جاوا اور بگ ڈیٹا: کیوں بگ ڈیٹا پروجیکٹ جاوا کے بغیر نہیں کر سکتے

CodeGym پر اپنے مضامین میں، ہم یہ بتاتے ہوئے کبھی نہیں تھکتے کہ Java، جو کہ اب 25 سال کا ہے، نئی مقبولیت سے لطف اندوز ہو رہا ہے اور مستقبل قریب میں اس کے شاندار امکانات ہیں۔ اس کی کئی وجوہات ہیں۔ ان میں سے ایک یہ ہے کہ جاوا بہت سے رجحان ساز IT مارکیٹ کے طاقوں میں اہم پروگرامنگ زبان ہے جو تیزی سے مقبولیت حاصل کر رہی ہے۔ انٹرنیٹ آف تھنگز (IoT) اور بڑا ڈیٹا، نیز بزنس انٹیلی جنس (BI) اور ریئل ٹائم اینالیٹکس کا تذکرہ اکثر جاوا کے لیے گہرے پیار اور نرم جذبات کے تناظر میں کیا جاتا ہے۔ حال ہی میں، ہم نے جاوا اور انٹرنیٹ آف چیزوں کے درمیان تعلق کو دریافت کیا اور اس بارے میں بات کی کہ جاوا ڈویلپر کس طرح اپنی صلاحیتوں کو اس جگہ کے مطابق بنا سکتا ہے۔ اب ہم اپنی توجہ ایک اور سپر ٹرینڈنگ ایریا کی طرف مبذول کراتے ہیں - جس کا آپ نے اندازہ لگایا ہے - جاوا کو بھی پسند ہے اور اس کے بغیر نہیں رہ سکتا۔ لہذا، آج ہم بڑے ڈیٹا کے سلسلے میں درج ذیل سوالات کو تلاش کریں گے: کیوں جاوا، اور اسی وجہ سے وفادار جاوا کوڈرز بھی اس جگہ میں بہت مقبول ہیں؟ بڑے ڈیٹا پروجیکٹس میں جاوا بالکل کس طرح استعمال ہوتا ہے؟ اس جگہ میں ملازمت کے لیے اہل ہونے کے لیے آپ کو کیا سیکھنا چاہیے؟ اور بگ ڈیٹا میں موجودہ رجحانات کیا ہیں؟ اور اس سب کے درمیان، ہم بگ ڈیٹا پر دنیا کے اعلیٰ ماہرین کی آراء دیکھیں گے، جس سے ہومر سمپسن بھی بڑے ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا چاہیں گے۔

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

"میں کہتا رہتا ہوں کہ اگلے دس سالوں میں سیکسی جاب شماریات دان ہوں گے۔ لوگ سمجھتے ہیں کہ میں مذاق کر رہا ہوں، لیکن کس نے اندازہ لگایا ہوگا کہ کمپیوٹر انجینئرز 1990 کی دہائی کی سیکسی نوکری ہوتی؟"

بڑا ڈیٹا سیارے کو فتح کر رہا ہے۔

لیکن پہلے، بڑے اعداد و شمار کے بارے میں تھوڑا سا اور کیوں کہ یہ مقام کیریئر بنانے کے لیے اتنا امید افزا ہے۔ مختصراً، بڑا ڈیٹا بے حد، مستقل طور پر، اور (سب سے اہم بات یہ ہے کہ) دنیا بھر کی کمپنیوں کے کاروباری عمل میں بہت تیزی سے اپنا راستہ بنا رہا ہے۔ ان کمپنیوں کو، بدلے میں، ڈیٹا سائنس کے پیشہ ور افراد کو تلاش کرنے پر مجبور کیا جا رہا ہے (یقیناً صرف پروگرامرز ہی نہیں)، انہیں اعلیٰ تنخواہوں اور دیگر مراعات کا لالچ دے کر۔ فوربس کے مطابق، کاروبار میں بڑے ڈیٹا کا استعمال 2015 میں 17 فیصد سے بڑھ کر 2018 میں 59 فیصد ہو گیا۔ بگ ڈیٹا تیزی سے معیشت کے مختلف شعبوں میں پھیل رہا ہے، بشمول سیلز، مارکیٹنگ، ریسرچ اینڈ ڈیولپمنٹ، لاجسٹکس اور بالکل باقی سب کچھ۔ IBM کی تحقیق کے مطابق، صرف امریکہ میں اس شعبے میں پیشہ ور افراد کے لیے ملازمتوں کی تعداد 2020 تک 2.7 ملین سے تجاوز کر جائے گی۔ وعدہ کرنے والا۔ آپ شرط لگاتے ہیں۔

