Apache Hadoop Experten in Frankfurt
aufbauen, vermittelt mit geprüften, verfügbaren Freelancern in wenigen MinutenBeauftragen Sie Experten, die Hadoop Data Lakes entwerfen, Spark- und Hive-Workloads optimieren und sichere verteilte Cluster betreiben. FRATCH nutzt präzises KI-Matching, um Sie schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern zu verbinden.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Apache Hadoop eingesetzt haben
Umut G.
Letzte Position:
Datenarchitekt bei BA Technology
Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf durchgängige Datenintegration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gut gesteuerte Datenprodukte.
Als Freiberufler habe ich die folgenden Projekte und Aufträge umgesetzt.
- Datenmigration eines CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
- Partnerschaft für den Weiterverkauf von Microsoft-Software
Ich suche freiberufliche Aufgaben wie: Freelance Data Engineer Cloud Data Warehouse Architect Data Modeling & Architecture Consultant MDM & Data Governance Specialist BI & Analytics Developer
Technische Schwerpunkte
- Data Engineering & Integration: SQL Server/SSIS, Informatica PowerCenter/IDQ, Talend, Kafka, Azure Data Factory – Delta/CDC/ELT-Muster, robuste Pipelines, Überwachung/Wiederherstellung, Datenherkunft und Auswirkungsanalyse, Medallion-Architektur mit Bronze/Silver/Gold-Schichten
- DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, On-Premises SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Fokus auf Kosten und Nutzen.
- Datenmodellierung: Atomare (Inmon-) und dimensionale (Kimball-)Modelle, Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Datenherkunft und Verträge.
- MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Datenqualitätsregeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Veröffentlichung.
- Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – businessfähige und wartbare Datenprodukte.
Prasad T.
Letzte Position:
Solution Architect / Senior Manager – DTC E-Commerce Platform bei BRITA
- Leitung der Discovery-Phase und des POC für die Migration von Shopware zu Shopify Plus in den EMEA-Märkten, einschließlich Bewertung der Plattformtauglichkeit, der technischen Architektur sowie der Multi-Brand- und Multi-Country-Funktionen anhand der Geschäftsanforderungen.
- Entwicklung einer Referenzarchitektur für die Shopify-Plus-Implementierung mit Headless-Frontend-Patterns (Vue.js, Nuxt.js), CMS-Integration (Magnolia) und Azure-Middleware (APIM, Functions, Logic Apps, Service Bus) für 11 EMEA-Märkte.
- Definition der Migrationsstrategie durch Analyse des Datenmappings, des Cutover-Ansatzes und von Deployment-Patterns ohne Ausfallzeit mit Varnish-Caching, GitOps-Pipelines und CI/CD-Orchestrierung über sechs Anbieter-Teams hinweg.
- Entwicklung eines Multi-Tenant-Governance-Modells für Shopify Plus mit zentraler Administration, lokaler Anpassung der Storefronts und Compliance-Kontrollen (GDPR, Datenresidenz).
- Entwicklung eines Prototyps für KI-gestützte Suchoptimierung (LLM.txt, JSON-LD), um die Auffindbarkeit von Produkten in Google-AI-Ergebnissen zu verbessern und Chancen für die Performance nach dem Launch aufzuzeigen.
- Definition der EMEA-Expansions-Roadmap für 15+ Märkte durch strategische Workshops mit dem C-Level, einschließlich Identifikation des schrittweisen Rollouts, marktspezifischer Konfigurationen und des Ressourcenbedarfs.
- Tech Stack: React, Nuxt.js, Vue.js, Magnolia CMS, Shopware, Shopify Plus, Azure (APIM, Functions, Logic Apps, Service Bus, Front Door), Varnish, SAP, MS Dynamics, Docker, Kubernetes, GitHub Actions, PostgreSQL, Kafka
Bardiya B.
