¿Qué Hace un Programador Hadoop?

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Un programador Hadoop se encarga de desarrollar y mantener sistemas que manejan grandes volúmenes de datos usando la plataforma Hadoop. Esto incluye escribir programas para procesar y analizar datos, asegurando que estos programas funcionen eficientemente en un entorno distribuido.

Utilizan herramientas y tecnologías específicas del ecosistema Hadoop, como MapReduce para procesar datos en paralelo, y HDFS para almacenar datos de manera distribuida y segura. Además, colaboran con otros equipos de datos para integrar y analizar información de diversas fuentes, optimizando el rendimiento y resolviendo problemas relacionados con el almacenamiento y procesamiento de datos. 

Programador Hadoop - funciones, formación, habilidades y salario - resumen profesional

¿Qué es Hadoop?

Hadoop es un marco de software de código abierto basado en Java con el que se pueden procesar grandes cantidades de datos en sistemas distribuidos complejos a gran velocidad y procede de la Fundación Apache. Es ideal para tratar el procesamiento de datos en un entorno de big data.

Los principales módulos del marco Hadoop son: 

  • HDFS (Hadoop Distributed File System)
  • YARN (Yet Another Resource Negotiator)
  • MapReduce
  • Hadoop Common

Hadoop Common proporciona las bibliotecas y utilidades generales para los demás componentes del software. Esto incluye, por ejemplo, los ficheros de archivo Java y los scripts para iniciar el software.

Hadoop Distributed File System (HDFS) es un sistema de archivos distribuido que permite almacenar datos en distintos sistemas de una red de ordenadores. Esto permite almacenar grandes cantidades de datos.

Según Apache, HDFS es capaz de gestionar varios cientos de millones de datos. El sistema de archivos también incluye mecanismos para duplicar datos en caso de fallo de ordenadores individuales.

MapReduce es un algoritmo que funciona como motor central de Hadoop y sus características principales fueron desarrolladas por Google.

El algoritmo proporciona varias funciones que permiten descomponer tareas complejas y de cálculo intensivo en muchas pequeñas partes individuales en varios ordenadores y procesarlas en paralelo. El resultado es una alta velocidad de cálculo.

YARN (Yet Another Resource Negotiator) es una especie de complemento del algoritmo MapReduce. Puede gestionar los recursos de una red de ordenadores y asignar dinámicamente los recursos de un clúster a diferentes trabajos. 

Funciones 

funciones tareas y responsabilidades de programador hadoop

Un desarrollador Hadoop se especializa en crear y mantener sistemas que manejan grandes volúmenes de datos utilizando esta plataforma. Sus funciones generales incluyen escribir y optimizar programas para procesar datos, frecuentemente utilizando el modelo de programación MapReduce. También trabajan con HDFS, el sistema de archivos distribuido de Hadoop, para almacenar y gestionar datos de manera eficiente y segura.

Además, los desarrolladores Hadoop utilizan diversas herramientas del ecosistema Hadoop, como Hive para consultas SQL sobre datos almacenados en HDFS, Pig para transformaciones de datos más complejas, HBase para el almacenamiento y acceso a datos en tiempo real, y otras herramientas como Sqoop y Flume para la importación y exportación de datos.

Las tareas de un desarrollador Hadoop pueden variar dependiendo del proyecto y de la empresa. En algunos casos, pueden enfocarse más en la optimización del rendimiento de los trabajos de procesamiento de datos, asegurando que las tareas se completen de manera rápida y eficiente. En otros casos, pueden trabajar en la integración de datos provenientes de múltiples fuentes, o en la creación de flujos de trabajo automatizados utilizando herramientas como Oozie.

Por otro lado, los desarrolladores Hadoop colaboran estrechamente con científicos de datos, analistas de datos y otros ingenieros de datos para comprender los requisitos de datos y proporcionar soluciones adecuadas. También pueden encargarse de la resolución de problemas y la depuración de aplicaciones, asegurando que los sistemas de procesamiento de datos funcionen correctamente y sin interrupciones. En algunos casos, su trabajo puede incluir tareas de administración del clúster de Hadoop, aunque ya esto generalmente recae en administradores de Hadoop especializados.

Habilidades

habilidades de un programador hadoop

Un programador Hadoop debe poseer una combinación de habilidades técnicas y analíticas para gestionar y procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. A continuación, se detallan las habilidades y herramientas esenciales y opcionales que deben manejar:

