Java dan Big Data: mengapa proyek Big Data tidak dapat berjalan tanpa Java

Dalam artikel kami di CodeGym, kami tidak pernah bosan menyebutkan bahwa Java, yang sekarang berusia 25 tahun, sedang menikmati popularitas baru dan memiliki prospek cemerlang dalam waktu dekat. Ada beberapa alasan untuk ini. Salah satunya adalah bahwa Java adalah bahasa pemrograman utama di beberapa ceruk pasar TI yang sedang tren yang dengan cepat mendapatkan popularitas. Internet of Things (IoT) dan big data, serta business intelligence (BI), dan analitik real-time paling sering disebutkan dalam konteks kasih sayang yang mendalam dan perasaan lembut untuk Java. Baru-baru ini, kami menjelajahi hubungan antara Java dan Internet of thingsdan berbicara tentang bagaimana pengembang Java dapat menyesuaikan keahliannya dengan ceruk ini. Sekarang kita mengalihkan perhatian kita ke area super trending lainnya yang — Anda dapat menebaknya — juga menyukai Java dan tidak dapat hidup tanpanya. Jadi, hari ini kita akan mengeksplorasi pertanyaan-pertanyaan berikut terkait dengan data besar: mengapa Java, dan oleh karena itu pembuat kode Java yang setia, juga sangat populer di ceruk ini? bagaimana tepatnya Java digunakan dalam proyek data besar? apa yang harus Anda pelajari agar memenuhi syarat untuk pekerjaan di ceruk ini? dan apa tren data besar saat ini? Dan di antara semua ini, kita akan melihat pendapat para pakar top dunia tentang data besar, yang bahkan membuat Homer Simpson ingin bekerja dengan data besar.

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

"Saya terus mengatakan pekerjaan seksi dalam sepuluh tahun ke depan adalah ahli statistik. Orang-orang mengira saya bercanda, tetapi siapa yang menyangka bahwa insinyur komputer akan menjadi pekerjaan seksi di tahun 1990-an?"

Data besar menaklukkan planet ini

Tapi pertama-tama, sedikit tentang data besar dan mengapa ceruk ini begitu menjanjikan untuk membangun karier. Singkatnya, data besar tak terelakkan, mantap, dan (yang terpenting) sangat cepat masuk ke proses bisnis perusahaan di seluruh dunia. Perusahaan-perusahaan itu, pada gilirannya, dipaksa untuk mencari profesional ilmu data (bukan hanya programmer, tentu saja), memikat mereka dengan gaji tinggi dan tunjangan lainnya. Menurut Forbes, penggunaan data besar di bisnis meningkatdari 17% pada 2015 menjadi 59% pada 2018. Big data menyebar dengan cepat ke berbagai sektor ekonomi, termasuk penjualan, pemasaran, penelitian dan pengembangan, logistik, dan yang lainnya. Menurut penelitian IBM, jumlah pekerjaan profesional di bidang ini akan melebihi 2,7 juta pada tahun 2020 di Amerika Serikat saja. Menjanjikan? Anda bertaruh.

Data besar dan Java

Nah, mengapa big data dan Java memiliki banyak kesamaan? Masalahnya adalah banyak alat utama untuk data besar ditulis di Jawa. Terlebih lagi, hampir semua alat ini adalah proyek open source. Ini berarti mereka tersedia untuk semua orang dan karenanya digunakan secara aktif oleh perusahaan IT terbesar di seluruh dunia. "Sebagian besar Big Data adalah Java. Hadoop dan sebagian besar ekosistem Hadoop ditulis dalam Java. Antarmuka asli MapReduce untuk Hadoop adalah Java. Jadi, Anda dapat dengan mudah beralih ke data besar hanya dengan membangun solusi Java yang berjalan di atas dari Hadoop. Ada juga perpustakaan Java seperti Cascading yang membuat pekerjaan lebih mudah. ​​Java juga sangat berguna untuk men-debug hal-hal bahkan jika Anda menggunakan sesuatu seperti Hive." dikatakanMarcin Mejran, seorang ilmuwan data dan wakil presiden pengembangan data di Eight. "Di luar Hadoop, Storm ditulis dalam Java dan Spark (yaitu: bisa dibilang masa depan komputasi hadoop) ada di Scala (yang berjalan di JVM dan Spark memiliki antarmuka Java). Jadi Java mencakup sebagian besar ruang Data Besar, "tambah ahli. Seperti yang Anda lihat, pengetahuan tentang Java tidak akan tergantikan dalam big data, Internet of things, pembelajaran mesin, dan beberapa ceruk lain yang terus mendapatkan popularitas.

