Java e Big Data: por que projetos de Big Data não funcionam sem Java

Em nossos artigos sobre CodeGym, não cansamos de mencionar que o Java, que já tem 25 anos, está desfrutando de uma popularidade renovada e tem perspectivas brilhantes em um futuro próximo. Há várias razões para isso. Uma delas é que o Java é a principal linguagem de programação em vários nichos de tendências do mercado de TI que estão ganhando popularidade rapidamente. A Internet das Coisas (IoT) e big data, bem como inteligência de negócios (BI) e análise em tempo real são mencionados com mais frequência no contexto de profunda afeição e sentimentos ternos por Java. Recentemente, exploramos a relação entre Java e a Internet das coisase falou sobre como um desenvolvedor Java pode adaptar suas habilidades para esse nicho. Agora voltamos nossa atenção para outra área super tendência que — adivinhou — também adora Java e não vive sem ela. Então, hoje vamos explorar as seguintes questões em relação ao big data: por que o Java e, portanto, os codificadores Java leais, também são super populares nesse nicho? como exatamente o Java é usado em projetos de big data? o que você deve aprender para se qualificar para o emprego neste nicho? e quais são as tendências atuais em big data? E no meio de tudo isso, veremos as opiniões dos maiores especialistas mundiais em big data, o que faria até Homer Simpson querer trabalhar com big data.

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

"Eu continuo dizendo que o trabalho sexy nos próximos dez anos será o de estatísticos. As pessoas pensam que estou brincando, mas quem poderia imaginar que engenheiros de computação seriam o trabalho sexy dos anos 90?"

Big data está conquistando o planeta

Mas antes, um pouco sobre big data e porque esse nicho é tão promissor para a construção de uma carreira. Em suma, o big data está inexoravelmente, de forma constante e (o mais importante) muito rapidamente entrando nos processos de negócios de empresas em todo o mundo. Essas empresas, por sua vez, estão sendo forçadas a encontrar profissionais de ciência de dados (não apenas programadores, é claro), atraindo-os com altos salários e outras regalias. Segundo a Forbes, o uso de big data nas empresas aumentoude 17% em 2015 para 59% em 2018. Big data está se espalhando rapidamente para vários setores da economia, incluindo vendas, marketing, pesquisa e desenvolvimento, logística e absolutamente tudo mais. Segundo pesquisa da IBM, o número de empregos para profissionais dessa área ultrapassará 2,7 milhões até 2020 apenas nos Estados Unidos. Promissor? Pode apostar.

Grandes dados e Java

Agora, por que big data e Java têm tanto em comum? O fato é que muitas das principais ferramentas para big data são escritas em Java. Além do mais, quase todas essas ferramentas são projetos de código aberto. Isso significa que eles estão disponíveis para todos e, portanto, são usados ​​ativamente pelas maiores empresas de TI do mundo. "Em grande parte, Big Data é Java. O Hadoop e uma grande porcentagem do ecossistema Hadoop são escritos em Java. A interface MapReduce nativa para Hadoop é Java. Portanto, você pode migrar facilmente para big data simplesmente criando soluções Java executadas sobre do Hadoop. Há também bibliotecas Java, como Cascading, que facilitam o trabalho. Java também é muito útil para depurar coisas, mesmo que você use algo como o Hive." disseMarcin Mejran, cientista de dados e vice-presidente de desenvolvimento de dados da Eight. "Além do Hadoop, o Storm é escrito em Java e o Spark (ou seja: indiscutivelmente o futuro da computação hadoop) está no Scala (que é executado na JVM e o Spark tem uma interface Java). Portanto, o Java cobre uma grande porcentagem do espaço de Big Data, ", acrescenta o especialista. Como você pode ver, o conhecimento de Java será simplesmente insubstituível em big data, Internet das coisas, aprendizado de máquina e vários outros nichos que continuam ganhando popularidade.

"Toda empresa tem big data em seu futuro e toda empresa eventualmente estará no negócio de dados."

E agora um pouco mais sobre as ferramentas de big data mencionadas anteriormente, amplamente utilizadas pelos desenvolvedores Java.

Apache HadoopGenericName

O Apache Hadoop é uma das tecnologias fundamentais para big data e é escrito em Java. O Hadoop é um conjunto gratuito e de código aberto de utilitários, bibliotecas e estruturas gerenciadas pela Apache Software Foundation. Originalmente criado para computação escalável, distribuída e tolerante a falhas, além de armazenar grandes quantidades de várias informações, o Hadoop está se tornando naturalmente a peça central da infraestrutura de big data para muitas empresas. Empresas de todo o mundo estão procurando ativamente por especialistas em Hadoop, e Java é uma habilidade essencial necessária para dominar essa tecnologia. De acordo com desenvolvedores no Slashdot, em 2019, muitas grandes empresas, incluindo JPMorgan Chase, com seus salários recordes para programadores, procuraram ativamente por especialistas em Hadoop na conferência Hadoop World, mas mesmo lá, eles não conseguiram encontrar especialistas suficientes com as habilidades necessárias (particularmente, conhecimento do modelo e estrutura de programação Hadoop MapReduce). Isso significa que os salários nessa área vão crescer ainda mais. E eles já são muito grandes. Em particular, o Business Insider estima que o custo médio de um especialista em Hadoop é de US$ 103.000 por ano, enquanto o custo médio de especialistas em big data é de US$ 106.000 por ano. Os recrutadores que procuram especialistas em Hadoop destacam o Java como uma das habilidades mais importantes para um emprego bem-sucedido. O Hadoop é usado há muito tempo ou foi introduzido há relativamente pouco tempo por muitas grandes corporações, incluindo IBM, Microsoft e Oracle. No momento,

"Onde há fumaça de dados, há incêndio nos negócios."

