Java et Big Data : pourquoi les projets Big Data ne peuvent pas se passer de Java

Dans nos articles sur CodeGym, on ne se lasse pas de mentionner que Java, qui a maintenant 25 ans, connaît un regain de popularité et a de brillantes perspectives dans un futur proche. Il y a plusieurs raisons à cela. L'un d'eux est que Java est le principal langage de programmation dans plusieurs niches de marché informatiques tendances qui gagnent rapidement en popularité. L'Internet des objets (IoT) et les mégadonnées, ainsi que l'intelligence d'affaires (BI) et l'analyse en temps réel sont le plus souvent mentionnés dans le contexte d'une affection profonde et de sentiments tendres pour Java. Récemment, nous avons exploré la relation entre Java et l'Internet des objetset expliqué comment un développeur Java peut adapter ses compétences à ce créneau. Maintenant, nous tournons notre attention vers un autre domaine super tendance qui - vous l'avez deviné - aime aussi Java et ne peut pas vivre sans lui. Donc, aujourd'hui, nous allons explorer les questions suivantes en relation avec le big data : pourquoi Java, et donc les codeurs Java fidèles, sont-ils également très populaires dans ce créneau ? Comment Java est-il utilisé exactement dans les projets Big Data ? que devez-vous apprendre afin d'être qualifié pour un emploi dans ce créneau ? et quelles sont les tendances actuelles du big data ? Et entre tout cela, nous examinerons les opinions des meilleurs experts mondiaux sur les mégadonnées, ce qui donnerait même à Homer Simpson envie de travailler avec les mégadonnées.

https://ru.wikipedia.org/wiki/Homer_Goes_to_College

"Je n'arrête pas de dire que le travail sexy dans les dix prochaines années sera celui des statisticiens. Les gens pensent que je plaisante, mais qui aurait deviné que les ingénieurs informaticiens auraient été le travail sexy des années 1990 ?"

Le big data conquiert la planète

Mais d'abord, un peu sur le big data et pourquoi ce créneau est si prometteur pour bâtir une carrière. En bref, le big data fait inexorablement, régulièrement et (surtout) très rapidement son chemin dans les processus commerciaux des entreprises du monde entier. Ces entreprises, à leur tour, sont obligées de trouver des professionnels de la science des données (pas seulement des programmeurs, bien sûr), en les attirant avec des salaires élevés et d'autres avantages. Selon Forbes, l'utilisation des mégadonnées dans les entreprises a augmentéde 17 % en 2015 à 59 % en 2018. Le big data se répand rapidement dans divers secteurs de l'économie, notamment les ventes, le marketing, la recherche et le développement, la logistique et absolument tout le reste. Selon une étude d'IBM, le nombre d'emplois pour les professionnels dans ce domaine dépassera 2,7 millions d'ici 2020 aux États-Unis seulement. Prometteur? Tu paries.

Mégadonnées et Java

Alors, pourquoi le big data et Java ont-ils tant en commun ? Le fait est que bon nombre des principaux outils de Big Data sont écrits en Java. De plus, presque tous ces outils sont des projets open source. Cela signifie qu'ils sont accessibles à tous et qu'ils sont donc activement utilisés par les plus grandes entreprises informatiques du monde entier. "Dans une large mesure, le Big Data est Java. Hadoop et un grand pourcentage de l'écosystème Hadoop sont écrits en Java. L'interface MapReduce native pour Hadoop est Java. Vous pouvez donc facilement passer au Big Data simplement en créant des solutions Java qui s'exécutent au-dessus de Hadoop. Il existe également des bibliothèques Java comme Cascading qui facilitent le travail. Java est également très utile pour déboguer des choses, même si vous utilisez quelque chose comme Hive. a ditMarcin Mejran, scientifique des données et vice-président du développement des données chez Eight. "Au-delà de Hadoop, Storm est écrit en Java et Spark (c'est-à-dire : sans doute l'avenir de l'informatique hadoop) est en Scala (qui s'exécute sur la JVM et Spark a une interface Java). Ainsi, Java couvre un pourcentage massif de l'espace Big Data, " ajoute l'expert. Comme vous pouvez le voir, la connaissance de Java sera tout simplement irremplaçable dans le Big Data, l'Internet des objets, l'apprentissage automatique et plusieurs autres niches qui continuent de gagner en popularité.

