Apache Hadoop ist eine leistungsstarke Plattform für die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen. Wir sagen Ihnen, wie Sie einen kompetenten Hadoop-Entwickler finden.

Die Hadoop-Truppe

Big Data ist auf dem Vormarsch. Wenn Sie also die Vorteile großer Datenbanken nutzen wollen, müssen Sie unbedingt ein paar brillante Hadoop-Talente rekrutieren

Aber wie können Sie einen würdigen Hadoop-Spezialisten von einem unerfahrenen Kandidaten unterscheiden?

Bei der Suche nach einem freiberuflichen Hadoop-Entwickler oder bei der Einstellung eines erfahrenen Apache-Entwicklers sind einige Feinheiten zu beachten

Unser Leitfaden führt Sie durch die notwendigen Interviewphasen

Wir haben auch einige beliebte Fragen vorbereitet – sie werden von Unternehmen wie Amazon, LinkedIn und vielen anderen verwendet. Sie helfen Ihnen dabei, herauszufinden, ob der Bewerber wirklich gute Kenntnisse über die Funktionsweise von Hadoop hat oder nicht

Fertigkeiten zählen

Hadoop developer hire freelance Apache – das ist eine assoziative Reihe, die uns in den Sinn kommt, wenn wir über Hadoop sprechen

Was sind also die Bausteine, die einen Hadoop-Virtuosen überhaupt erst ausmachen? Hier sind einige allgemeine Hadoop-Kompetenzen, die ein Bewerber haben sollte

  1. SQL

Die Beherrschung von SQL sowie von verteilten Systemen ist ein guter Anfang. Der Trick dabei ist, dass Ihr Bewerber die Datenbankterminologie umso besser versteht, je mehr er über diese beiden Begriffe weiß. Und bei Hadoop geht es um die Architektur von Datenbanken

  1. Programmiersprachen

Die nächste Voraussetzung ist die sichere Beherrschung dieser PLs: Java, JavaScript, NodeJS

Und nicht zu vergessen ihre “Verwandten”: Closure, Python, Kotlin und andere. Grundsätzlich ist jede Sprache aus der Java-Familie eine hervorragende Ergänzung

Warum? Hadoop wurde aus Java heraus entwickelt. Je mehr Erfahrung Ihr Bewerber also mit der Programmierung mit einigen dieser Tools hat, desto höher ist seine Kompetenz

Fragen Sie ihn zum Beispiel, ob er bereits Pig Latin-Skripte entwickelt hat. Oder ob sie wissen, wie man JSP-Servlets erstellt. Wenn ja, ist das definitiv ein großer Vorteil

  1. Portfolio

Jetzt ist es an der Zeit, das kreative Genie glänzen zu lassen! Vorzugsweise sollte ein Arbeitssuchender mindestens ein Hadoop-Projekt in seinem Portfolio haben

Es muss nicht unbedingt etwas Ausgefallenes sein. Es muss auch kein sofort einsatzbereites Produkt sein, das Sie sofort in Ihr Ökosystem integrieren können. Ein “Studentenprojekt” reicht aus

Erstens beweist es, dass der Bewerber die Terminologie von Hadoop versteht. Und auch, wie einige andere Feinheiten – analysierte Daten, Pig Scripting, Entwurfsmuster – funktionieren

Zweitens zeigt es, dass sie ein fertiges Projekt liefern können. Und das erfordert ein hohes Maß an Disziplin und Konzentration. Vor allem, wenn es im Alleingang erstellt wurde

  1. Rahmenwerke

HDFS oder Hadoop Distributed File System ist ein von der Plattform angebotenes Datenlager. Die Hauptvorteile sind einfach

  • Es ist billig.
  • Es ist ziemlich monströs in der Größe.

Natürlich ist HDFS mit so wesentlichen Aspekten wie dem Import und Export von Daten, ihrer Verarbeitung und schließlich der Extraktion der Ergebnisse, die Ihr Unternehmen benötigt, verbunden

Dies wiederum setzt voraus, dass Ihr Kandidat Apache Spark und MapReduce beherrscht. Dies sind wichtige Frameworks, die es ermöglichen, die im HDFS gespeicherten Big Data zu bearbeiten

  1. Spark SQL

Wir haben bereits SQL erwähnt. Im Grunde ist Spark SQL ein Werkzeug, das für die Verarbeitung strukturierter Daten zuständig ist. Der Hauptvorteil dieses Moduls besteht darin, dass es Datenabfragen extrem schnell macht

Dank der Programmierabstraktion, der DataFrames und anderer Vorteile ermöglicht Spark SQL Entwicklern die Erstellung von SQL-Abfragen mit Hilfe von Code-Transformationen

Langfristig gesehen wird Ihr Projekt mit diesem Tool beeindruckende Ergebnisse erzielen. Viel schneller. Wenn der Kandidat also weiß, wie man Spark SQL bedient, ist das ein weiterer “Profi”

  1. Apache Hive

In vielen Stellenangeboten für Hadoop-Entwickler auf Hired wird die Beherrschung von Apache Hive als wichtige Fähigkeit genannt. Und dafür gibt es einen guten Grund!

