سر و کار داشتن مداوم با داده های بزرگ حتی برای یک متخصص تحلیل داده، بسیار فرسایشی است. یکی از تکنولوژی هایی که کار با داده های بزرگ را آسان کرده است، سیستم هادوپ است. هدوپ (Hadoop) یک فریمورک متن‌باز برای پردازش و ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ است. از هدوپ برای مقیاس‌پذیری، پردازش و ذخیره داده های بزرگ به صورت توزیع شده استفاده می‌شود. تکنولوژی هدوپ، حجم زیادی از داده ها را با تقسیم آنها به قطعات کوچکتر و توزیع آنها در میان مجموعه ای از ماشین ها امکان پذیر می کند.
کاربردهای اصلی هدوپ شامل موارد زیر است:
- پردازش داده های بزرگ
- ذخیره سازی داده
- تجزیه و تحلیل داده
- یادگیری ماشین
- اینترنت اشیاء یا IoT (Internet of Things)
با استفاده از هدوپ، سازمان‌ها می‌توانند بر روی تعداد بزرگی سرور پردازش مقیاس‌پذیر انجام دهند، داده های خود را به صورت توزیع شده ذخیره کنند و قابلیت انعطاف‌پذیری در مدیریت و پردازش داده‌ها را بدست آورند. استخدام برنامه نویس هدوپ همچنین می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا با متخصصانی با توانایی‌های پردازش داده‌های بزرگ و مسلط به ابزارها و تکنولوژی‌های مرتبط با هدوپ کار کنند. ما در کارلنسر پلتفرمی را برای پیدا کردن و استخدام برنامه نویس Hadoop ایده آل شما ایجاد کرده ایم که در آن می توانید به راحتی با فریلنسرهای برنامه نویس هدوپ گفتگو کنید. پس همین حالا پروژه Hadoop خود را به صورت رایگان ثبت کنید!
بیشتر بدانید
مراحل ثبت سفارش
برنامه نویسی هدوپ Hadoop
۱. ثبت پروژه
ثبت درخواست خود در قالب پروژه با بودجه و زمان دلخواه
۲. انتخاب متخصص
انتخاب متخصص (فریلنسر) از بین پیشنهادهای دریافتی
۳. انجام پروژه
ارتباط با متخصص و نظارت بر روند کار در طول انجام پروژه
۴. پرداخت امن
آزاد کردن مبلغ برای متخصص پس از تحویل کار و تایید شما
از میان برترین فریلنسرهای برنامه نویسی به پروژه خود دعوت کنید.
Reza.Gh
۵/۵
مشهد مهارت‌ها:
مارکتینگ
بلاگ نویسی
تولید محتوا
مارکتینگ پلن
گوگل آنالیتیکس
دیجیتال مارکتینگ
برنامه بازاریابی
تبلیغات اینترنتی
بازاریابی دیجیتال
استراتژی شبکه های اجتماعی
مشاهده پروفایل
دعوت به همکاری
Soleyman.M
۴.۸/۵
اصفهان مهارت‌ها:
اکسل
وردپرس
سی شارپ
طراحی سایت
سایت فروشگاهی
طراحی حرفه ای
فرمول نویسی اکسل
پروژه های مهندسی
طراحی سایت فروشگاهی
زبان برنامه نویسی SQL
مشاهده پروفایل
دعوت به همکاری
Mohammad.P
۵/۵
اصفهان مهارت‌ها:
برنامه نویسی
فلاتر
web app
mobile app
برنامه نویسی وب
فریم ورک Flutter
برنامه نویسی C++
mobile developer
mobile app design
mobile application
مشاهده پروفایل
دعوت به همکاری
Ali.A
۴.۸/۵
شیروان مهارت‌ها:
برنامه نویسی
bot
بات
تایپ
python
وردپرس
پایتون
بات نویسی
telegram bot
برنامه نویسی وب
مشاهده پروفایل
دعوت به همکاری
MohammadReza.A
۵/۵