"Chaque entreprise a du big data dans son avenir et chaque entreprise finira par être dans le domaine des données."

Et maintenant, un peu plus sur les outils de Big Data susmentionnés, qui sont largement utilisés par les développeurs Java.

Apache Hadoop

Apache Hadoop est l'une des technologies fondamentales pour le Big Data, et il est écrit en Java. Hadoop est une suite gratuite et open source d'utilitaires, de bibliothèques et de frameworks gérés par Apache Software Foundation. Créé à l'origine pour l'informatique évolutive, distribuée et tolérante aux pannes, ainsi que pour stocker d'énormes quantités d'informations diverses, Hadoop devient naturellement la pièce maîtresse de l'infrastructure Big Data pour de nombreuses entreprises. Les entreprises du monde entier recherchent activement des experts Hadoop, et Java est une compétence clé requise pour maîtriser cette technologie. Selon les développeurs sur Slashdot, en 2019, de nombreuses grandes entreprises, dont JPMorgan Chase, avec ses salaires record pour les programmeurs, ont activement recherché des experts Hadoop lors de la conférence Hadoop World, mais même là, elles n'ont pas pu trouver suffisamment d'experts avec les compétences nécessaires (en particulier, les connaissances du modèle et du framework de programmation Hadoop MapReduce). Cela signifie que les salaires dans ce domaine augmenteront encore plus. Et ils sont déjà très gros. En particulier, Business Insider estime que l'expert Hadoop moyen coûte 103 000 $ par an, tandis que le coût moyen des spécialistes du big data est de 106 000 $ par an. Les recruteurs à la recherche d'experts Hadoop soulignent que Java est l'une des compétences les plus importantes pour un emploi réussi. Hadoop est utilisé depuis longtemps ou a été introduit relativement récemment par de nombreuses grandes entreprises, notamment IBM, Microsoft et Oracle. À l'heure actuelle,

"Là où il y a de la fumée de données, il y a du feu pour les entreprises."

Apache Étincelle

Apache Spark est une autre plate-forme Big Data importante qui est un concurrent sérieux de Hadoop. En raison de la vitesse, de la flexibilité et de la commodité qu'il offre aux développeurs, Apache Spark est en train de devenir le principal environnement de développement à grande échelle dans SQL, les données à commutation de paquets et en streaming, et l'apprentissage automatique. En tant que framework pour le traitement distribué du Big Data, Apache Spark fonctionne beaucoup comme le framework Hadoop MapReduce et prive progressivement MapReduce de sa primauté dans le Big Data. Spark peut être utilisé de différentes manières. Il dispose d'une API pour Java, ainsi que de plusieurs autres langages de programmation, tels que Scala, Python et R. Aujourd'hui, Spark est largement utilisé par les banques, les entreprises de télécommunications, les développeurs de jeux vidéo et même les gouvernements. Naturellement, les géants de l'informatique comme Apple, Facebook, IBM et Microsoft adorent Apache Spark.

Apache Mahout

Apache Mahout est une bibliothèque d'apprentissage automatique Java open source d'Apache. Il s'agit d'un outil d'apprentissage automatique évolutif qui peut traiter des données sur une ou plusieurs machines. Les implémentations d'apprentissage automatique sont écrites en Java et certaines parties sont construites sur Apache Hadoop.

Tempête Apache

Apache Storm est un framework pour le traitement de flux distribué en temps réel. Storm simplifie le traitement tolérant aux pannes de flux de données illimités, faisant en temps réel ce que Hadoop fait pour les paquets de données. Storm s'intègre à n'importe quel système de file d'attente et à n'importe quel système de base de données.

Java JFreeChart

Java JFreeChart est une bibliothèque open source développée en Java et conçue pour être utilisée dans des applications basées sur Java pour créer une grande variété de graphiques. Le fait est que la visualisation des données est très importante pour réussir l'analyse du Big Data. Étant donné que le big data implique de travailler avec de grandes quantités de données, il peut être difficile d'identifier des tendances ou même de tirer des conclusions particulières en examinant les données brutes. Mais, si les mêmes données sont affichées dans un graphique, cela devient plus compréhensible. Il est plus facile de trouver des modèles et d'identifier des corrélations. En l'occurrence, Java JFreeChart permet de créer des graphiques et des diagrammes pour l'analyse de données volumineuses.

