Apache Hadoop est une plateforme puissante pour le stockage et le traitement des données volumineuses (big data). Nous vous expliquons comment trouver un développeur Hadoop compétent.

La troupe Hadoop

Le Big Data est en train de prendre le dessus. Il est donc indispensable de recruter de brillants talents Hadoop si vous souhaitez tirer parti des avantages de l’utilisation de grandes bases de données

Mais comment distinguer un spécialiste Hadoop digne de ce nom d’un candidat débutant ?

Il y a quelques nuances à prendre en compte lorsque vous recherchez un développeur Hadoop freelance ou que vous souhaitez embaucher un développeur Apache senior

Notre guide vous guidera à travers les différentes étapes de l’entretien

Nous avons également préparé quelques questions populaires – elles sont utilisées par des entreprises comme Amazon, LinkedIn et bien d’autres. Elles vous aideront à comprendre si le candidat a une très bonne connaissance du fonctionnement d’Hadoop ou non

Nombre de compétences

Hadoop developer hire freelance Apache – c’est un tableau associatif qui vient à l’esprit lorsque l’on parle d’Hadoop

Quels sont donc les éléments constitutifs d’un virtuose d’Hadoop ? Voici quelques compétences communes à Hadoop qu’un candidat doit posséder

  1. SQL

La maîtrise de SQL, ainsi que des systèmes distribués, est un bon début. L’astuce est que plus votre candidat en sait sur ces deux sujets, mieux il comprendra la terminologie des bases de données. Et Hadoop concerne l’architecture des bases de données

  1. Langages de programmation

L’exigence suivante est une bonne maîtrise de ces langages de programmation : Java, JavaScript, NodeJS

Sans oublier leurs “parents” : Closure, Python, Kotlin et autres. Tout langage de la famille Java sera un excellent complément

Pourquoi ? Hadoop a été conçu à partir de Java. Par conséquent, plus votre candidat a d’expérience dans la programmation avec certains de ces outils, plus ses compétences sont élevées

Par exemple, demandez-lui s’il a déjà développé des scripts Pig Latin. Ou s’il sait créer des servlets JSP. Si c’est le cas, c’est un atout considérable

  1. Portefeuille

Il est maintenant temps de laisser briller le génie créatif ! Il est préférable qu’un demandeur d’emploi ait au moins un projet Hadoop dans son portfolio

Il n’est pas nécessaire que ce soit quelque chose de sophistiqué. Il ne doit pas s’agir d’un produit prêt à l’emploi que vous pouvez intégrer dans votre écosystème dès maintenant. Un “projet étudiant” fera l’affaire

Tout d’abord, il prouvera que le candidat comprend la terminologie de Hadoop. Et aussi comment fonctionnent d’autres subtilités – données analysées, pig scripting, modèles de conception

Deuxièmement, il montre qu’il est capable de livrer un projet fini. Et cela demande une bonne dose de discipline et de concentration. Surtout s’il a été réalisé en solo

  1. Cadres de travail

HDFS ou Hadoop Distributed File System est un entrepôt de données offert par la plateforme. Les principaux avantages sont simples

  • Il est bon marché.
  • Sa taille est assez monstrueuse.

Il va sans dire que HDFS est lié à des aspects aussi essentiels que l’importation et l’exportation de données, leur traitement et, enfin, l’extraction des résultats dont votre entreprise a besoin

Pour ce faire, votre candidat doit maîtriser Apache Spark et MapReduce. Il s’agit de cadres essentiels qui permettent de manipuler les données volumineuses stockées dans HDFS

  1. Spark SQL

Nous avons déjà mentionné SQL. Fondamentalement, Spark SQL est un outil responsable du traitement des données structurées. Le principal avantage de ce module est qu’il rend les tâches d’interrogation des données extrêmement rapides

Grâce à son abstraction de programmation, aux DataFrames et à d’autres avantages, Spark SQL permet aux développeurs de créer des requêtes SQL à l’aide de transformations de code

À long terme, cet outil permettra à votre projet d’atteindre des résultats impressionnants. Beaucoup plus rapidement. Donc, si le candidat sait comment utiliser SQL Spark – c’est un autre “pro”

  1. Apache Hive

De nombreuses offres d’emploi de développeur Hadoop sur Hired mentionnent la maîtrise d’Apache Hive comme une compétence essentielle. Et il y a une bonne raison à cela !

