Trabajos remotos de ingeniero de datos Hadoop/Kafka

Hadoop es un framework de software de código abierto para almacenar y procesar datos, particularmente grandes conjuntos de datos, en grupos de hardware básico en un entorno informático distribuido. Permite que los clústeres interpreten grandes conjuntos de datos rápidamente al facilitar la distribución de los cálculos entre muchas computadoras. Hadoop se ha convertido en la base de la gestión de grandes sistemas de datos, que a su vez desempeñan un papel crucial en numerosas aplicaciones de Internet.

Software escrito en Java y Scala y comercializado como código abierto, Apache Kafka es una popular plataforma de transmisión de eventos utilizada por los desarrolladores para la integración de datos, análisis, canalizaciones de datos de alto rendimiento y aplicaciones de misión crítica. Las empresas han estado contratando desarrolladores de Kafka desde que la herramienta ganó una inmensa fama.

Desde compañías gigantes como Netflix, LinkedIn y Uber hasta fabricantes de automóviles, muchas de las principales organizaciones del mundo confían en Kafka para procesar datos de transmisión a una velocidad de billones de eventos por día. La plataforma de mensajería se creó originalmente para admitir una cola de mensajería por Apache Kafka, una herramienta de código abierto con licencia de Apache. En la actualidad, los desarrolladores emplean Kafka para producir canalizaciones de transmisión en tiempo real y aplicaciones que procesan y analizan los datos a medida que llegan.

Hadoop brinda a las empresas una oportunidad única para dirigirse a los consumidores y brindar experiencias personalizadas a cada uno de ellos mediante la conversión de datos en contenido procesable. Las empresas que pueden convertir con éxito los datos en contenido procesable utilizando Hadoop estarán en la mejor posición para generar publicidad, marketing y otras estrategias comerciales fantásticas diseñadas para atraer clientes.

Es seguro decir que los ingenieros de datos de Hadoop/Kafka seguirán teniendo una gran demanda.

Un desarrollador de Hadoop es responsable de desarrollar y programar aplicaciones de Hadoop. Estos desarrolladores crean aplicaciones para administrar y mantener los grandes datos de una empresa. Saben cómo construir, operar y solucionar problemas de grandes clústeres de Hadoop. Por lo tanto, las empresas más grandes que buscan contratar desarrolladores de Hadoop deben encontrar profesionales experimentados que puedan satisfacer las necesidades de la empresa para construir una infraestructura de almacenamiento y procesamiento de datos a gran escala. Se espera que los desarrolladores de Kafka lleven a cabo la implementación y producción de extremo a extremo de varios proyectos de datos junto con el diseño, el desarrollo y la mejora de aplicaciones web y la realización de análisis funcionales y técnicos independientes para varios proyectos. Estos desarrolladores trabajan en un entorno ágil en el que diseñan una implementación estratégica de Kafka en varios centros de datos (MDC). Además de tener experiencia en varios enfoques de programación funcional, trabajar con contenedores, administrar organizadores de contenedores e implementar aplicaciones nativas de la nube, también deben tener experiencia en desarrollo basado en comportamiento y desarrollo basado en pruebas. Los ingenieros de datos de Hadoop/Kafka generalmente tienen las siguientes responsabilidades laborales:

• Desarrollar aplicaciones de análisis de datos de alto rendimiento y baja latencia
• Automatizar la sincronización y el procesamiento de flujos de datos complejos mediante canalizaciones de datos
• Desarrollar componentes de procesamiento y almacenamiento de datos en cooperación con científicos/ingenieros de datos, diseñadores y desarrolladores front-end
• Diseñar y crear modelos de bases de datos relacionales e integre pruebas exhaustivas para garantizar productos de alta calidad.
• Ayudar al equipo de documentación a proporcionar una buena documentación del cliente mediante la carga de datos de conjuntos de datos dispares.
• Contribuir al desarrollo de activos de datos analíticos e implementar atributos modelados

Cuando busques un trabajo de ingeniero de datos de Hadoop/Kafka, deberás considerar los títulos y, finalmente, la especialización adecuada. No es fácil conseguir un trabajo como ingeniero de datos de Hadoop/Kafka con solo un diploma de escuela secundaria. Los candidatos mejor posicionados para un trabajo de ingeniero de datos de Hadoop/Kafka son aquellos que han obtenido títulos de licenciatura o maestría.

