¿Estoy interesado en el análisis de Big Data y quiero aprender el análisis de Big Data? ¿Debo aprender Hadoop o SAS?

Se puede considerar que Hadoop es una base para las tareas de procesamiento de Big Data, como el análisis científico, la planificación comercial, la planificación de ventas, el procesamiento de cantidades masivas de datos de sensores, incluso los de sensores IoT.

Hadoop hace posible manejar miles de terabytes de datos. Es una plataforma relativamente simple que tiene un sistema de archivos básico llamado HDFS y una interfaz de programación llamada MapReduce. SAS, sin embargo, es un paquete de software desarrollado por el Instituto SAS para análisis avanzado, gestión de bases de datos, inteligencia empresarial y análisis predictivo. Puede ser útil para extraer, alterar, administrar y recuperar datos de varias fuentes y realizar análisis sobre ellos. Hadoop se usa generalmente para grandes problemas que requieren cálculos sencillos. SAS, por otro lado, se utiliza para cálculos complejos de tamaño mediano.

Para concluir, diría que Hadoop y SAS son dos cosas completamente diferentes que no se pueden comparar. Sería mejor aprender ambos, aunque puede comenzar con Hadoop y luego continuar con SAS por conveniencia.

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Con el gran volumen de datos no estructurados y semiestructurados que llegan cada segundo, Hadoop permite a las organizaciones analizar estos datos. Hadoop se reemplaza como el centro de datos predeterminado en muchas organizaciones más grandes y se considera a Hadoop como una de las mejores habilidades en los próximos años. Apache Hadoop es un marco de código abierto, escrito en el lenguaje de programación Java, especialmente para manejar grandes cantidades de datos. El entrenamiento de Hadoop en Chennai en FITA está diseñado con muchos ejercicios prácticos con estudios de casos en tiempo real para permitirle un gran conocimiento de Big Data para manejar datos complejos del mundo real.

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