قم مهارت‌ها:
برنامه نویسی
php
وردپرس
پایتون
کدنویسی
طراحی سایت
بهینه سازی سایت
متخصص هوش مصنوعی
ساخت فروشگاه اینترنتی
مشاهده پروفایل
دعوت به همکاری
Hamidreza.N
۵/۵
لاهیجان مهارت‌ها:
سئو
وردپرس
طراحی سایت
بهینه سازی سایت
برنامه نویسی وب
افزایش سرعت سایت
خدمات امنیت سایت
برنامه نویسی php
بهینه سازی وب سایت
طراحی سایت فروشگاهی
مشاهده پروفایل
دعوت به همکاری
Fereshteh.M
۴.۶/۵
اصفهان مهارت‌ها:
برنامه نویسی
سئو
بک اند
vue.js
فول استک
react js
فرانت اند
طراحی سایت
برنامه نویسی nodejs
جاوا اسکریپت (Javascript)
مشاهده پروفایل
دعوت به همکاری
Ali.N
۴.۹/۵
اهواز مهارت‌ها:
برنامه نویسی
php
کراول
لاراول
دیتابیس
پی اچ پی
ساخت ربات
طراحی سایت
وب اسکرپینگ
ساخت ربات تلگرام
مشاهده پروفایل
دعوت به همکاری
AmirHossein.R
۴.۷/۵
شیراز مهارت‌ها:
برنامه نویسی
c#
iot
ربات
python
پایتون
وردپرس
web scraping
ماشین لرنینگ
ساخت ربات تلگرام
مشاهده پروفایل
دعوت به همکاری
Mostafa.T
۴.۷/۵
همدان مهارت‌ها:
php
c++
تایپ
پایتون
اندروید
طراحی لوگو
طراحی گرافیک
web developer
ساخت اپلیکیشن
طراحی اپلیکیشن موبایل
مشاهده پروفایل
دعوت به همکاری
Pasha.N
۴.۸/۵
تهران مهارت‌ها:
php
وردپرس
ووکامرس
المنتور
طراحی سایت
بهینه سازی سایت
بهینه سازی سرعت
افزایش سرعت سایت
طراحی سایت فروشگاهی
طراحی و برنامه نویسی پلاگین و افزونه
مشاهده پروفایل
دعوت به همکاری
blackvash
۳.۴/۵
تهران مهارت‌ها:
برنامه نویسی
سئو
html
وردپرس
طراحی وب
میکروتیک
طراحی سایت
کانفیگ سرور
برنامه نویسی php
مجازی سازی (Virtualization)
مشاهده پروفایل
دعوت به همکاری
استخدام برنامه نویس Hadoop
هادوپ چیست؟
هادوپ (Hadoop) یک فریمورک منبع باز (Open-source) است که برای پردازش و ذخیره مقادیر زیادی داده در شبکه ای از رایانه ها طراحی شده است. پردازش توزیع شده هادوپ، حجم داده های زیاد را با تقسیم آنها به قطعات کوچکتر و توزیع آنها در میان مجموعه ای از ماشین ها امکان پذیر می کند. هادوپ از دو جزء اصلی تشکیل شده است: سیستم فایل توزیع شده Hadoop یا (HDFS) برای ذخیره داده ها و مدل برنامه نویسی MapReduce برای پردازش و تجزیه و تحلیل موازی داده ها. از برنامه نویسی در هادوپ معمولاً برای کارهایی مانند تجزیه و تحلیل داده، داده کاوی و یادگیری ماشین استفاده می شود.
اکوسیستم هدوپ چیست؟
اکوسیستم هدوپ یک پلتفرم یا مجموعه ای است که خدمات مختلفی را برای حل مشکلات داده‌ای بزرگ ارائه می دهد. اکوسیستم هدوپ شامل پروژه های آپاچی و ابزارها و راه حل های تجاری مختلف است. چهار عنصر اصلی اکوسیستم هدوپ HDFS، MapReduce، YARN و Hadoop Common هستند. بیشتر ابزارها یا راه حل ها برای تکمیل یا پشتیبانی از این عناصر اصلی استفاده می شوند. همه این ابزارها به طور جمعی برای ارائه خدماتی مانند جذب، تجزیه و تحلیل، ذخیره و نگهداری داده ها و… کار می کنند.