Letzte Position:
Data Scientist bei Rewe Digital GmbH
Statistischer Prognosealgorithmus
- Verbesserung eines statistischen probabilistischen Prognosealgorithmus für Umsätze + Evaluierung
- Migration von R/On-Premise zu Python/Snowflake
- Überführung in den Produktivbetrieb auf Snowflake in Zusammenarbeit mit Data Engineers & DevOps
Monitoring-Dashboard
- Data Engineering zur Aufbereitung & Bereitstellung notwendiger Daten/Ressourcen auf Snowflake
- Entwicklung & Bereitstellung eines Streamlit-Dashboards in Snowflake
ML-basierte probabilistische Prognosen auf Vertex AI
- Entwicklung eines ML-basierten probabilistischen Prognosealgorithmus von Grund auf
- Implementierung einer MLOps-Pipeline in Kubeflow auf Google Cloud Vertex AI
Tech Stack: Python, Snowflake/Snowpark, R, Streamlit, Gitlab/Gitlab CICD, Terraform, Google Cloud, Vertex AI (aiplatform SDK, gcloud CLI, Feature Store, Model Registry usw.), kubeflow
Ulm P.
Letzte Position:
DataStage ETL Experte bei ING Bank
- Datastage 11.7, dbt, Oracle 19, Python 3.12 / PySpark 3.5, Azure GitHub, Azure DevOps, Automic
- Entwicklung von Migrations-Jobs zur Übertragung der Daten aus dem Collection-DWH in den neuen Risk Mart sowie Entwicklung von ETL-Strecken zur Migration historischer Daten vom alten Mart in den neuen Risk Mart.
- Speicherung der Silver Layer auf Hadoop und der Gold Layer in Oracle.
- Übersetzung von DataStage-Jobs in dbt zur Veröffentlichung von Berichtsdaten in der Google Cloud auf eine PostgreSQL-Datenbank.
- Erstellung und Optimierung komplexer SQL-Abfragen zur Datenextraktion aus einem Data Vault unter Berücksichtigung der Historisierung in den Point-in-Time-Tabellen.
- Erstellung von Oracle-Tabellendefinitionen (DDL) und Anpassung bestehender Stored Procedures.
- Versionierung der Änderungen in GitHub und Deployment über das CI/CD-Portal.
- Umbau von DataStage-Langläufer-Jobs in Python unter Einsatz von PySpark zur Reduzierung der Serverlast.
- Migration von SAS-Skripten nach PL/SQL einschließlich Neuentwicklung von Verteilungsfunktionen ohne direktes Äquivalent in Oracle.
- Entwicklung von Automic-Jobs zur Ausführung von DataStage-Strecken und Python-Skripten (PySpark-Jobs), die die Befüllung der SME- und Institutional-Risk-Tabellen im Risk Mart steuern und fachliche Berechnungen ausführen.
- Teilnahme am agilen Prozess, einschließlich der Erstellung von User Stories, Schätzungen und Planung in Azure DevOps.
- Bearbeitung von Azure DevOps-Tickets und enge Zusammenarbeit mit Testern und Fachbereichen zur Fehleranalyse und -behebung.
Ashkan Z.
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Senior Data Scientist (Microsoft Azure) bei Vattenfall Europe
- Beratung bei der Nutzung von Analyse- und BI-Tools und Diensten im Microsoft Azure-Stack (z. B. MS Fabric, Synapse Workspaces und dedizierte SQL-Pools, SQL Database, PostgreSQL, Snowflake, Databricks, Data Factory, SSIS, Analysis Services, Function Apps, Power BI, ML)
- Selbstständiger Entwurf von Analyselösungen mit Python, SQL etc.
- Entwurf und Implementierung von ETLs und Datenpipelines
- Erstellung und Pflege von APIs
- Selbstständige Anwendung von CI/CD, Testing und Versionskontrolle
- Modellierung von Daten
- Modellentwicklung und Modelloptimierung
- Anomalieerkennung mit KI
- Predictive Analytics
Verwendete Technologien:
- Snowflake
- Fabric
- Azure Synapse Analytics
- Azure DataFactory
- Azure Data Lake
- Azure DevOps
- Databricks
- Spark
- CI/CD
- SQL Database
- Python
- Power Platform
Alona L.
