జావా మరియు బిగ్ డేటా: జావా లేకుండా బిగ్ డేటా ప్రాజెక్ట్‌లు ఎందుకు చేయలేవు

కోడ్‌జిమ్‌లోని మా కథనాలలో, ఇప్పుడు 25 సంవత్సరాల వయస్సులో ఉన్న జావా పునరుద్ధరించబడిన ప్రజాదరణను పొందుతోందని మరియు సమీప భవిష్యత్తులో అద్భుతమైన అవకాశాలను కలిగి ఉందని పేర్కొనడానికి మేము ఎప్పుడూ అలసిపోము. దీనికి అనేక కారణాలు ఉన్నాయి. వాటిలో ఒకటి, వేగంగా జనాదరణ పొందుతున్న అనేక ట్రెండింగ్ ఐటి మార్కెట్ గూళ్లలో జావా ప్రధాన ప్రోగ్రామింగ్ భాష. ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ (IoT) మరియు పెద్ద డేటా, అలాగే బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ (BI), మరియు నిజ-సమయ విశ్లేషణలు జావా పట్ల లోతైన ఆప్యాయత మరియు సున్నితమైన భావాల సందర్భంలో చాలా తరచుగా ప్రస్తావించబడతాయి. ఇటీవల, మేము జావా మరియు ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ మధ్య సంబంధాన్ని అన్వేషించాముమరియు జావా డెవలపర్ అతని లేదా ఆమె నైపుణ్యాలను ఈ సముచితానికి ఎలా మలచుకోవచ్చనే దాని గురించి మాట్లాడారు. ఇప్పుడు మేము మా దృష్టిని మరొక సూపర్ ట్రెండింగ్ ప్రాంతం వైపు మళ్లిస్తాము — మీరు ఊహించినట్లు — కూడా జావాను ఇష్టపడతారు మరియు అది లేకుండా జీవించలేరు. కాబట్టి, ఈ రోజు మనం పెద్ద డేటాకు సంబంధించి క్రింది ప్రశ్నలను అన్వేషిస్తాము: జావా ఎందుకు ఈ సముచితంలో అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన జావా మరియు అందువల్ల నమ్మకమైన జావా కోడర్‌లు? పెద్ద డేటా ప్రాజెక్ట్‌లలో జావా సరిగ్గా ఎలా ఉపయోగించబడుతుంది? ఈ సముచితంలో ఉద్యోగానికి అర్హత సాధించడానికి మీరు ఏమి నేర్చుకోవాలి? మరియు పెద్ద డేటాలో ప్రస్తుత ట్రెండ్‌లు ఏమిటి? మరియు వీటన్నింటి మధ్య, మేము పెద్ద డేటాపై ప్రపంచంలోని అగ్రశ్రేణి నిపుణుల అభిప్రాయాలను పరిశీలిస్తాము, ఇది హోమర్ సింప్సన్ కూడా పెద్ద డేటాతో పని చేయాలనుకునేలా చేస్తుంది.

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

"రాబోయే పదేళ్లలో సెక్సీ జాబ్ గణాంకవేత్తలుగా ఉంటుందని నేను చెబుతూనే ఉన్నాను. ప్రజలు నేను జోక్ చేస్తున్నానని అనుకుంటారు, అయితే 1990లలో కంప్యూటర్ ఇంజనీర్లు సెక్సీగా పని చేస్తారని ఎవరు ఊహించారు?"