اجزای زیر به طور کلی یک اکوسیستم هدوپ را تشکیل می دهند:
- HDFS: سیستم فایل توزیع شده هدوپ
- YARN: یک مذاکره کننده دیگر برای منابع
- MapReduce: پردازش داده مبتنی بر برنامه نویسی
- Spark: پردازش درون حافظه‌ای داده ها
- PIG، HIVE: پردازش مبتنی بر پرس و جو از خدمات داده
- HBase: دیتابیس NoSQL
- Mahout, Spark MLLib: کتابخانه های الگوریتم یادگیری ماشین
- Solar, Lucene: جستجو و نمایه سازی
- Zookeeper: مدیریت خوشه
- Oozie: برنامه ریزی شغلی
روش کار با هدوپ
هدوپ یک فریمورک قدرتمند و پرکاربرد برای پردازش و ذخیره مجموعه داده های بزرگ در یک محیط محاسباتی توزیع شده است. هدوپ یک راه حل ایده‌آل در برابر خطا برای مدیریت داده های بزرگ ارائه می دهد و آن را برای سازمان هایی که با حجم عظیمی از اطلاعات سروکار دارند مناسب می کند. هدوپ از یک سیستم فایل توزیع شده به نام Hadoop Distributed File System (HDFS) استفاده می کند که به داده ها اجازه می دهد تا در چندین ماشین در یک خوشه ذخیره شوند و به آنها دسترسی داشته باشید.
نقطه مرکزیِ هدوپ، موتور پردازش آن است که به عنوان MapReduce شناخته می شود و پردازش موازی داده ها را در سراسر Node های cluster ممکن می کند. این رویکرد حجم کار را به بخش های کوچکتر تقسیم می کند. سپس به صورت موازی توزیع و اجرا می شوند و در نتیجه پردازش داده ها سریعتر می شود. علاوه بر این، هدوپ در بین زبان های برنامه نویسی انعطاف پذیری زیادی ارائه می دهد و به برنامه نویسان این امکان را می دهد تا با زبان های مختلفی مانند جاوا، پایتون و اسکالا برای نوشتن کارهای MapReduce کار کنند. به طور کلی، معماری قوی و اکوسیستم هدوپ به محبوبیت آن در بین سازمان‌هایی که به داده‌های بزرگ وابسته هستند کمک می‌کند.
کاربردهای هدوپ
هدوپ کاربردهای گسترده ای برای هر متخصص علم داده دارد که در ادامه به اساسی ترین کاربردهای هدوپ در انواع صنایع می پردازیم.
پردازش داده های بزرگ
همانطور که پیش تر گفتیم، هدوپ به دلیل قابلیت پردازش داده های بزرگ برای سازمان ها و ارگان هایی که داده های کلان دارند کاربردی است. معماری هدوپ به گونه ای است که با شکستن داده های بزرگ، پردازش آنها را آسان می کند.
ذخیره سازی داده
هدوپ علاوه بر پردازش داده های بزرگ، توانایی ذخیره سازی آنها را دارد. سیستم هدوپ با پشتیبانی از داده های ساختاریافته یا بدون ساختار، به راحتی آنها را پردازش و ذخیره می کند.
تجزیه و تحلیل داده های گزارش
هدوپ از منابع مختلف مانند وب سرور ها، برنامه ها و دستگاه های شبکه برای تجزیه و تحلیل داده های گزارش استفاده می کند. این پردازش و تجزیه و تحلیل گزارش در هدوپ می تواند به صورت لایو یا زنده صورت بگیرد. این قابلیت هدوپ به سازمان ها امکان آن را می دهد تا مشکلات را به سرعت شناسایی و حل کنند.