Letzte Position:
KI-Architektin
KI-gestützte Plattform für automatisierte UX-Validierung und Designer-Unterstützung
- Konzeption und technische Leitung einer unternehmensweiten KI-Lösung zur automatisierten UX-Überprüfung, die die Designqualität verbessert und manuelle Review-Prozesse in den Teams deutlich reduziert
- Entwicklung eines automatischen UX-Validierungstools als Figma-Plugin und Web-Anwendung, das auf Basis interner Richtlinien Testfälle generiert und aktuelle Designs zuverlässig auf Konsistenz und Standardkonformität prüft
- Umsetzung eines interaktiven Designer-Chats auf RAG-Basis, der Fragen zum aktuellen Design sowie zu den UX-Richtlinien des Unternehmens beantwortet sowie Konzeption der Deployment-Architektur auf Basis containerisierter Services
- Python, Azure OpenAI, PostgreSQL, REST API, Docker, OpenShift, Helm, CI/CD, Figma MCP, LLM, RAG, Prompt Engineering, GenAI, XAI, KI-Architektur, KI-Strategie
Ahsan J.
Letzte Position:
Entwickler für Datenanalyse bei Level Next Productions
- Power-BI-Dashboards erstellt und datenbasierte Strategien auf digitalen Plattformen ermöglicht
Tan P.
Letzte Position:
DevOps-Ingenieur im DevOps-Team bei Rise-World
- Implementierung der spezifizierten DevOps-Lösungen zur Automatisierung der Infrastruktur (Terraform, Bicep, CloudFormation, Ansible) im lokalen Rechenzentrum (Ovirt, Proxmox, Ceph-Cluster, MinIO) und in der Private Cloud.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von CI/CD-DevOps-Pipelines (GitLab, GitFlow) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses (Artifactory, Prometheus, Istio, Service Mesh, Helm Charts, OpenShift (Red Hat Enterprise) / Kubernetes-Cluster), Red Hat Satellite.
- Verwaltung, Einrichtung, Überwachung und Einspielung von Patches der Linux-Infrastruktur auf Basis von Red Hat Enterprise für Dev, Test und QA.
- Einsatz von Scrum- und Kanban-Methoden.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von Sicherheitsstandards für die Bereitstellung in den Dev-, Test-, QA- und Produktionsphasen der neuen ePA-Anwendungen.
- Entwicklung neuer Plugins und Add-ons für die bestehende Infrastruktur.
- Datenbankunterstützung.
- Unterstützung der Datenanalyse (Python, Spark, Pandas, Power BI, Splunk Enterprise).
- Umsetzung von Best Practices für DevSecOps und BizDevOps unter Einsatz von GitOps (ArgoCD), Streamlit-Framework und Semaphore Ansible UI.
- Konfiguration und Test von iperf, uperf, sysbench mit dem Benchmark-Operator für externe Quelldaten und IoT/MDM-Geräte, Erstellung von Berichten über ELK/OpenSearch.
- Aufbau einer neuen Databricks-Plattform zur Sammlung und Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen und IoT-Geräten im Hadoop-Framework (Python, Pandas, PySpark, Power BI, Apache Airflow).
- Aufbau der Backend-Datenaggregation und -verarbeitung zur Automatisierung der Bereitstellung von Konfigurationen zwischen verschiedenen OpenShift-Clustern und dem Big-Data-Framework (Python, Pandas, PySpark, Apache Spark, PostgreSQL, Django 2, Ansible Automation, Jira JSM).
- Aufbau einer neuen ML-Pipeline-Plattform unter Verwendung von Kubeflow, TensorFlow, KServe.
- Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, in ein analytisches DWH bzw. Big-Data-Cluster mit Python, Pandas, Polars, Power BI, Django-Backend und PostgreSQL.
- Einrichtung eines neuen DevOps-Test- und QA-HashiCorp-Vault-Clusters für PKI und IAM.
- Konfiguration und Test automatisierter Patches basierend auf CVSS-Bewertungen und SIEM-integrierten CVEs.
- Einsatz von Nexpose und InsightVM zum Scannen von Schwachstellen in Netzwerken, Hosts, Containern und Anwendungen.
- Planung und Umsetzung sicherer und skalierbarer AWS-Architekturen einschließlich VPC, EC2, S3, RDS und Route53 sowie ähnlicher Umgebungen auf Azure und GCP.
- Automatisierte Systembereitstellung und -deployment mit CloudFormation-Vorlagen.
- Konfiguration von IAM-Rollen, Richtlinien und Berechtigungen zur Gewährleistung einer sicheren Zugriffskontrolle.
- Patch-Management, Backup-Automatisierung und Einrichtung der Notfallwiederherstellung in der AWS-Infrastruktur.
- Überwachung und Optimierung der Systemleistung mit AWS CloudWatch und AWS Trusted Advisor.
