合は。

  1. フレームワーク

HDFS（Hadoop Distributed File System）は、Hadoopプラットフォームが提供するデータウェアハウスだ。主な利点は単純だ：

  • 安い。
  • サイズはかなり巨大だ。

言うまでもなく、HDFSはデータのインポートやエクスポート、処理、そして最終的にビジネスが必要とする結果の抽出といった本質的な部分に関係している。

そのため、Apache SparkとMapReduceに精通している必要がある。これらは、HDFSに保存されたビッグデータを操作するために不可欠なフレームワークです。

  1. スパークSQL

SQLについてはすでに述べた。基本的に、Spark SQLは構造化データ処理を担うツールだ。このモジュールの主な利点は、データのクエリ作業を非常に素早く行えることだ。

プログラミングの抽象化、DataFrames、その他の特典のおかげで、開発者はコード変換の助けを借りてSQLクエリを作成することができます。

長い目で見れば、このツールはあなたのプロジェクトに素晴らしい結果をもたらすだろう。ずっと速く。ですから、もし候補者がSQL Sparkの操作方法を知っていれば、それもまた「プロ」なのです。

  1. Apache Hive

Hiredに掲載されているHadoop開発者の求人の多くは、Apache Hiveの熟練度を重要なスキルとして挙げています。それには理由がある！

一言で言えば、Apache Hiveはデータストレージに使用されるデジタルウェアハウスです。様々なファイルシステムやデータベースからデータクエリを実行するための基本的なツールです。さらに、高い耐障害性を持っています。

繰り返しになるが、SQLを利用したツールだ。候補者に、ハイブテーブルの作成やハイブクエリの作成に精通しているかどうかを尋ねてください。

また、Apache Hiveの優れた機能としてパーティショニングがあります。この機能は、データ検索をよりシンプルかつ高速にします。その結果、ビッグデータ分析に非常に役立ちます。

  1. Kafka

ボヘミアの小説家ではなく、分析作業に使われるモジュールだ。そのため、使用経験が必須となる。

このモジュールは、データを処理する必要があるときの救世主だ。正確には大量のデータだ！インメモリ・マイクロサービスでもかなり役に立つ。

Kafkaの実用的な用途は驚くほど多岐にわたる。

Kafkaを使えば、コールセンターからのフィードバックに目を光らせることができる。Kafkaは、苦情、要望、注文、その他の貴重な情報を知ることができる。(顧客からの情報です）。

IoTセンサーからのフィードバックを分析するのも素晴らしい使い方だ。

この種の情報は、ユーザーの習慣や行動を探るのに役立つ。どの機能をより楽しんでいるのか？どのスマート家電が最も大きな仕事をしているのか？どのような音声アシスタントが常用されているのか？おわかりでしょう。

  1. スクープ

データのインポートや転送の経験も必須だ。Sqoopは、HDFSと他のデータベースサーバー間でデータを実行できる柔軟なツールだ：Teradata、SAP、AWS、Postgres、その他多数。

もうすぐ開発者になる人は、Sqoopの経験者でなければなりません。そうでなければ、Hadoopから外部ストレージに膨大なデータチャンクをディスパッチできない。そしてある時点で、あなたはこの操作を実行する必要があります：

  • 貴重な情報をバックアップする。
  • 第三者と共有する。
  • 追加処理を行う。

つまり、Sqoopには技術的な知識が不可欠なのだ。

  1. グラフィックス

採用したくなるようなHadoop開発者の履歴書には、GraphXや Graphについて触れなければならない。これらはAPIツールで、開発者はグラフ、エッジ、頂点、その他のビジュアルデータを作成することができる。

例えば、GraphXは探索的分析や反復的グラフ計算を行う。さらに、Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（ロード ）のアプローチも自慢できる。このノウハウにより、大量のデータを別のシステムにロードし、変換することができる。特典が満載だ！

  1. クラスター

Hadoopクラスターは、マスターノードとワーカーノードで構成されるネットワークだ。これらのノードが分散ファイルシステムをスイス時計のように動かしている。

そのため、Ambari、Google Cloud Dataproc、RStudio、Quboleなどが登場すると嬉しい。

Hadoopクラスタの運用は非常に重要だ。その上、これらのツールは進捗を監視するのに最適だ。多くのツールは、アクティブなすべてのアプリのステータスをチェックし、更新する。

他に知っておくべきことは？

面接では、Hadoopに関連するこれらのトップクラスの質問のいくつかを使ってください：

  • 投機的実行の定義
  • 分散キャッシュには何か利点がありますか？
  • 1つのノードにいくつのJVMを置くことができますか？
  • InputSplitは何をしますか？なぜ必要なのですか？
  • そのユニークなURLを見つけるのに、どのツールを使いますか？
  • 億のURLの中から最初のユニークなURLを見つけるには？
  • あなたが個人的に扱ったことのあるビッグデータはどのくらいの規模ですか？
  • どのようなシナリオでバケッティングとパーティショニングを使いますか？
  • ヒープエラーはどこから発生し、どのように取り除くのか？
  • TextInputとKeyValue – これらのフォーマットの違いは何ですか？

なぜHadoopが必要なのですか？

Apache Hadoopは、ビッグデータの処理に関しては一流のツールです。そして、このデータがビジネスにとっていかに不可欠であるかは、すでにご存知のことでしょう。特に、大規模に事業を展開する企業にとっては。

統計が示すように、ビッグデータはハードワーカーを必要とする分野だ。ひどく！

とりわけ、95％の企業が構造化されていないデータに悩まされていると報告されている。 97.営利・非営利を問わず、ビッグデータに投資している組織は全体の2％だ。そして、ネットフリックスが節約しているのは 10億ドルを節約している！

ビッグデータの需要はまだピークに達していない。膨大な予算が注ぎ込まれている。そしてHadoopは、そのすべてを可能にする適切なツールなのだ。しかもHadoopはオープンソースのシステムだ。

Adobe、Spotify、Yahoo、eBayなどがすでに採用している。次はあなたの番かも？

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