"Setiap perusahaan memiliki big data di masa depan dan setiap perusahaan pada akhirnya akan berkecimpung dalam bisnis data."

Dan sekarang sedikit lagi tentang alat data besar yang disebutkan di atas, yang banyak digunakan oleh pengembang Java.

Apache Hadoop

Apache Hadoop adalah salah satu teknologi fundamental untuk data besar, dan ditulis dalam Java. Hadoop adalah rangkaian utilitas, pustaka, dan kerangka kerja sumber terbuka gratis yang dikelola oleh Apache Software Foundation. Awalnya dibuat untuk komputasi yang dapat diskalakan, didistribusikan, dan toleran terhadap kesalahan, serta menyimpan berbagai informasi dalam jumlah besar, Hadoop secara alami menjadi pusat infrastruktur data besar bagi banyak perusahaan. Perusahaan di seluruh dunia secara aktif mencari pakar Hadoop, dan Java adalah keahlian utama yang dibutuhkan untuk menguasai teknologi ini. Menurut pengembang di Slashdot, pada tahun 2019, banyak perusahaan besar, termasuk JPMorgan Chase, dengan gaji pemrogram yang memecahkan rekor, secara aktif mencari pakar Hadoop di konferensi Dunia Hadoop, tetapi bahkan di sana, mereka tidak dapat menemukan cukup pakar dengan keterampilan yang diperlukan (khususnya, pengetahuan model dan framework pemrograman Hadoop MapReduce). Artinya gaji di bidang ini akan semakin bertambah. Dan mereka sudah sangat besar. Secara khusus, Business Insider memperkirakan bahwa biaya rata-rata pakar Hadoop $103.000 per tahun, sedangkan biaya rata-rata spesialis data besar adalah $106.000 per tahun. Perekrut yang mencari ahli Hadoop menyoroti Java sebagai salah satu keterampilan terpenting untuk pekerjaan yang sukses. Hadoop telah lama digunakan atau diperkenalkan baru-baru ini oleh banyak perusahaan besar, termasuk IBM, Microsoft, dan Oracle. Saat ini,

"Di mana ada asap data, ada kebakaran bisnis."

Apache Spark

Apache Spark adalah platform data besar penting lainnya yang merupakan pesaing serius Hadoop. Karena kecepatan, fleksibilitas, dan kemudahan yang ditawarkannya kepada pengembang, Apache Spark menjadi lingkungan terdepan untuk pengembangan skala besar dalam SQL, paket-switched dan streaming data, dan pembelajaran mesin. Sebagai kerangka kerja untuk pemrosesan data besar terdistribusi, Apache Spark bekerja sangat mirip dengan kerangka kerja Hadoop MapReduce dan secara bertahap merampok keunggulan MapReduce dalam data besar. Spark dapat digunakan dengan berbagai cara. Ini memiliki API untuk Java, serta beberapa bahasa pemrograman lainnya, seperti Scala, Python, dan R. Saat ini, Spark banyak digunakan oleh bank, perusahaan telekomunikasi, pengembang video game, dan bahkan pemerintah. Secara alami, raksasa TI seperti Apple, Facebook, IBM, dan Microsoft menyukai Apache Spark.

Mahout Apache

Apache Mahout adalah pustaka pembelajaran mesin Java sumber terbuka dari Apache. Ini adalah alat pembelajaran mesin terukur yang dapat memproses data pada satu atau lebih mesin. Implementasi pembelajaran mesin ditulis di Java, dan beberapa bagian dibuat di Apache Hadoop.

Badai Apache

Apache Storm adalah kerangka kerja untuk pemrosesan aliran terdistribusi secara waktu nyata. Storm menyederhanakan pemrosesan aliran data tak terbatas yang toleran terhadap kesalahan, melakukan secara real time apa yang dilakukan Hadoop untuk paket data. Storm terintegrasi dengan sistem antrian dan sistem database apapun.

Java JFreeChart

Java JFreeChart adalah pustaka sumber terbuka yang dikembangkan di Jawa dan dirancang untuk digunakan dalam aplikasi berbasis Java untuk membuat berbagai bagan. Faktanya adalah visualisasi data cukup penting untuk berhasil menganalisis data besar. Karena data besar melibatkan kerja dengan data dalam jumlah besar, akan sulit untuk mengidentifikasi tren atau bahkan sampai pada kesimpulan tertentu dengan melihat data mentah. Namun, jika data yang sama ditampilkan dalam grafik, akan lebih mudah dipahami. Lebih mudah untuk menemukan pola dan mengidentifikasi korelasi. Kebetulan, Java JFreeChart membantu membuat grafik dan bagan untuk analisis data besar.