బిగ్ డేటా గ్రహాన్ని జయిస్తోంది

అయితే మొదట, పెద్ద డేటా గురించి కొంచెం మరియు ఈ సముచిత కెరీర్‌ను నిర్మించడానికి ఎందుకు చాలా ఆశాజనకంగా ఉంది. క్లుప్తంగా చెప్పాలంటే, పెద్ద డేటా నిర్దాక్షిణ్యంగా, స్థిరంగా మరియు (ముఖ్యంగా) ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న కంపెనీల వ్యాపార ప్రక్రియల్లోకి చాలా త్వరగా ప్రవేశిస్తుంది. ఆ కంపెనీలు, డేటా సైన్స్ నిపుణులను (కేవలం ప్రోగ్రామర్లు మాత్రమే కాదు), అధిక జీతాలు మరియు ఇతర ప్రోత్సాహకాలతో వారిని ఆకర్షించేలా బలవంతం చేయబడుతున్నాయి. ఫోర్బ్స్ ప్రకారం, వ్యాపారాలలో పెద్ద డేటా వినియోగం పెరిగింది2015లో 17% నుండి 2018లో 59%కి. అమ్మకాలు, మార్కెటింగ్, పరిశోధన మరియు అభివృద్ధి, లాజిస్టిక్స్ మరియు అన్నిటితో సహా ఆర్థిక వ్యవస్థలోని వివిధ రంగాలకు పెద్ద డేటా వేగంగా విస్తరిస్తోంది. IBM చేసిన పరిశోధన ప్రకారం, ఈ రంగంలో నిపుణుల కోసం 2020 నాటికి యునైటెడ్ స్టేట్స్‌లోనే ఉద్యోగాల సంఖ్య 2.7 మిలియన్లకు మించి ఉంటుంది. ఆశాజనకంగా? మీరు పందెం వేయండి.

బిగ్ డేటా మరియు జావా

ఇప్పుడు, పెద్ద డేటా మరియు జావా ఎందుకు చాలా ఉమ్మడిగా ఉన్నాయి? విషయం ఏమిటంటే పెద్ద డేటా కోసం అనేక ప్రధాన సాధనాలు జావాలో వ్రాయబడ్డాయి. అంతేకాదు, దాదాపుగా ఈ సాధనాలన్నీ ఓపెన్ సోర్స్ ప్రాజెక్ట్‌లు. దీనర్థం అవి అందరికీ అందుబాటులో ఉంటాయి మరియు తదనుగుణంగా ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న అతిపెద్ద IT కంపెనీలు చురుకుగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి. "చాలా వరకు బిగ్ డేటా జావా. హడూప్ మరియు హడూప్ పర్యావరణ వ్యవస్థలో ఎక్కువ శాతం జావాలో వ్రాయబడ్డాయి. హడూప్ కోసం స్థానిక మ్యాప్‌రెడ్యూస్ ఇంటర్‌ఫేస్ జావా. కాబట్టి మీరు పైన పనిచేసే జావా సొల్యూషన్‌లను రూపొందించడం ద్వారా సులభంగా పెద్ద డేటాలోకి వెళ్లవచ్చు. హడూప్‌కి చెందినది. క్యాస్కేడింగ్ వంటి జావా లైబ్రరీలు కూడా పనిని సులభతరం చేస్తాయి. మీరు హైవ్ వంటి వాటిని ఉపయోగించినప్పటికీ డీబగ్గింగ్ చేయడానికి జావా నిజంగా ఉపయోగపడుతుంది." అన్నారుమార్సిన్ మెజ్రాన్, డేటా సైంటిస్ట్ మరియు ఎయిట్ వద్ద డేటా డెవలప్‌మెంట్ వైస్ ప్రెసిడెంట్. "హడూప్‌కు మించి, స్టార్మ్ జావా మరియు స్పార్క్‌లో వ్రాయబడింది (అంటే: హడూప్ కంప్యూటింగ్ యొక్క భవిష్యత్తు) స్కాలాలో ఉంది (ఇది JVMలో నడుస్తుంది మరియు స్పార్క్ జావా ఇంటర్‌ఫేస్‌ను కలిగి ఉంటుంది). కాబట్టి జావా బిగ్ డేటా స్పేస్‌లో భారీ శాతాన్ని కవర్ చేస్తుంది, "నిపుణుడు జతచేస్తుంది. మీరు చూడగలిగినట్లుగా, పెద్ద డేటా, ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు జనాదరణ పొందుతున్న అనేక ఇతర గూళ్లలో జావా పరిజ్ఞానం భర్తీ చేయలేనిది.

