100+ Vagas Hadoop | Vagas para desenvolvedores brasileiros

A biblioteca de software Apache Hadoop é um framework que usa conceitos básicos de programação para compartilhar o processamento de grandes volumes de dados entre clusters de máquinas. Ele foi desenvolvido para se alastrar de um único servidor para milhares de computadores, cada um dos quais fornecendo computação e armazenamento locais. É um conjunto de ferramentas de software de código aberto que trabalham juntas em uma rede de computadores para resolver problemas que envolvem grandes quantidades de dados e computação. Em outras palavras, é a ferramenta ideal para lidar com a enorme quantidade de dados gerados pelo Big Data e desenvolver planos e soluções práticas com base nele.

Naturalmente, um desenvolvedor Hadoop é um programador habilidoso que conhece bem os componentes e ferramentas do Hadoop. Além disso, ele é alguém que cria, constrói e instala aplicativos Hadoop e que, ao mesmo tempo, possui excelentes habilidades de documentação. Na indústria de TI da atualidade, uma vaga de trabalho como programador Hadoop é uma das posições mais cobiçadas e bem pagas. Este perfil de alto calibre requer que você tenha o melhor conjunto de habilidades para lidar com grandes quantidades de dados com excelente precisão. Continue lendo pois listamos as responsabilidades de trabalho, remoto ou presencial, de desenvolvedor Hadoop.

Como várias empresas têm dificuldades distintas envolvendo dados, as funções e responsabilidades dos desenvolvedores devem ser alteradas para que sejam capazes de lidar com várias circunstâncias diferentes apresentando respostas rapidamente. A seguir estão algumas das principais funções e responsabilidades gerais em um emprego remoto como desenvolvedor Hadoop:

• Desenvolver o Hadoop e colocá-lo em prática da forma mais eficiente possível
• Carregar os dados de uma variedade de fontes
• Criar, instalar, configurar e manter um sistema Hadoop
• Demonstrar capacidade de transformar especificações técnicas difíceis em um projeto abrangente
• Analisar grandes conjuntos de dados para encontrar novos insights
• Manter a privacidade e a segurança dos dados
• Criar serviços web de rastreamento de dados escaláveis e de alto desempenho
• Consultar dados em alta taxa
• Realizar o carregamento, implantação e gerenciamento de dados do HBase
• Usar agendadores como serviços de Coordenação de Cluster do Zookeeper por meio do Zookeeper para definir fluxos de tarefas

Uma das primeiras coisas a considerar caso você deseje conseguir um emprego remoto como desenvolvedor do Hadoop é o nível de escolaridade exigido para exercer a função. A maioria dos trabalhos no Hadoop exige um diploma universitário, e é relativamente difícil entrar na área com apenas um diploma do ensino médio. Vale ressaltar que, quando se trata de conseguir um emprego como desenvolvedor do Hadoop, escolher o curso correto é crucial e decisivo. Quando analisamos os cursos mais frequentemente exigidos em vagas de trabalho remoto no desenvolvimento Hadoop, descobrimos que os candidatos geralmente possuem bacharelado ou mestrado em Ciência da computação ou cursos afins.

As graduações “Diploma” e “Associate Degree” são dois graus de escolaridade a mais que frequentemente encontramos quando analisamos os currículos dos desenvolvedores Hadoop estrangeiros. Além disso, você irá descobrir que a experiência de trabalho anterior é decisiva na hora de conseguir um emprego home office como desenvolvedor Hadoop. Muitos trabalhos de programador Hadoop, na verdade, chegam a exigir conhecimento prévio em um campo específico, como desenvolvimento Java, por exemplo. Alguns trabalhos remotos de Desenvolvedor Hadoop, no entanto, chegam a exigir experiência anterior como desenvolvedor Java/J2ee ou como desenvolvedor Java sênior.