Para sobresalir en tu rubro, es importante que adquieras experiencia y conocimientos prácticos. Las pasantías son una forma de hacer esto. La certificación también es valiosa por muchas razones. Por ejemplo, la certificación lo distingue de los ingenieros de datos de Hadoop/Kafka no certificados, lo que te permite enorgullecerte de sus logros y saber que es uno de los profesionales más capacitados en su rubro. La certificación también abre las puertas a mejores oportunidades que pueden ayudarte a crecer profesionalmente y sobresalir como ingeniero de datos de Hadoop/Kafka.

A continuación se presentan algunas de las habilidades duras más importantes que un ingeniero de datos de Hadoop/Kafka necesita para tener éxito en el lugar de trabajo:

Los trabajos de ingeniero de datos de Hadoop/Kafka requieren ciertas habilidades y conceptos básicos. ¡Aquí está lo que necesitas saber!

1. Conocimiento de la arquitectura Apache Kafka

Para comprender la plataforma Apache Kafka, es útil conocer su arquitectura. Aunque suene complejo, la arquitectura es bastante sencilla. La arquitectura de Kafka es simple y eficiente y le ofrece la posibilidad de enviar y recibir mensajes en sus aplicaciones. Esta combinación de eficiencia y facilidad de uso hace que Apache Kafka sea muy deseable.

2. API de Kafka

Además de otras habilidades recomendadas, un ingeniero de datos de Hadoop/Kafka debe estar versado en cuatro API de Java: la API de productor, la API de consumidor, la API de transmisión y la API de conector. Estas API hacen de Kafka una plataforma totalmente personalizable para aplicaciones de procesamiento de flujo. La API de flujos ofrece una funcionalidad de alto nivel que le permite procesar flujos de datos; El uso de la API de conectores te permite crear conectores de importación y exportación de datos reutilizables.

3. Conceptos básicos de Hadoop

Prepararte para un trabajo remoto de ingeniero de datos de Hadoop/Kafka requiere una comprensión profunda de la tecnología. Una comprensión fundamental de las capacidades y utilización de Hadoop, así como de sus ventajas y desventajas, es esencial para aprender tecnologías más sofisticadas. Para obtener más información sobre un área específica, consulta los recursos disponibles tanto en línea como fuera de línea. Estos recursos pueden ser tutoriales, revistas y trabajos de investigación, seminarios, etc.

4. SQL

Necesitarás una sólida comprensión del lenguaje de consulta estructurado (SQL) para ser un ingeniero de datos de Hadoop/Kafka. Trabajar con otros lenguajes de consulta, como HiveQL, te beneficiará significativamente si tiene una sólida comprensión de SQL. Puedes mejorar aún más sus habilidades repasando los principios de las bases de datos, los sistemas distribuidos y temas similares para ampliar tus horizontes.

5. Componentes de Hadoop

Una vez que hayas aprendido sobre los principios de Hadoop y qué habilidades técnicas se requieren para trabajar con ellos, es hora de seguir adelante y obtener más información sobre el ecosistema de Hadoop en su conjunto. Hay cuatro componentes principales del ecosistema Hadoop.

• Sistema de archivos distribuido Hadoop
• Mapa reducido
• Otro negociador de recursos
• Hadoop común

Los desarrolladores de ingeniería de datos de Hadoop/Kafka, al igual que los atletas, deben practicar de manera efectiva y constante para sobresalir en su oficio. A medida que mejoran sus habilidades, también deben trabajar lo suficientemente duro para mantener esas habilidades a lo largo del tiempo. Para garantizar el progreso en esta área, los desarrolladores deben seguir dos factores clave: la asistencia de alguien más experimentado y efectivo en las técnicas de práctica. Como ingeniero de datos de Hadoop/Kafka, necesitas saber cuánto practicar y estar atento a las señales de agotamiento.

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