"ప్రతి కంపెనీకి దాని భవిష్యత్తులో పెద్ద డేటా ఉంటుంది మరియు ప్రతి కంపెనీ చివరికి డేటా వ్యాపారంలో ఉంటుంది."

మరియు ఇప్పుడు జావా డెవలపర్లు విస్తృతంగా ఉపయోగించే పైన పేర్కొన్న పెద్ద డేటా సాధనాల గురించి కొంచెం ఎక్కువ.

అపాచీ హడూప్

అపాచీ హడూప్ అనేది పెద్ద డేటా కోసం ప్రాథమిక సాంకేతికతలలో ఒకటి మరియు ఇది జావాలో వ్రాయబడింది. హడూప్ అనేది అపాచీ సాఫ్ట్‌వేర్ ఫౌండేషన్ ద్వారా నిర్వహించబడే యుటిలిటీస్, లైబ్రరీలు మరియు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల యొక్క ఉచిత, ఓపెన్ సోర్స్ సూట్. వాస్తవానికి స్కేలబుల్, డిస్ట్రిబ్యూట్ మరియు ఫాల్ట్-టలరెంట్ కంప్యూటింగ్ కోసం సృష్టించబడింది, అలాగే భారీ మొత్తంలో వివిధ సమాచారాన్ని నిల్వ చేస్తుంది, హడూప్ సహజంగానే అనేక కంపెనీలకు పెద్ద డేటా ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌కు కేంద్రంగా మారుతోంది. ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న కంపెనీలు హడూప్ నిపుణుల కోసం చురుగ్గా వెతుకుతున్నాయి మరియు ఈ సాంకేతికతలో నైపుణ్యం సాధించడానికి జావా కీలక నైపుణ్యం. స్లాష్‌డాట్‌లోని డెవలపర్‌ల ప్రకారం, 2019లో, JP మోర్గాన్ చేజ్‌తో సహా అనేక పెద్ద కంపెనీలు, ప్రోగ్రామర్‌లకు రికార్డ్-బ్రేకింగ్ జీతాలతో, హడూప్ వరల్డ్ కాన్ఫరెన్స్‌లో హడూప్ నిపుణుల కోసం చురుకుగా వెతుకుతున్నాయి, అయితే అక్కడ కూడా, అవసరమైన నైపుణ్యాలు (ముఖ్యంగా, జ్ఞానం) కలిగిన తగినంత నిపుణులను కనుగొనలేకపోయాయి. హడూప్ మ్యాప్‌రెడ్యూస్ ప్రోగ్రామింగ్ మోడల్ మరియు ఫ్రేమ్‌వర్క్). అంటే ఈ రంగంలో జీతాలు మరింత పెరుగుతాయి. మరియు అవి ఇప్పటికే చాలా పెద్దవి. ప్రత్యేకించి, బిజినెస్ ఇన్‌సైడర్ అంచనా ప్రకారం సగటు హడూప్ నిపుణుడికి సంవత్సరానికి $103,000 ఖర్చవుతుంది, అయితే పెద్ద డేటా నిపుణుల సగటు ఖర్చు సంవత్సరానికి $106,000. హడూప్ నిపుణుల కోసం వెతుకుతున్న రిక్రూటర్‌లు విజయవంతమైన ఉపాధి కోసం జావాను అత్యంత ముఖ్యమైన నైపుణ్యాలలో ఒకటిగా హైలైట్ చేస్తారు. IBM, Microsoft మరియు Oracleతో సహా అనేక పెద్ద సంస్థల ద్వారా హడూప్ చాలా కాలంగా ఉపయోగించబడింది లేదా ఇటీవలే పరిచయం చేయబడింది. ప్రస్తుతానికి,

"డేటా పొగ ఉన్నచోట, వ్యాపార అగ్ని ఉంది."