Apprentissage profond4j

Deeplearning4j est une bibliothèque Java utilisée pour construire différents types de réseaux de neurones. Deeplearning4j est implémenté en Java et s'exécute dans la JVM. Il est également compatible avec Clojure et inclut une API pour le langage Scala. Deeplearning4j comprend une implémentation d'une machine Boltzmann restreinte, d'un réseau de croyances profondes, d'un auto-encodeur profond, d'un auto-encodeur de débruitage empilé, d'un réseau de tenseurs neuronaux récursifs, word2vec, doc2vec et GloVe.

"Les données deviennent la nouvelle matière première des entreprises."

Big Data au seuil de 2020 : les dernières tendances

2020 devrait être une autre année de croissance et d'évolution rapides pour le big data, ainsi que l'adoption généralisée du big data par les entreprises et les organisations dans divers domaines. Alors, soulignons brièvement les tendances du big data qui devraient jouer un rôle important l'année prochaine.

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Internet des objets — le big data devient de plus en plus gros

L'Internet des objets (IoT) peut sembler hors sujet, mais ce n'est pas le cas. L'IdO continue de "tendre" à mesure qu'il prend de l'ampleur et se répand dans le monde entier. Par conséquent, le nombre d'appareils « intelligents » installés dans les maisons et les bureaux augmente également. Comme il se doit, ces appareils envoient toutes sortes de données là où elles doivent aller. Cela signifie que le volume de données volumineuses ne fera qu'augmenter. Selon les experts, de nombreuses organisations disposent déjà de nombreuses données, principalement issues de l'IoT, qu'elles ne sont pas bien préparées à utiliser. En 2020, cette avalanche de données deviendra encore plus importante. Par conséquent, les investissements dans les projets de mégadonnées augmenteront également rapidement. Et rappelez-vous, l'IoT est aussi très friand de Java . Qui ne l'aime pas ?

Jumeaux numériques

Les jumeaux numériques sont une autre tendance à venir intéressante qui est directement liée à l'Internet des objets et au big data. En conséquence, Java verra un peu d'utilisation ici. Qu'est-ce qu'un jumeau numérique ? Il s'agit d'une réplique numérique d'un objet ou d'un système réel. Un analogue numérique d'un appareil physique permet de simuler les processus internes, les caractéristiques techniques et le comportement d'un objet réel sous l'influence des interférences et de son environnement. Un jumeau numérique ne peut pas fonctionner sans un grand nombre de capteurs dans l'appareil réel fonctionnant en parallèle. D'ici 2020, on s'attend à ce qu'il y ait dans le monde plus de 20 milliards de capteurs connectés transmettant des informations pour des milliards de jumeaux numériques. En 2020, cette tendance devrait s'accélérer et s'imposer.

La transformation numérique deviendra plus intentionnelle.

Depuis plusieurs années, la transformation numérique est mentionnée comme une tendance importante. Mais les experts disent que de nombreuses entreprises et cadres supérieurs avaient une compréhension extrêmement vague de ce que signifie même l'expression. Pour beaucoup, la transformation numérique signifiait trouver des moyens de vendre les données collectées par l'entreprise afin de générer de nouvelles sources de revenus. D'ici 2020, de plus en plus d'entreprises se rendent compte que la transformation numérique consiste à créer un avantage concurrentiel en utilisant correctement les données dans tous les aspects de leur activité. Cela signifie que nous pouvons nous attendre à ce que les entreprises augmentent les budgets des projets liés à l'utilisation correcte et éclairée des données.

"Nous entrons lentement dans une ère où le Big Data est le point de départ, pas la fin."

Résumé

Le Big Data est un autre domaine d'activité vraiment énorme avec de nombreuses opportunités pour les développeurs Java. Outre l'Internet des objets, ce domaine est en plein essor et souffre d'une pénurie aiguë de programmeurs et autres experts techniques. Alors maintenant, il est temps d'arrêter de lire ces longs articles et de commencer à apprendre Java !