En résumé, Apache Hive est un entrepôt numérique utilisé pour le stockage des données. C’est un outil fondamental pour effectuer des requêtes de données à partir de divers systèmes de fichiers et bases de données. De plus, il présente une tolérance aux pannes élevée

Là encore, il s’agit d’un outil basé sur SQL. Demandez au candidat s’il est familier avec la création de tables de ruche, le chargement ou l’écriture de requêtes de ruche

En outre, Apache Hive dispose d’une fonctionnalité intéressante : le partitionnement. Cette fonctionnalité simplifie et accélère la récupération des données. Elle est donc très utile pour l’analyse des big data

  1. Kafka

Il ne s’agit pas d’un romancier bohémien, mais d’un module utilisé pour le travail analytique. Il est donc indispensable d’en avoir l’expérience

Ce module est une bouée de sauvetage lorsque vous devez traiter des données. Beaucoup de données, pour être précis ! Il est également très utile pour les microservices en mémoire

Kafka a une variété remarquable d’applications pratiques

Grâce à lui, vous pouvez garder un œil sur le retour d’information provenant de vos centres d’appels. Kafka peut connaître les plaintes, les demandes, les commandes et d’autres informations précieuses. (qui proviennent de votre clientèle)

Une autre excellente façon de l’utiliser est d’analyser le retour d’information des capteurs IoT

Ce type d’informations vous aidera à explorer les habitudes et le comportement des utilisateurs. Quelles sont les fonctions qu’ils apprécient le plus ? Quels sont les appareils intelligents qui effectuent la plus grande partie du travail ? Quels sont les assistants vocaux les plus utilisés ? Vous l’aurez compris

  1. Sqoop

Une expérience dans l’importation et le transfert de données est également indispensable. Sqoop est un outil flexible qui permet d’exécuter des données entre HDFS et d’autres serveurs de base de données : Teradata, SAP, AWS, Postgres et bien d’autres

Votre futur développeur doit avoir l’expérience de Sqoop. Sinon, vous ne serez pas en mesure d’expédier de gros volumes de données de Hadoop vers le stockage externe. Et à un moment ou à un autre, vous devrez exécuter cette manœuvre pour

  • Sauvegarder les informations précieuses.
  • Les partager avec un tiers.
  • Effectuer un traitement supplémentaire.

En d’autres termes, la connaissance des aspects techniques de Sqoop est indispensable

  1. Graphique

Un CV de développeur Hadoop qui donne envie de l’embaucher doit mentionner GraphX ou Graph. Il s’agit d’outils API qui permettent aux développeurs de créer des graphiques, des arêtes, des sommets et d’autres données visuelles

Par exemple, GraphX comprend l’analyse exploratoire et le calcul itératif de graphes. De plus, il peut se targuer de l’approche Extract, Transform and Load (extraction, transformation et chargement ). Ce savoir-faire vous permet de charger et de transformer de grandes quantités de données vers un autre système. Toute une panoplie d’avantages !

  1. Les grappes

Un cluster Hadoop est un réseau composé de nœuds maîtres et de nœuds travailleurs. À leur tour, ces nœuds font fonctionner le système de fichiers distribué comme une horloge suisse

Il serait donc formidable de voir des produits comme Ambari, Google Cloud Dataproc, RStudio, Qubole et d’autres

L’exploitation des clusters Hadoop est essentielle. En outre, ces outils sont parfaits pour suivre les progrès réalisés – nombre d’entre eux vérifient et mettent à jour l’état de chaque application active

Que faut-il savoir d’autre ?

Au cours de l’entretien, posez certaines des questions les plus fréquentes concernant Hadoop

  • Définir l’exécution spéculative.
  • Le cache distribué présente-t-il des avantages ?
  • Combien de JVM peuvent être installées sur un seul nœud ?
  • Que fait InputSplit ? Pourquoi est-il nécessaire ?
  • Quel outil utiliseriez-vous pour trouver cette URL unique ?
  • Comment trouver la première URL unique dans un milliard d’URL ?
  • Quelle est la taille des Big Data avec lesquelles vous avez personnellement travaillé ?
  • Dans quels scénarios utiliseriez-vous le Bucketing et le Partitioning ?
  • D’où viennent les erreurs de tas et comment s’en débarrasser ?
  • TextInput et KeyValue – quelle est la différence entre ces formats ?

Pourquoi avez-vous besoin de Hadoop ?

Apache Hadoop est un outil de premier ordre lorsqu’il s’agit de traiter des données volumineuses (big data). Et vous savez déjà à quel point ces données sont essentielles pour une entreprise. En particulier pour celles qui opèrent à grande échelle

Comme le montrent les statistiques, le big data est un domaine qui a besoin de travailleurs acharnés. Et même beaucoup !

On rapporte notamment que 95 % des entreprises souffrent de données mal structurées. 97.2 % des organisations – commerciales et à but non lucratif – investissent dans ce domaine. Et Netflix économise 1 milliard de dollars grâce à elles !

La demande de big data est loin d’avoir atteint son apogée. D’énormes budgets y sont consacrés. Hadoop est l’outil idéal pour faire fructifier ces données. De plus, Hadoop est un système à code source ouvert

Adobe, Spotify, Yahoo, eBay et d’autres l’utilisent déjà. Peut-être est-ce votre tour maintenant ?

Node & Smile

Nous aiderons votre entreprise à évoluer ! Les développeurs Hadoop, les emplois de développeurs SQL et l’embauche directe sont à votre service – il vous suffit d’annoncer une offre d’emploi et de rechercher les meilleurs talents !