అపాచీ స్పార్క్

అపాచీ స్పార్క్ అనేది హడూప్ యొక్క తీవ్రమైన పోటీదారుగా ఉన్న మరొక ముఖ్యమైన పెద్ద డేటా ప్లాట్‌ఫారమ్. డెవలపర్‌లకు అందించే వేగం, సౌలభ్యం మరియు సౌలభ్యం కారణంగా, అపాచీ స్పార్క్ SQL, ప్యాకెట్-స్విచ్డ్ మరియు స్ట్రీమ్డ్ డేటా మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో పెద్ద-స్థాయి అభివృద్ధికి ప్రముఖ పర్యావరణంగా మారుతోంది. పంపిణీ చేయబడిన పెద్ద డేటా ప్రాసెసింగ్ కోసం ఒక ఫ్రేమ్‌వర్క్‌గా, అపాచీ స్పార్క్ హడూప్ మ్యాప్‌రెడ్యూస్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ లాగా చాలా పని చేస్తుంది మరియు పెద్ద డేటాలో మ్యాప్‌రెడ్యూస్‌కు దాని ప్రాధాన్యతను క్రమంగా దోచుకుంటుంది. స్పార్క్ అనేక రకాలుగా ఉపయోగించవచ్చు. ఇది జావా కోసం APIని కలిగి ఉంది, అలాగే Scala, Python మరియు R వంటి అనేక ఇతర ప్రోగ్రామింగ్ భాషలను కలిగి ఉంది. ఈనాడు, Sparkని బ్యాంకులు, టెలికమ్యూనికేషన్ కంపెనీలు, వీడియో గేమ్ డెవలపర్‌లు మరియు ప్రభుత్వాలు కూడా విస్తృతంగా ఉపయోగిస్తున్నాయి. సహజంగానే, Apple, Facebook, IBM మరియు Microsoft వంటి IT దిగ్గజాలు Apache Sparkని ఇష్టపడతాయి.

అపాచీ మహౌట్

అపాచీ మహౌట్ అనేది అపాచీ నుండి ఓపెన్ సోర్స్ జావా మెషిన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ. ఇది ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ మెషీన్లలో డేటాను ప్రాసెస్ చేయగల స్కేలబుల్ మెషిన్ లెర్నింగ్ టూల్. మెషీన్ లెర్నింగ్ ఇంప్లిమెంటేషన్‌లు జావాలో వ్రాయబడ్డాయి మరియు కొన్ని భాగాలు అపాచీ హడూప్‌పై నిర్మించబడ్డాయి.

అపాచీ తుఫాను

Apache Storm అనేది నిజ సమయంలో పంపిణీ చేయబడిన స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ కోసం ఒక ఫ్రేమ్‌వర్క్. Storm అపరిమిత డేటా స్ట్రీమ్‌ల యొక్క తప్పు-తట్టుకునే ప్రాసెసింగ్‌ను సులభతరం చేస్తుంది, డేటా ప్యాకెట్‌ల కోసం హడూప్ ఏమి చేస్తుందో నిజ సమయంలో చేస్తుంది. స్టార్మ్ ఏదైనా క్యూయింగ్ సిస్టమ్ మరియు ఏదైనా డేటాబేస్ సిస్టమ్‌తో అనుసంధానిస్తుంది.

జావా JFreeChart

Java JFreeChart అనేది జావాలో అభివృద్ధి చేయబడిన ఒక ఓపెన్ సోర్స్ లైబ్రరీ మరియు అనేక రకాల చార్ట్‌లను రూపొందించడానికి జావా-ఆధారిత అప్లికేషన్‌లలో ఉపయోగం కోసం రూపొందించబడింది. వాస్తవం ఏమిటంటే పెద్ద డేటాను విజయవంతంగా విశ్లేషించడానికి డేటా విజువలైజేషన్ చాలా ముఖ్యమైనది. పెద్ద డేటా అనేది పెద్ద మొత్తంలో డేటాతో పనిచేయడం వలన, ట్రెండ్‌లను గుర్తించడం కష్టంగా ఉంటుంది లేదా ముడి డేటాను చూడటం ద్వారా నిర్దిష్ట నిర్ధారణలకు కూడా రావచ్చు. కానీ, అదే డేటా చార్ట్‌లో ప్రదర్శించబడితే, అది మరింత అర్థమవుతుంది. నమూనాలను కనుగొనడం మరియు సహసంబంధాలను గుర్తించడం సులభం. ఇది జరిగినప్పుడు, జావా JFreeChart పెద్ద డేటా విశ్లేషణ కోసం గ్రాఫ్‌లు మరియు చార్ట్‌లను రూపొందించడంలో సహాయపడుతుంది.