- Unterstützung von VMware-Diensten (vSphere, Aria, Horizon) und der virtuellen Desktop-Umgebung.
- Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitLab CI/CD und AWS CodePipeline mit Schnittstelle zu Nutanix.
- Konfiguration von AWS CloudWatch zur Überwachung der Anwendungsleistung und Systemereignisse.
- Planung und Durchführung der Migration von On-Premises-Anwendungen zu AWS-Cloud-Plattformen.
- Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes in AWS-Umgebungen.
- Bereitstellung interner Softwarepakete zwischen Verfügbarkeitszonen mit AWS CodeDeploy.
- Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen mit Scikit-Learn, XGBoost und Spark MLlib einschließlich Hyperparameter-Tuning, Modellevaluation und Produktivsetzung.
Yevgeniy Ö.
Letzte Position:
Tester, Test- & Datenanalyst bei NORD/LB
- Analyse von Systemanforderungen und Mapping-Konzepten (ETL-Anforderungen) für Datenströme und Datentransformationslogiken im DWH der Bank
- Analyse von Daten in DB-Tabellen und -Views des DWH mittels SQL (DB2)
- Eigenständige Definition, Anlage und Ausführung von Testfällen in JIRA Xray (SIT)
- Schreiben von SQL-Abfragen in DB2 zur Verifizierung von Datenkonstellationen und Mappings
- Erstellung von Testkonzepten für SAP FSDP und parallellaufende Projekte
- Durchführung von Fehler- und Ursachenanalysen in Abstimmung mit Business-Analysten, Entwicklern, Test Managern und Infrastruktur-Team
- Ausführliche Dokumentation von Testergebnissen in JIRA Xray
- Koordination zwischen Business Analyse, Entwicklung, DB-Infrastruktur, Fachbereichen und externen Dienstleistern
Ritika S.
Letzte Position:
AWmOpsRtKekEX(CPEliRenIEtN: CInEfoSrs.yDs,aHtaitAarcchhiiEtencetr(gAyW) S)
Globale Marketing-Analysen für Hitachi Energy im Rahmen einer globalen Datenmodernisierungsinitiative, die darauf abzielt, die Datenspeicherung und Verfügbarkeit historischer Daten zu verbessern und Eloquas 2-jährige Aufbewahrung für Remote-Interaktionsberichte und Analysen bereitzustellen.
Analyse der Standardaufbewahrungsrichtlinie von Eloqua und Identifizierung des Risikos von Datenverlusten für Datensätze, die älter als zwei Jahre sind.
Entwurf und Implementierung einer Strategie zur historischen Datenaufbewahrung durch Erstellung transformierter Tabellen in der Ziel-Datenplattform, um ältere Daten zu archivieren und gleichzeitig Dashboards zur Datenqualität sicherzustellen.
Zusammenarbeit mit dem Power BI-Team, um Dashboards von Rohdaten aus Eloqua-Importen auf die neu erstellte Archivschicht umzustellen.
Nutzung von Jira zur Verfolgung und Verwaltung von Data-Engineering-Aufgaben, Fehlern und Feature-Requests in agilen Sprints; Koordination der Backlog-Priorisierung und Aufgabenverteilung, um die Entwicklung der Datenpipelines an den Geschäftsanforderungen auszurichten.
Optimierung von Power BI-Dashboards:
Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um Berichtserfordernisse für Bestandskunden zu bewerten und zu verstehen.
Entwurf und Implementierung eines inkrementellen Aktualisierungsprozesses in Power BI, um tägliche Updates ohne vollständiges Neuladen zu gewährleisten.
Zusammenarbeit mit Azure-Dateningenieuren zur Optimierung von Datenverarbeitungs- und Veröffentlichungsprozessen.
Kommunikation mit Stakeholdern & Datenmodellierung:
Vermittlung zwischen Group Data Office und Technology Office, um Standards für Datenmodellierung abzustimmen.
Anforderungserhebung im Data-Engineering-Team und Teilnahme an wöchentlichen Statusmeetings, um Implementierungsupdates zu geben und Blocker in Teams in Deutschland, Polen und Indien zu lösen.
Dokumentation & Qualitätssicherung:
Erstellung von technischen End-to-End-Design-Dokumentationen, Datenflussdiagrammen und Power BI-Audit-Leitfäden für die Zukunft.