یادگیری ماشین (Machin learning)
قابلیت هدوپ در مدیریت داده های بزرگ، آن را به فریمورکی ایده آل برای برنامه های یادگیری ماشین تبدیل می کند. هدوپ می تواند برای آموزش مدل های یادگیری ماشین بر روی داده های بزرگ استفاده شود.
اینترنت اشیاء یا IoT (Internet of Things)
هدوپ با توجه به امکاناتی که برای داده های بزرگ فراهم می کند، می تواند برای پردازش، تجزیه و تحلیل داده های دستگاه های IoT و در انجام پروژه اینترنت اشیا استفاده شود. با استفاده از هدوپ، سازمان ها می توانند مقادیر زیادی از داده های تولید شده توسط دستگاه های IoT را ذخیره و پردازش کنند. همچنین با کمک فریمورک هدوپ می توان بینش هایی درباره داده های تولید شده توسط دستگاه های IoT به دست آورد و تصمیمات درست مربوط به آنها را گرفت. رزبری پای یا Raspberry Pi نیز یکی دیگر از مهم ترین ابزارهای سخت افزاری است. کاربرد اصلی انجام پروژه رزبری پای در راه اندازی پروژه‌های مختلف در زمینه‌های آموزش، سرگرمی، اتوماسیون، اینترنت اشیا و غیره است.
چگونه یک برنامه نویس Hadoop را استخدام کنیم؟
استخدام برنامه نویس Hadoop در کارلنسر، فرایند بسیار ساده و سریعی دارد. برای استخدام برنامه نویس Hadoop می توانید درخواست خود را به راحتی با چند خط توضیح در قالب یک پروژه ثبت کنید. شما علاوه بر استخدام برنامه نویس Hadoop دورکار در سایت کارلنسر می توانید با تمام وقت یا ویژه کردن پروژه اقدام به استخدام برنامه نویس Hadoop حضوری یا تمام وقت برای خود نمایید. شما به راحتی می‌توانید با ده ها یا صدها فریلنسر حرفه ای با تخصص Hadoop در شهر خود یا سراسر ایران ارتباط باشید و از آن ها برای انجام پروژه خود دعوت کنید.
شما می‌توانید برنامه نویس Hadoop مورد نظر خود را در ۳ مرحله استخدام کنید:
- درخواست خود را در قالب پروژه در فرم همین صفحه یا صفحه ثبت پروژه به همراه توضیحات کامل و شفاف، زمان و بودجه پیشنهادی ثبت کنید و مهارت های مورد نیازتان را انتخاب کنید. در صورتی که مایل هستید پروژه تان سریع تر دیده و انجام شود و یا مایل به تبادل اطلاعات تماس با فریلنسر هستید، پروژه را ارتقا دهید.
- پس از ثبت و تایید پروژه منتظر پیشنهادهای برنامه نویسان Hadoop باشید. همچنین شما می توانید بعد از بررسی پیشنهادها روی هر پروژه، تا 20 فریلنسر را به پروژه خود دعوت کنید تا پیشنهادات قیمتی و زمانی خود را برای انجام پروژه شما ارسال کنند. پس از بررسی متن پیشنهادی فریلنسرها، صفحه پروفایل، نمونه کارها، امتیاز، نظرات کارفرمایان قبلی و سایر موارد را به دقت بررسی کنید تا بهترین فرد را انتخاب کنید.
- بهترین برنامه نویس Hadoop را استخدام و پرداختی هزینه پروژه خود را از فقط طریق سیستم پرداخت امن کارلنسر انجام دهید. حتما توجه داشته باشید که به هیچ وجه پرداخت را در خارج از سایت کارلنسر انجام ندهید. با استفاده روش پرداخت امن کارلنسر خیالتان از انجام پروژه راحت است و در صورت بروز مشکل و اختلاف با برنامه نویس Hadoop هم از خدمات پشتیبانی تیم داوری کارلنسر بهره مند خواهید شد.