డీప్లెర్నింగ్4j

Deeplearning4j అనేది వివిధ రకాల న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను రూపొందించడానికి ఉపయోగించే జావా లైబ్రరీ. Deeplearning4j జావాలో అమలు చేయబడుతుంది మరియు JVMలో నడుస్తుంది. ఇది క్లోజుర్‌తో కూడా అనుకూలంగా ఉంటుంది మరియు స్కాలా భాష కోసం APIని కలిగి ఉంటుంది. Deeplearning4jలో నిరోధిత బోల్ట్జ్‌మాన్ మెషీన్, డీప్ బిలీఫ్ నెట్‌వర్క్, డీప్ ఆటోఎన్‌కోడర్, పేర్చబడిన డీనోయిజింగ్ ఆటోఎన్‌కోడర్, రికర్సివ్ న్యూరల్ టెన్సర్ నెట్‌వర్క్, word2vec, doc2vec మరియు GloVe అమలు ఉంటుంది.

"డేటా వ్యాపారం కోసం కొత్త ముడి పదార్థంగా మారుతోంది."

2020 థ్రెషోల్డ్‌లో బిగ్ డేటా: సరికొత్త ట్రెండ్‌లు

2020 పెద్ద డేటా కోసం వేగవంతమైన వృద్ధి మరియు పరిణామం యొక్క మరొక సంవత్సరంగా ఉండాలి, అలాగే వివిధ రంగాలలోని కంపెనీలు మరియు సంస్థలు పెద్ద డేటాను విస్తృతంగా స్వీకరించాయి. కాబట్టి, వచ్చే ఏడాది ముఖ్యమైన పాత్ర పోషించే పెద్ద డేటాలోని ట్రెండ్‌లను క్లుప్తంగా హైలైట్ చేద్దాం.

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

ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ — పెద్ద డేటా పెద్దదవుతోంది

ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ (IoT) ఆఫ్-టాపిక్ లాగా అనిపించవచ్చు, కానీ ఇది అలా కాదు. IoT ఊపందుకోవడం మరియు ప్రపంచవ్యాప్తంగా వ్యాపించడంతో "ట్రెండ్" కొనసాగుతుంది. పర్యవసానంగా, గృహాలు మరియు కార్యాలయాలలో ఇన్స్టాల్ చేయబడిన "స్మార్ట్" పరికరాల సంఖ్య కూడా పెరుగుతోంది. వారు తప్పక, ఈ పరికరాలు వెళ్లాల్సిన అన్ని రకాల డేటాను పంపుతున్నాయి. దీని అర్థం పెద్ద డేటా పరిమాణం మాత్రమే పెరుగుతుంది. నిపుణుల అభిప్రాయం ప్రకారం, చాలా సంస్థలు ఇప్పటికే చాలా డేటాను కలిగి ఉన్నాయి, ప్రధానంగా IoT నుండి, అవి ఉపయోగించడానికి బాగా సిద్ధం కాలేదు. 2020లో, ఈ డేటా హిమపాతం మరింత పెద్దదిగా మారుతుంది. పర్యవసానంగా, పెద్ద డేటా ప్రాజెక్ట్‌లలో పెట్టుబడులు కూడా వేగంగా పెరుగుతాయి. మరియు గుర్తుంచుకోండి, IoT కూడా జావాను చాలా ఇష్టపడుతుంది . దీన్ని ఎవరు ఇష్టపడరు?