Teilnahme an UAT-Sessions mit Fachanwendern, um Datenoutputs und Berichtgenauigkeit zu validieren.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Apache Hadoop einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre (Deutschland: 18 Jahre)
Positionsdauer
1,6 Jahre (Deutschland: 2,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
14 (Deutschland: 12)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 95%)
Master-Abschluss oder höher
70% (Deutschland: 65%)
Doktortitel
20% (Deutschland: 10%)
Zertifizierungen pro Freelancer
8 (Deutschland: 4)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Frankfurt verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten in Frankfurt, die Apache Hadoop einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Apache Hadoop Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (90%)
- Bank- und Finanzwesen (70%)
- Gesundheitswesen (60%)
- Einzelhandel (50%)
- Energie (40%)
- Versicherung (40%)
- Professionelle Dienstleistungen (40%)
- Transport und Logistik (30%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Verteilte Datengrundlagen
Apache Hadoop ist ein Open-Source-Framework zum Speichern und Verarbeiten sehr großer Datensätze über Cluster aus Standardservern hinweg. Seine Kernkomponenten, darunter HDFS und YARN, verteilen Daten und Rechenaufgaben und unterstützen dabei Fehlertoleranz. Unternehmen nutzen Hadoop für Data Lakes, Batch-Analysen, Protokollverarbeitung und groß angelegte Transformationspipelines.
Zentrales Ökosystem
Die Arbeit mit Hadoop umfasst häufig MapReduce, Hive, HBase und Sqoop sowie Apache Spark für schnellere Analysen und iterative Workloads. Gute Spezialisten verstehen Cluster-Ressourcenverwaltung, Speicherlayouts, Schemadesign und Datenbewegung. Sie arbeiten außerdem mit Kafka, Airflow, Trino, Cloud-Objektspeichern und containerisierten Umgebungen, wenn Hadoop Teil einer umfassenderen Plattform ist.
- HDFS-Speicher- und YARN-Kapazitätspläne entwerfen
- Hive-, Spark- und MapReduce-Verarbeitungsjobs entwickeln
- Tools für Ingestion, Scheduling und Governance verbinden
- Partitionierung, Serialisierung und Ressourcenwarteschlangen optimieren
Praktische Anwendungsfälle
Hadoop unterstützt Clickstream-Analysen, Empfehlungsdaten, Risikomodellierung, Telekommunikationsdaten, wissenschaftliche Forschung und industrielle Telemetrie. Es ist nützlich, wenn Daten in vielen Formaten eintreffen und für wiederholte Analysen aufbewahrt werden müssen. Teams können strukturierte Warehouse-Daten mit Rohdateien, Ereignissen und maschinell erzeugten Datensätzen in einer zentral verwalteten Umgebung kombinieren.
- Batch-Pipelines für die Aufnahme in Data Lakes erstellen
- Protokolle, Ereignisse und Betriebsdaten zusammenführen
- Datensätze für Reporting und Machine Learning vorbereiten
- Legacy-Verarbeitung in verteilten Speicher migrieren
Wann Spezialisten helfen
Unternehmen holen sich freiberufliche Hadoop-Expertise bei Plattformmigrationen, der Neugestaltung von Clustern, Performance-Untersuchungen und umfangreichen Datenintegrationsprojekten ins Haus. Spezialisten können auch helfen, wenn interne Teams eine veraltete Umgebung übernehmen, mit instabilen Jobs kämpfen oder On-Premises-Speicher mit Cloud-Diensten verbinden müssen. In Frankfurt ist die Zusammenarbeit aus der Ferne üblich, während einige regulierte oder betriebliche Umgebungen Workshops vor Ort erfordern können.
Wichtige Kompetenzen
Ein fähiger Experte verbindet Hadoop-Kenntnisse mit Linux-Betrieb, Java oder Scala, SQL und Grundlagen verteilter Systeme. Die Sicherheitsarbeit kann Kerberos, Ranger, Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Audit-Trails umfassen. Erfahrung mit Cloud-Diensten, Infrastrukturautomatisierung, Monitoring und Data Governance hilft dabei, die Plattform auch nach dem ersten Release zuverlässig zu betreiben.