فراموش نکنید که شما می‌توانید قبل از استخدام برنامه نویس Hadoop با فریلنسرهای مختلف در مورد هزینه، زمان و نحوه انجام کار چت و گفتگو کنید تا بتوانید بهترین انتخاب را داشته باشید. پس حتما سوالات یا ابهامات خود را از آنها بپرسید.
هزینه استخدام برنامه نویس Hadoop چقدر است؟
هزینه انجام پروژه های Hadoop با توجه به حجم و پیچیدگی کار و همچنین تخصص و تجربه کاری برنامه نویس Hadoop متفاوت است. استخدام فریلنسر دورکار در سایت کارلنسر یک راه مطمئن برای کاهش هزینه هاست. به دلیل حذف یا کاهش بسیاری از هزینه های اداری، رفت و آمد و… هزینه استخدام برنامه نویس Hadoop بسیار کمتر از هزینه استخدام نیروی حضوری و حتی قرارداد با شرکت های مختلف است. این هزینه برای استخدام برنامه نویسان Hadoop و دورکارانی که در شهرستان‌های کوچک و روستاها زندگی می‌کنند به دلیل کمتر بودن هزینه زندگی آن ها نسبت به شهرهای بزرگ، کمتر هم می‌شود.
اگر از هزینه انجام پروژه Hadoop تان اطلاعی ندارید، می‌توانید پیشنهادهای قیمتی فریلنسرهایی که روی پروژه شما پیشنهاد زده اند را بررسی کنید تا از هزینه تخمینی آن مطلع شوید. در نهایت فراموش نکنید که هزینه نهایی پروژه کاملا توافقی بین شما و برنامه نویس Hadoop تعیین می‌شود و تحمیلی از جانب طرفین نیست. پیشنهاد می‌کنیم قبل از استخدام فریلنسر (متخصص) در مورد هزینه انجام کار تحقیق کنید و در صورت نیاز با فریلنسر مد نظر گفتگو کنید تا سر قیمت نهایی Hadoop به توافق برسید.
نکات مهم برای استخدام برنامه نویس Hadoop
- هدف پروژه: مشخص کردن هدف از انجام پروژه Hadoop
- رزومه: در صورتی که نیاز به استخدام برنامه نویس Hadoop دارید، چک کردن نمونه کارهای موفق قبلی متخصص را پیشنهاد می‌کنیم.
- بازخورد: چک کردن بازخورد کارفرمایان قبلی یکی از بهترین راه های استخدام متخصص در سایت کارلنسر است.
مزایای استخدام برنامه نویسان Hadoop در کارلنسر
پلتفرم کارلنسر همواره در تلاش است تا با بهبود مداوم طراحی کاربری و تجربه کاربری خود و همچنین پشتیبانی مناسب، بهترین تجربه را برای کارفرمایان و برنامه نویسان Hadoop رقم بزند تا بتوانند به صورت طولانی مدت و با اعتماد متقابل باهم کار کنند.
از مزایای استخدام برنامه نویس Hadoop در کارلنسر، می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
- صرفه جویی در هزینه
- بازگشت ۲% از مبلغ انجام پروژه پس از پایان کار به کیف پولتان جهت استفاده از پروژه های آتی با هزینه کمتر
- سیستم پرداخت امن: پرداخت نهایی و آزادسازی هزینه پروژه برای برنامه نویس Hadoop پس از تحویل خروجی کار و تایید کیفیت آن توسط شما (مبلغ پروژه تا انتهای پروژه یا هر مرحله نزد کارلنسر می ماند و در صورت عدم رضایت کارفرما به فریلنسر پرداخت نمی گردد.)
- پشتیبانی از طریق تلفن، چت سایت، ارسال تیکت، ایمیل، تلگرام و…
- دسترسی آسان و سریع به ده‌ها تا صدها فریلنسر با تخصص Hadoop
- پشتیبانی توسط تیم داوری در صورت بروز تخلف و یا مشکل و اختلاف بین شما و برنامه نویس Hadoop
ادعا نمیکنیم که بهترینیم اما مفتخریم که بهترین کاربران را داریم.