Um desenvolvedor Hadoop competente que deseja se aplicar para vagas de trabalho remoto precisa ter um certo conjunto de talentos, mesmo que algumas corporações e empresas determinem uma prioridade maior ou menor para algumas das habilidades exigidas para exercer a função. Vale ressaltar que você não precisa ser um especialista em todas elas, no entanto. Abaixo você encontrará as principais tecnologias com as quais deve estar familiarizado:

1. Noções básicas do Hadoop

Quando você estiver pronto para começar sua carreira em desenvolvimento e obter um trabalho remoto como desenvolvedor Hadoop, o primeiro passo, e mais importante, é ter uma compreensão completa dos fundamentos do Hadoop. Você deve estar familiarizado com os recursos e usos do Hadoop, além das vantagens e desvantagens da tecnologia. Quanto melhor você entender seus fundamentos, mais fácil será aprender tecnologias sofisticadas. Além disso, para saber mais sobre uma área específica, você pode usar uma variedade de recursos online e offline, como tutoriais, artigos, trabalhos de pesquisa, seminários, e assim por diante.

2. Linguagens de programação

Comece a estudar Java, visto que essa é a linguagem mais comumente sugerida para aprender o desenvolvimento Hadoop. A principal razão para isso é porque o Hadoop foi desenvolvido justamente em Java. Além disso, é interessante que você aprenda Python, JavaScript, R e outras linguagens de programação.

3. SQL

Você também precisará de uma sólida compreensão da linguagem de consulta estruturada (SQL). Além disso, trabalhar com outras linguagens de consulta, como HiveQL, será vantajoso, uma vez que você esteja familiarizado com SQL. Você também pode aprimorar os princípios de banco de dados, sistemas distribuídos e outros tópicos semelhantes para ampliar seus horizontes.

4. Fundamentos do Linux

Além disso, como a maior parte das implementações do Hadoop é construída no ambiente Linux, você também deve aprender sobre os princípios do Linux. Enquanto isso, aproveite para ampliar seu conhecimento sobre vários outros conceitos, como simultaneidade, multithreading e assim por diante.

5. Componentes do Hadoop

Então, agora que você aprendeu sobre os princípios do Hadoop e as habilidades técnicas necessárias, é hora de aprender sobre o ecossistema do Hadoop como um todo, incluindo seus componentes, módulos, e assim por diante. Quando se trata do ecossistema Hadoop, existem quatro componentes principais:

• Sistema de arquivos distribuído Hadoop
• Map reduce
• Mais um negociador de recursos
• Hadoop comum

6. Conhecimento das linguagens relevantes

Depois de dominar os componentes do Hadoop mencionados acima, você precisará aprender sobre as linguagens de consulta e script apropriadas, como HiveQL, PigLatin, entre outras.. HiveQL (Hive Query Language) é uma linguagem de consulta para interagir com dados estruturados que foram salvos. Vale ressaltar que a sintaxe do HiveQL é quase idêntica à da SQL. PigLatin, por sua vez, refere-se à linguagem de programação usada pelo Apache Pig para analisar dados do Hadoop. Para operar no ambiente Hadoop, você deve ter um vasto conhecimento tanto em HiveQL quanto em PigLatin.

7. ETL

Você deve se aprofundar no domínio do desenvolvimento Hadoop e se familiarizar com várias ferramentas importantes do Hadoop. ETL (Extração, Transformação e Carregamento) e tecnologias de Carregamento de Dados, como Flume e Sqoop, são alguns exemplos. Flume é um programa distribuído para coletar, compilar e transportar grandes quantidades de dados para HDFS ou outros sistemas de armazenamento central. O Sqoop, por outro lado, é uma ferramenta Hadoop que transfere dados entre o Hadoop e bancos de dados relacionais. Além disso, você deve estar familiarizado com softwares estatísticos como MATLAB, SAS, entre outros.

Ao obter o máximo de experiência prática possível, você deve planejar uma estratégia eficaz de busca de emprego. Antes de começar a procurar trabalho, pense no que está procurando e como utilizará esse conhecimento para delimitar suas opções. Quando se trata de mostrar aos empregadores que você está pronto para o trabalho, tudo se resume a arregaçar as mangas e colocar suas habilidades em prática. Logo, continuar a aprender e se aprimorar é vital. Você terá mais sobre o que falar em uma entrevista de emprego se tiver experiência de trabalho em muitos projetos de código aberto, como voluntário ou freelancer.

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