Kurz gesagt ist Apache Hive ein digitales Lagerhaus, das zur Datenspeicherung verwendet wird. Es ist ein grundlegendes Werkzeug für die Durchführung von Datenabfragen aus verschiedenen Dateisystemen und Datenbanken. Außerdem hat es eine hohe Fehlertoleranz

Auch hier handelt es sich um ein Werkzeug, das auf SQL basiert. Fragen Sie den Bewerber, ob er mit dem Erstellen von Hive-Tabellen und dem Schreiben von Hive-Abfragen vertraut ist

Eine weitere großartige Funktion von Apache Hive ist die Partitionierung. Diese Funktion macht das Abrufen von Daten einfacher und schneller. Das wiederum ist sehr hilfreich für Big Data-Analysen

  1. Kafka

Kein böhmischer Romancier, sondern ein Modul, das für analytische Arbeiten verwendet wird. Erfahrung mit ihm ist also obligatorisch

Dieses Modul ist ein Lebensretter, wenn Sie Daten verarbeiten müssen. Sehr viele Daten, um genau zu sein! Es ist auch sehr hilfreich bei den In-Memory-Microservices

Kafka hat eine bemerkenswerte Vielfalt an praktischen Anwendungen

Damit können Sie das Feedback Ihrer Callcenter im Auge behalten. Kafka kann sich über Beschwerden, Anfragen, Bestellungen und andere wertvolle Informationen informieren. (Die von Ihrer Kundschaft stammen)

Eine weitere großartige Möglichkeit ist die Analyse des Feedbacks von IoT-Sensoren

Diese Art von Informationen hilft Ihnen, die Gewohnheiten und das Verhalten der Nutzer zu erforschen. Welche Funktionen nutzen sie am liebsten? Welche intelligenten Geräte machen den größten Teil der Arbeit? Welche Sprachassistenten werden regelmäßig genutzt? Sie haben eine Vorstellung davon

  1. Sqoop

Erfahrung mit dem Importieren und Übertragen von Daten ist ein weiteres Muss. Sqoop ist ein flexibles Tool, mit dem Daten zwischen HDFS und anderen Datenbankservern ausgetauscht werden können: Teradata, SAP, AWS, Postgres und viele andere

Ihr zukünftiger Entwickler muss über Sqoop-Erfahrung verfügen. Andernfalls werden Sie nicht in der Lage sein, große Datenmengen von Hadoop auf den externen Speicher zu übertragen. Und irgendwann werden Sie dieses Manöver auch ausführen müssen

  • Sichern Sie die wertvollen Informationen.
  • Sie mit Dritten zu teilen.
  • Eine zusätzliche Verarbeitung durchzuführen.

Mit anderen Worten: Kenntnisse über die technischen Aspekte von Sqoop sind unerlässlich

  1. Grafiken

Ein Lebenslauf eines Hadoop-Entwicklers, der Lust auf eine Einstellung macht, muss GraphX oder Graph erwähnen. Dabei handelt es sich um API-Tools, mit denen Entwickler Graphen, Kanten, Scheitelpunkte und andere visuelle Daten erstellen können

GraphX umfasst zum Beispiel explorative Analysen und iterative Graphenberechnungen. Außerdem kann es mit dem Ansatz Extract, Transform and Load aufwarten. Dieses Know-how ermöglicht es Ihnen, große Datenmengen in ein anderes System zu laden und zu transformieren. Ein ganzes Bündel von Vorteilen!

  1. Clusters

Ein Hadoop-Cluster ist ein Netzwerk, das aus Master- und Worker-Knoten besteht. Diese Knoten wiederum halten das verteilte Dateisystem wie ein Schweizer Uhrwerk in Gang

Es wäre also schön, wenn Sie Ambari, Google Cloud Dataproc, RStudio, Qubole und andere einsetzen würden

Der Betrieb von Hadoop-Clustern ist entscheidend. Außerdem eignen sich diese Tools hervorragend zur Überwachung des Fortschritts – viele von ihnen überprüfen und aktualisieren den Status jeder aktiven Anwendung

Was sollte man sonst noch wissen?

Verwenden Sie während des Gesprächs einige dieser Top-Fragen zu Hadoop

  • Definieren Sie spekulative Ausführung.
  • Hat verteilter Cache irgendwelche Vorteile?
  • Wie viele JVMs können sich auf einem einzigen Knoten befinden?
  • Was bewirkt InputSplit? Warum ist es notwendig?
  • Welches Tool würden Sie verwenden, um die eindeutige URL zu finden?
  • Wie findet man die erste eindeutige URL in einer Milliarde von URLs?
  • Wie groß ist der Umfang der Big Data, mit denen Sie persönlich gearbeitet haben?
  • In welchen Szenarien würden Sie Bucketing und Partitioning verwenden?
  • Woher kommen Heap-Fehler, und wie werden Sie sie los?
  • TextInput und KeyValue – was ist der Unterschied zwischen diesen Formaten?

Warum brauchen Sie Hadoop?

Apache Hadoop ist ein erstklassiges Tool für die Verarbeitung von Big Data. Und Sie wissen bereits, wie wichtig diese Daten für ein Unternehmen sind. Vor allem für Unternehmen, die in großem Maßstab arbeiten

Wie die Statistiken zeigen, ist Big Data ein Bereich, der harte Arbeiter braucht. Und zwar dringend!

Unter anderem wird berichtet, dass 95 % der Unternehmen unter schlecht strukturierten Daten leiden. 97.2 % der Organisationen – kommerzielle und gemeinnützige – investieren in diesen Bereich. Und Netflix spart bis zu 1 Milliarde Dollar mit ihrer Hilfe!

Die Nachfrage nach Big Data hat noch lange nicht ihren Höhepunkt erreicht. Enorme Budgets werden in sie gesteckt. Und Hadoop ist das richtige Werkzeug, um das alles für Sie zu nutzen. Außerdem ist Hadoop ein Open-Source-System

Adobe, Spotify, Yahoo, eBay und andere setzen es bereits ein. Vielleicht sind Sie jetzt an der Reihe?

Node & Lächeln

Wir helfen Ihrem Unternehmen, sich weiterzuentwickeln! Hadoop-Entwickler, SQL-Entwickler-Jobs und Direktanstellungen stehen Ihnen zur Verfügung – schreiben Sie einfach eine Stelle aus und suchen Sie die besten Talente!