Qualität beurteilen
Achten Sie auf Belege für produktive Hadoop-Cluster, nicht nur auf Kurskenntnisse. Fragen Sie, wie der Experte mit Datenverzerrungen, ausgefallenen Knoten, langsamen Abfragen, Kapazitätsgrenzen und Wiederherstellungsverfahren umgegangen ist. Gute Spezialisten erklären die Abwägungen zwischen HDFS, Cloud-Speicher, Spark und Warehouse-Technologien, dokumentieren betriebliche Entscheidungen und machen Pipelines beobachtbar, testbar und wartbar.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Apache Hadoop am häufigsten fragen.
Apache Hadoop wird zum Speichern und Verarbeiten großer Datensätze über Servercluster hinweg verwendet. Unternehmen nutzen seine Komponenten HDFS und YARN für Data Lakes, Batch-Verarbeitung, Protokollanalyse, Datenintegration und andere Workloads, die die praktischen Grenzen eines einzelnen Rechners überschreiten.
Apache Hadoop stellt über Komponenten wie HDFS und YARN verteilten Speicher und Ressourcenverwaltung bereit, während Apache Spark sich auf schnelle Datenverarbeitung für allgemeine Anwendungsfälle konzentriert. Beide können zusammenarbeiten, wobei ein Projekt anstelle eines herkömmlichen Hadoop-Clusters auch Spark mit Cloud-Objektspeicher einsetzen kann.
Ein guter Hadoop-Experte bringt häufig SQL, Java oder Scala, Linux-Betrieb und Kenntnisse verteilter Systeme mit. Nützliche angrenzende Kompetenzen umfassen Apache Spark, Hive, Kafka, Airflow, Cloud-Speicher, Kubernetes, Sicherheitskontrollen und Data Governance.
Die erforderliche Erfahrung hängt von der Aufgabe ab. Eine einfache Hive-Pipeline erfordert anderes Wissen als die Migration eines sicheren Clusters mit mehreren Mandanten. Wählen Sie für produktive Aufgaben einen Hadoop-Spezialisten, der praktische Entscheidungen zu Kapazität, Datenwiederherstellung, Performance, Monitoring und betrieblicher Verantwortung zeigen kann.
Ja. Die Arbeit mit Apache Hadoop eignet sich häufig für die Zusammenarbeit aus der Ferne über gemeinsame Repositories, Dokumentation, Monitoring-Zugriff und geplante technische Sitzungen. Vor-Ort-Arbeit in Frankfurt kann dennoch bei Workshops, in geschützten Umgebungen, bei hardwaregebundenen Clustern oder bei der engen Abstimmung mit lokalen Daten- und Betriebsteams hilfreich sein.
Hadoop kann für Organisationen geeignet sein, die Kontrolle über verteilten Speicher, unterschiedliche Dateiformate, umfangreiche Batch-Workloads oder die Datenverarbeitung vor Ort benötigen. Ein Cloud Data Warehouse kann für verwaltete Analysen einfacher sein. Daher sollten Governance, Latenz, Betriebsaufwand, vorhandene Kompetenzen und die erforderlichen Abfragemuster berücksichtigt werden.
Bitten Sie den Experten, einen echten Cluster-Vorfall oder die Neugestaltung einer Pipeline konkret zu erläutern. Ein zuverlässiger Hadoop-Spezialist sollte über Datenverzerrungen, ausgefallene Knoten, Partitionierung, Ressourcenwarteschlangen, Sicherheit, Beobachtbarkeit und Wiederherstellung sprechen und nicht nur Framework-Funktionen beschreiben.
Apache Hadoop bezeichnet üblicherweise ein Ökosystem rund um HDFS, YARN, MapReduce und verwandte Tools. Je nachdem, ob Batch-Verarbeitung, Ingestion, Analysen oder der Zugriff auf Betriebsdaten im Vordergrund steht, können Projekte außerdem Hive, HBase, Oozie oder Integrationen mit Spark, Kafka und Cloud-Speicher verwenden.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Apache Hadoop in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 91 €, was einem Tagessatz von etwa 732 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Apache Hadoop in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 70% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Apache Hadoop in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Apache Hadoop in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Apache Hadoop in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (90%), Bank- und Finanzwesen (70%) und Gesundheitswesen (60%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Apache Hadoop in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (90%) und Produktentwicklung (70%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Apache Hadoop eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Berlin 
München Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
