Hadoop是一种数据处理工具，用于处理分布式商品硬件上的大尺寸数据。大数据Hadoop市场的趋势正在蓬勃发展，其增长并没有出现任何减速。如今，仅仅因为 Hadoop，行业就能够以可承受的价格存储其业务中生成的所有数据。 Hadoop 帮助业界了解客户的行为、客户购买的优先级（即他们最喜欢什么）以及点击模式等。Hadoop 提供个性化推荐和个性化广告定位功能。公司每天生成数千 PB 的数据，因此对大数据专业人员的需求非常高。即使在几年之后， Hadoop仍将被视为数据科学家和大数据技术的必备技能。公司正在对其进行大量投资，未来它将成为一种需求技能。
在当今时代，许多行业正在从 Facebook、电子邮件、Instagram 等网站接收大量非结构化数据，从而产生大数据。 Hadoop 能够经济高效地分析如此庞大的数据量，是这项工作的最佳解决方案。让我们讨论学习大数据 Hadoop 的 7 大理由。
1. Hadoop 是进入大数据技术的门户
Hadoop 是解决任何大数据问题的经济高效的工具。各行各业在其数据分析团队上花费更多。 Hadoop 由一个非常庞大的生态系统组成，它为我们提供了许多分析工具，如 Pig、 Hive、Sqoop、Zookeeper、Map-Reduce、HBase 等。所有公司从 Web 初创公司到科技巨头都需要 Hadoop 来回答他们的问题。最终帮助他们增加收入的业务逻辑。 Hadoop 生态系统的每个工具都用于解决大量问题。不管未来有多少新技术出现，Hadoop 永远是大数据技术的主要支柱。
2、大数据市场快速增长
人类正以非常快的速度接近互联网。这意味着由于更多的用户，行业收集的数据量将随着时间的推移而增加。业界正在逐渐分析对从用户那里获得的有用信息的需求。可以肯定的是，数据总是趋于增加的模式，因此公司最终会获得熟练掌握大数据技术的专业人士。据 NASSCOM 称，到 2025 年，印度的大数据市场将从 20 亿美元增长到 160 亿美元。印度智能设备的增长速度非常快，这将导致大数据市场的增长。由于大数据正在增长，对大数据专业人员的需求将会很高。
3. 缺乏 Hadoop 专业人员
数据以非常庞大的速度生成，Hadoop 大数据市场正在快速增长，因此对熟练的 Hadoop 大数据专业人员的需求非常高。学习Hadoop是进入大数据市场的主要途径。学习一项技术永远不会太晚，直到你开始学习它。充满信心地学习这项技术，并从您的运营商那里获得飞行曲线。
4. 搬到大公司
在当今时代，大数据几乎在所有行业都需要向上扩展。大数据已经覆盖了银行、零售、自然资源、政府、交通、医疗、媒体等各个公共部门和行业领域。这意味着公司专注于数据并获得巨大收益。纽约时报、雅虎、Facebook、沃尔玛等公司都在使用 Hadoop，这导致对 Hadoop 专家的需求不断增加。
5. Hadoop 有更好的职业范围
Hadoop 在它的生态系统中提供了许多附加工具，该生态系统提供流处理、批处理、借助 Mahout 的机器学习等。这导致典型 Hadoop 开发人员的工作简介如下。
- 大数据架构师
- Hadoop 开发人员
- 数据科学家
- Hadoop 管理员
- 数据分析师
- Hadoop管理员
Hadoop 为新生和专家提供了工作机会。已经进入技术行业并作为 ETL 专家、架构师和大型机专家工作的专业人士比应届生更有优势。在印度，应届生的年薪大约为 5Lac 到 6 Lac，但是，Hadoop 专家每年可以赚取 45 Lac 到 50 Lac。根据 IBM 的数据，由于缺乏 Hadoop 专业人员，到 2020 年美国对数据专业人员的需求将达到 364000。
6. Hadoop 作为一种颠覆性技术
Hadoop 本质上是灵活的，这意味着它可以非常有效地处理所有类型的结构化（MySQL 数据）、半结构化（XML、JSON）或非结构化数据（图像、视频）。 Hadoop在其中为数据仓库提供了更好的资源，在成本、存储、可扩展性和性能方面都优于传统的数据仓库系统。 Hadoop 已经彻底改变了数据分析领域处理数据的方式。学习 Hadoop 不足以成为专家。应该学习 Hadoop 生态系统的所有组件。例如。 Apache HIVE 是构建在 Hadoop 之上的最佳数据仓库工具。
7. Hadoop 是一项成熟的技术
Hadoop 的发展速度如此之快。 Hadoop 的初始版本于 2006 年 4 月 1 日发布。现在我们使用的是最新版本的 Hadoop 3.x。它还与 Tableau、HortonWorks、MapR 等合作。Apache spark 通过提供更快的处理，彻底改变了 Hadoop 生态系统。 Apache Spark 用于高效处理迭代和交互式查询，从而提高 Hadoop 的数据处理能力。由于 Hadoop 为不同的不同工作负载提供了多种解决方案，因此因其丰富的生态系统而在行业中最为接受。