Deeplearning4j

Deeplearning4j adalah perpustakaan Java yang digunakan untuk membangun berbagai jenis jaringan saraf. Deeplearning4j diimplementasikan di Java dan berjalan di JVM. Ini juga kompatibel dengan Clojure dan menyertakan API untuk bahasa Scala. Deeplearning4j mencakup implementasi mesin Boltzmann terbatas, jaringan keyakinan mendalam, autoencoder dalam, autoencoder denoising bertumpuk, jaringan tensor saraf rekursif, word2vec, doc2vec, dan GloVe.

"Data menjadi bahan baku baru untuk bisnis."

Data Besar di ambang tahun 2020: tren terbaru

Tahun 2020 seharusnya menjadi tahun pertumbuhan dan evolusi yang cepat untuk big data, seiring dengan adopsi big data yang meluas oleh perusahaan dan organisasi di berbagai bidang. Jadi, mari kita soroti secara singkat tren big data yang seharusnya memainkan peran penting tahun depan.

https://www.arnnet.com.au/slideshow/553034/pictures-our-10-favourite-techie-simpsons-episodes-moments/

Internet of things — big data semakin besar

Internet of Things (IoT) mungkin tampak seperti di luar topik, tetapi sebenarnya tidak demikian. IoT terus menjadi "tren" saat mendapatkan momentum dan menyebar ke seluruh dunia. Akibatnya, jumlah perangkat "pintar" yang dipasang di rumah dan kantor juga terus bertambah. Sebagaimana mestinya, perangkat ini mengirim semua jenis data ke mana harus pergi. Ini berarti volume data besar hanya akan bertambah. Menurut para ahli, banyak organisasi sudah memiliki banyak data, terutama dari IoT, yang belum siap mereka gunakan. Pada tahun 2020, longsoran data ini akan semakin besar. Konsekuensinya, investasi pada proyek big data juga akan meningkat pesat. Dan ingat, IoT juga sangat menyukai Java . Siapa yang tidak menyukainya?

Kembar digital

Kembar digital adalah tren menarik lainnya yang terkait langsung dengan Internet of Things dan data besar. Karenanya, Java akan melihat sedikit penggunaan di sini. Apa itu kembar digital? Ini adalah replika digital dari objek atau sistem nyata. Analog digital dari perangkat fisik memungkinkan untuk mensimulasikan proses internal objek nyata, karakteristik teknis, dan perilaku di bawah pengaruh interferensi dan lingkungannya. Kembar digital tidak dapat beroperasi tanpa sejumlah besar sensor di perangkat nyata yang bekerja secara paralel. Pada tahun 2020, diperkirakan secara global akan ada lebih dari 20 miliar sensor terhubung yang mentransmisikan informasi untuk miliaran kembar digital. Di tahun 2020, tren ini akan mendapatkan momentum dan mengemuka.

Transformasi digital akan menjadi lebih disengaja.

Selama beberapa tahun, transformasi digital disebut-sebut sebagai tren penting. Tetapi para ahli mengatakan bahwa banyak perusahaan dan manajer puncak memiliki pemahaman yang sangat kabur tentang arti ungkapan itu. Bagi banyak orang, transformasi digital berarti menemukan cara untuk menjual data yang dikumpulkan perusahaan untuk menghasilkan aliran pendapatan baru. Pada tahun 2020, semakin banyak perusahaan yang menyadari bahwa transformasi digital adalah tentang menciptakan keunggulan kompetitif dengan menggunakan data secara tepat di setiap aspek bisnis mereka. Ini berarti kita dapat berharap bahwa perusahaan akan meningkatkan anggaran untuk proyek yang terkait dengan penggunaan data yang benar dan terinformasi.

"Kami bergerak perlahan ke era di mana Big Data adalah titik awal, bukan akhir."

Ringkasan

Data besar adalah bidang aktivitas lain yang sangat besar dengan banyak peluang bagi pengembang Java. Selain Internet of Things, area ini sedang booming dan mengalami kekurangan programmer dan pakar teknis lainnya. Jadi sekarang saatnya berhenti membaca artikel panjang ini dan mulai belajar Java!