Habilidades técnicas esenciales

  1. Lenguajes de programación:
    • Java: Principal lenguaje utilizado para escribir trabajos de MapReduce.
    • Python o Scala: Usados para desarrollar scripts y aplicaciones en el ecosistema Hadoop.
  2. MapReduce:
    • Conocimiento profundo del modelo de programación MapReduce para escribir y optimizar trabajos de procesamiento de datos.
  3. HDFS (Hadoop Distributed File System):
    • Comprensión del funcionamiento de HDFS para almacenar, gestionar y acceder a grandes volúmenes de datos distribuidos.
  4. YARN (Yet Another Resource Negotiator):
    • Habilidad para gestionar y monitorear recursos del clúster Hadoop mediante YARN.
  5. SQL y Herramientas de consulta:
    • Hive: Para consultas SQL sobre datos almacenados en HDFS.
    • Pig: Para realizar transformaciones complejas de datos.
  6. Bases de datos NoSQL:
    • HBase: Para el almacenamiento y acceso a datos en tiempo real.
  7. Herramientas de integración de datos:
    • Sqoop: Para la importación y exportación de datos entre Hadoop y bases de datos relacionales.
    • Flume: Para la ingesta de datos de múltiples fuentes.
  8. Flujos de trabajo y automatización:
    • Oozie: Para la definición y gestión de flujos de trabajo de procesamiento de datos.

Habilidades opcionales y complementarias

  1. Herramientas de análisis de datos:
    • Spark: Para el procesamiento de datos en memoria, proporcionando una alternativa más rápida a MapReduce.
    • Mahout: Para la implementación de algoritmos de aprendizaje automático.
  2. Conocimientos en herramientas de la nube:
    • AWS EMR: Servicio de Amazon para gestionar clústeres Hadoop en la nube.
    • Google Cloud Dataproc: Servicio de Google para la gestión de clústeres de big data.
  3. Herramientas de visualización de datos:
    • Tableau o QlikView: Para la visualización y análisis de datos procesados.
  4. Sistemas operativos y administración de clústeres:
    • Conocimientos en Linux y habilidades básicas de administración de sistemas para gestionar clústeres Hadoop.
  5. Herramientas de orquestación de contenedores:
    • Kubernetes: Para la gestión de contenedores y aplicaciones en clústeres.
  6. Gestión de versiones y control de código fuente:
    • Git: Para el control de versiones y la colaboración en proyectos de desarrollo de software.

Habilidades blandas

  1. Resolución de problemas:
    • Capacidad para identificar y resolver problemas complejos relacionados con el almacenamiento y procesamiento de datos.
  2. Colaboración y comunicación:
    • Habilidades para trabajar en equipo y comunicarse efectivamente con científicos de datos, analistas y otros ingenieros.
  3. Pensamiento analítico:
    • Habilidad para analizar grandes conjuntos de datos y extraer información valiosa para la toma de decisiones.

Formación

Una licenciatura suele ser el primer paso para convertirse en desarrollador de Hadoop. Desde una licenciatura en Informática hasta una licenciatura en analítica, física, matemáticas o estadística, todas son aceptables para empezar una carrera como programador Hadoop.

Una vez titulado, existen varios programas de certificación y cursos en línea entre los que elegir para especializarte en Hadoop. Echa un vistazo a algunas opciones de certificación y recursos adicionales a continuación:

Cursos en línea

  1. Coursera
  2. edX
  3. LinkedIn Learning

Certificaciones

  1. Cloudera

Recursos de aprendizaje

  1. Documentación oficial de Apache Hadoop
  2. Libros
  3. Blogs y foros

Estos recursos te ofrecen desde cursos estructurados y certificaciones reconocidas hasta documentación detallada, libros recomendados y comunidades en línea para resolver dudas y aprender más sobre Hadoop.

Salario

En España, un desarrollador Hadoop puede esperar un salario promedio que varía según la fuente y la ubicación específica. Según Glassdoor, el salario promedio para un desarrollador de Hadoop en España puede estar entre los 35,000 € y 45,000 € anuales, dependiendo de la experiencia y la empresa.

Para un desarrollador junior o con poca experiencia, los salarios pueden comenzar alrededor de los 25,000 € anuales, mientras que para roles más senior con experiencia significativa, los salarios pueden superar los 50,000 € anuales.

Latinoamérica

Los salarios en Latinoamérica pueden variar ampliamente según el país específico, la economía local y la demanda de habilidades del profesional.

Brasil: Según Glassdoor, los salarios para desarrolladores Hadoop en Brasil pueden variar considerablemente, con un rango general de aproximadamente 5,000 a 10,000 BRL al mes para roles junior y hasta 15,000 BRL o más para roles senior.

México: En México, los salarios para desarrolladores Hadoop pueden oscilar entre los 20,000 MXN a 40,000 MXN mensuales para roles junior, y hasta 50,000 MXN o más para roles senior, según Glassdoor y otras fuentes locales de empleo.

Argentina: En Argentina, los salarios pueden variar desde los 50,000 ARS a 100,000 ARS mensuales para roles senior en el campo de Hadoop, dependiendo de la ubicación y la empresa.

¿Cuánto gana un programador Hadoop freelance por hora?

Según los datos de freelancermap, los Programador Hadoop cobran de media:

$/hora

La mayoría de freelancers en esta área cobran entre 33 y 106 $/hora.

Los Programador Hadoop trabajando a tiempo completo (8 horas/día) cobrarían:

$/día
Última actualización:

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Arturo Plaza

Periodista dedicado al posicionamiento orgánico y el marketing de contenidos desde 2018.

Por Arturo Plaza

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