Apache SparkGenericName

O Apache Spark é outra importante plataforma de big data que é um sério concorrente do Hadoop. Devido à velocidade, flexibilidade e conveniência que oferece aos desenvolvedores, o Apache Spark está se tornando o ambiente líder para desenvolvimento em larga escala em SQL, comutação de pacotes e dados transmitidos e aprendizado de máquina. Como uma estrutura para processamento distribuído de big data, o Apache Spark funciona muito como a estrutura Hadoop MapReduce e está gradualmente roubando do MapReduce sua primazia em big data. O Spark pode ser usado de várias maneiras diferentes. Possui API para Java, além de diversas outras linguagens de programação, como Scala, Python e R. Hoje, o Spark é amplamente utilizado por bancos, empresas de telecomunicações, desenvolvedores de videogames e até governos. Naturalmente, gigantes de TI como Apple, Facebook, IBM e Microsoft adoram o Apache Spark.

Apache Mahout

Apache Mahout é uma biblioteca de aprendizado de máquina Java de software livre da Apache. É uma ferramenta de aprendizado de máquina escalável que pode processar dados em uma ou mais máquinas. As implementações de aprendizado de máquina são escritas em Java e algumas partes são construídas no Apache Hadoop.

Tempestade Apache

Apache Storm é uma estrutura para processamento de fluxo distribuído em tempo real. O Storm simplifica o processamento tolerante a falhas de fluxos de dados ilimitados, fazendo em tempo real o que o Hadoop faz para pacotes de dados. Storm se integra com qualquer sistema de filas e qualquer sistema de banco de dados.

Java JFreeChart

Java JFreeChart é uma biblioteca de código aberto desenvolvida em Java e projetada para uso em aplicativos baseados em Java para criar uma ampla variedade de gráficos. O fato é que a visualização de dados é muito importante para analisar big data com sucesso. Como big data envolve trabalhar com grandes quantidades de dados, pode ser difícil identificar tendências ou até mesmo chegar a conclusões específicas observando os dados brutos. Mas, se os mesmos dados forem exibidos em um gráfico, fica mais compreensível. É mais fácil encontrar padrões e identificar correlações. Acontece que o Java JFreeChart ajuda a criar gráficos e gráficos para análise de big data.

Deeplearning4j

Deeplearning4j é uma biblioteca Java usada para construir vários tipos de redes neurais. O Deeplearning4j é implementado em Java e executado na JVM. Também é compatível com Clojure e inclui uma API para a linguagem Scala. Deeplearning4j inclui uma implementação de uma máquina de Boltzmann restrita, rede de crença profunda, autoencoder profundo, autoencoder de redução de ruído empilhado, rede tensor neural recursiva, word2vec, doc2vec e GloVe.

"Os dados estão se tornando a nova matéria-prima para os negócios."

Big Data no limiar de 2020: as tendências mais recentes

2020 deve ser outro ano de rápido crescimento e evolução para big data, juntamente com a ampla adoção de big data por empresas e organizações em vários campos. Então, vamos destacar brevemente as tendências em big data que devem desempenhar um papel importante no próximo ano.

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

Internet das coisas — big data está ficando maior

A Internet das Coisas (IoT) pode parecer fora do assunto, mas não é o caso. A IoT continua a "tendência" à medida que ganha força e se espalha pelo mundo. Consequentemente, o número de dispositivos "inteligentes" instalados em residências e escritórios também está crescendo. Como deveriam, esses dispositivos estão enviando todos os tipos de dados para onde precisam ir. Isso significa que o volume de big data só vai crescer. Segundo especialistas, muitas organizações já possuem muitos dados, principalmente da IoT, para os quais não estão bem preparados. Em 2020, essa avalanche de dados se tornará ainda maior. Consequentemente, os investimentos em projetos de big data também aumentarão rapidamente. E lembre-se, a IoT também gosta muito de Java . Quem não ama?

gêmeos digitais

Os gêmeos digitais são outra tendência interessante que está diretamente relacionada à Internet das Coisas e big data. Conseqüentemente, Java verá bastante uso aqui. O que é um gêmeo digital? Esta é uma réplica digital de um objeto ou sistema real. Um analógico digital de um dispositivo físico permite simular processos internos, características técnicas e comportamento de um objeto real sob a influência de interferência e seu ambiente. Um gêmeo digital não pode operar sem um grande número de sensores no dispositivo real trabalhando em paralelo. Até 2020, espera-se que globalmente haja mais de 20 bilhões de sensores conectados transmitindo informações para bilhões de gêmeos digitais. Em 2020, essa tendência deve ganhar força e vir à tona.

A transformação digital se tornará mais intencional.

Por vários anos, a transformação digital foi mencionada como uma tendência importante. Mas os especialistas dizem que muitas empresas e altos executivos tinham uma compreensão extremamente vaga do que a frase significa. Para muitos, a transformação digital significava encontrar maneiras de vender os dados que a empresa coleta para gerar novos fluxos de receita. Em 2020, mais e mais empresas estão percebendo que a transformação digital é criar uma vantagem competitiva usando dados adequadamente em todos os aspectos de seus negócios. Isso significa que podemos esperar que as empresas aumentem os orçamentos para projetos relacionados ao uso correto e informado de dados.

"Estamos nos movendo lentamente para uma era em que Big Data é o ponto de partida, não o fim."

Resumo

Big data é outra área de atividade verdadeiramente enorme com muitas oportunidades para desenvolvedores Java. Além da Internet das Coisas, esta área está crescendo e sofre de uma aguda escassez de programadores e outros especialistas técnicos. Agora é hora de parar de ler esses longos artigos e começar a aprender Java!