డిజిటల్ కవలలు

డిజిటల్ కవలలు అనేది ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ మరియు పెద్ద డేటాకు నేరుగా సంబంధించిన మరొక ఆసక్తికరమైన రాబోయే ట్రెండ్. దీని ప్రకారం, జావా ఇక్కడ కొంత ఉపయోగాన్ని చూస్తుంది. డిజిటల్ ట్విన్ అంటే ఏమిటి? ఇది నిజమైన వస్తువు లేదా సిస్టమ్ యొక్క డిజిటల్ ప్రతిరూపం. భౌతిక పరికరం యొక్క డిజిటల్ అనలాగ్ జోక్యం మరియు దాని పర్యావరణం ప్రభావంతో నిజమైన వస్తువు యొక్క అంతర్గత ప్రక్రియలు, సాంకేతిక లక్షణాలు మరియు ప్రవర్తనను అనుకరించడాన్ని సాధ్యం చేస్తుంది. సమాంతరంగా పనిచేసే నిజమైన పరికరంలో భారీ సంఖ్యలో సెన్సార్లు లేకుండా డిజిటల్ ట్విన్ పనిచేయదు. 2020 నాటికి, ప్రపంచవ్యాప్తంగా 20 బిలియన్లకు పైగా కనెక్ట్ చేయబడిన సెన్సార్లు బిలియన్ల కొద్దీ డిజిటల్ కవలల కోసం సమాచారాన్ని ప్రసారం చేస్తాయి. 2020లో, ఈ ట్రెండ్ ఊపందుకుని తెరపైకి రావాలి.

డిజిటల్ పరివర్తన మరింత ఉద్దేశపూర్వకంగా మారుతుంది.

చాలా సంవత్సరాలుగా, డిజిటల్ పరివర్తన ఒక ముఖ్యమైన ధోరణిగా పేర్కొనబడింది. కానీ నిపుణులు చెప్పేదేమిటంటే, చాలా కంపెనీలు మరియు అగ్ర నిర్వాహకులు ఈ పదబంధానికి అర్థం ఏమిటో చాలా అస్పష్టంగా అర్థం చేసుకున్నారు. చాలా మందికి, డిజిటల్ ట్రాన్స్‌ఫర్మేషన్ అంటే కొత్త ఆదాయ మార్గాలను రూపొందించడానికి కంపెనీ సేకరించే డేటాను విక్రయించడానికి మార్గాలను కనుగొనడం. 2020 నాటికి, డిజిటల్ పరివర్తన అనేది తమ వ్యాపారంలోని ప్రతి అంశంలో డేటాను సరిగ్గా ఉపయోగించడం ద్వారా పోటీ ప్రయోజనాన్ని సృష్టించడమేనని మరిన్ని కంపెనీలు గ్రహించాయి. డేటా యొక్క సరైన మరియు సమాచార వినియోగానికి సంబంధించిన ప్రాజెక్ట్‌ల కోసం కంపెనీలు బడ్జెట్‌లను పెంచుతాయని దీని అర్థం.

"మేము బిగ్ డేటా ప్రారంభ బిందువుగా ఉన్న యుగంలోకి నెమ్మదిగా కదులుతున్నాము, అంతం కాదు."

సారాంశం

బిగ్ డేటా అనేది జావా డెవలపర్‌లకు చాలా అవకాశాలతో కూడిన మరొక నిజమైన అపారమైన కార్యాచరణ ప్రాంతం. ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్‌తో పాటు, ఈ ప్రాంతం అభివృద్ధి చెందుతోంది మరియు ప్రోగ్రామర్లు మరియు ఇతర సాంకేతిక నిపుణుల కొరతతో బాధపడుతోంది. కాబట్టి ఇప్పుడు ఈ పొడవైన కథనాలను చదవడం మానేసి, జావా నేర్చుకోవడం ప్రారంభించాల్సిన సమయం వచ్చింది!