بڑا ڈیٹا اور جاوا

اب پھر، بڑے ڈیٹا اور جاوا میں اتنی مشترکات کیوں ہیں؟ بات یہ ہے کہ بڑے ڈیٹا کے بہت سے اہم ٹولز جاوا میں لکھے گئے ہیں۔ مزید یہ کہ ان میں سے تقریباً تمام ٹولز اوپن سورس پروجیکٹس ہیں۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ وہ ہر ایک کے لیے دستیاب ہیں اور اس کے مطابق دنیا بھر کی سب سے بڑی آئی ٹی کمپنیاں فعال طور پر استعمال کرتی ہیں۔ "بڑی حد تک بگ ڈیٹا جاوا ہے۔ Hadoop اور Hadoop ایکو سسٹم کا ایک بڑا حصہ جاوا میں لکھا گیا ہے۔ Hadoop کا مقامی MapReduce انٹرفیس جاوا ہے۔ لہذا آپ آسانی سے جاوا سلوشنز بنا کر بڑے ڈیٹا میں منتقل ہو سکتے ہیں جو اوپر چلتے ہیں۔ Hadoop کے۔ یہاں جاوا لائبریریاں بھی ہیں جیسے کاسکیڈنگ جو کام کو آسان بناتی ہے۔ جاوا واقعی چیزوں کو ڈیبگ کرنے کے لیے بھی مفید ہے چاہے آپ Hive جیسی کوئی چیز استعمال کریں۔" مارکین میجران، ایک ڈیٹا سائنسدان اور ایٹ میں ڈیٹا ڈویلپمنٹ کے نائب صدر نے کہا ۔ "ہڈوپ سے آگے، طوفان جاوا اور اسپارک میں لکھا گیا ہے (یعنی: ممکنہ طور پر ہڈوپ کمپیوٹنگ کا مستقبل) اسکالا میں ہے (جو JVM پر چلتا ہے اور اسپارک میں جاوا انٹرفیس ہے) اس لیے جاوا بگ ڈیٹا اسپیس کے بڑے فیصد کا احاطہ کرتا ہے، "ماہر نے مزید کہا. جیسا کہ آپ دیکھ سکتے ہیں، جاوا کا علم بڑے ڈیٹا، چیزوں کے انٹرنیٹ، مشین لرننگ، اور کئی دوسرے طاقوں میں صرف ناقابل تلافی ہو گا جو مقبولیت حاصل کرتے رہتے ہیں۔

"ہر کمپنی کے پاس اپنے مستقبل میں بڑا ڈیٹا ہوتا ہے اور ہر کمپنی آخر کار ڈیٹا کے کاروبار میں ہوگی۔"

اور اب مذکورہ بالا بڑے ڈیٹا ٹولز کے بارے میں کچھ اور، جو جاوا ڈویلپرز کے ذریعہ بڑے پیمانے پر استعمال ہوتے ہیں۔

اپاچی ہڈوپ

Apache Hadoop بڑے ڈیٹا کے لیے بنیادی ٹیکنالوجیز میں سے ایک ہے، اور یہ جاوا میں لکھی گئی ہے۔ Hadoop افادیت، لائبریریوں اور فریم ورک کا ایک مفت، اوپن سورس سوٹ ہے جس کا انتظام Apache Software Foundation کے ذریعے کیا جاتا ہے۔ اصل میں توسیع پذیر، تقسیم شدہ، اور غلطی برداشت کرنے والے کمپیوٹنگ کے ساتھ ساتھ مختلف معلومات کی بھاری مقدار کو ذخیرہ کرنے کے لیے تخلیق کیا گیا، Hadoop قدرتی طور پر بہت سی کمپنیوں کے لیے بڑے ڈیٹا انفراسٹرکچر کا مرکز بن رہا ہے۔ دنیا بھر کی کمپنیاں ہڈوپ کے ماہرین کی سرگرمی سے تلاش کر رہی ہیں، اور جاوا اس ٹیکنالوجی میں مہارت حاصل کرنے کے لیے ضروری مہارت ہے۔ Slashdot پر ڈویلپرز کے مطابق ، 2019 میں، JPMorgan Chase سمیت بہت سی بڑی کمپنیاں، پروگرامرز کے لیے اپنی ریکارڈ توڑ تنخواہوں کے ساتھ، ہڈوپ ورلڈ کانفرنس میں ہڈوپ کے ماہرین کو فعال طور پر تلاش کرتی رہیں، لیکن وہاں بھی، انہیں ضرورت کے مطابق کافی ماہرین نہیں مل سکے۔ مہارتیں (خاص طور پر، Hadoop MapReduce پروگرامنگ ماڈل اور فریم ورک کا علم)۔ اس کا مطلب ہے کہ اس شعبے میں تنخواہیں مزید بڑھیں گی۔ اور وہ پہلے ہی بہت بڑے ہیں۔ خاص طور پر، بزنس انسائیڈر کا تخمینہ ہے کہ اوسط Hadoop ماہر کی سالانہ قیمت $103,000 ہے، جب کہ بڑے ڈیٹا ماہرین کی اوسط قیمت $106,000 فی سال ہے۔ ہڈوپ ماہرین کی تلاش میں بھرتی کرنے والے جاوا کو کامیاب ملازمت کے لیے سب سے اہم ہنر کے طور پر اجاگر کرتے ہیں۔ ہڈوپ کو طویل عرصے سے استعمال کیا گیا ہے یا نسبتاً حال ہی میں بہت سی بڑی کارپوریشنوں نے متعارف کرایا ہے، بشمول IBM، Microsoft، اور Oracle۔ اس وقت ایمیزون، ای بے، ایپل، فیس بک، جنرل ڈائنامک اور دیگر کمپنیوں میں بھی ہڈوپ کے ماہرین کے لیے بہت سے عہدے ہیں۔

"جہاں ڈیٹا کا دھواں ہے، وہاں کاروبار میں آگ ہے۔"

اپاچی اسپارک

Apache Spark ایک اور اہم بڑا ڈیٹا پلیٹ فارم ہے جو Hadoop کا سنجیدہ حریف ہے۔ اس رفتار، لچک اور سہولت کی وجہ سے جو یہ ڈویلپرز کو پیش کرتا ہے، Apache Spark SQL میں بڑے پیمانے پر ترقی، پیکٹ سوئچڈ اور سٹریمڈ ڈیٹا، اور مشین لرننگ کے لیے ایک اہم ماحول بن رہا ہے۔ تقسیم شدہ بڑے ڈیٹا پروسیسنگ کے لیے ایک فریم ورک کے طور پر، Apache Spark کافی حد تک Hadoop MapReduce فریم ورک کی طرح کام کرتا ہے اور بڑے ڈیٹا میں MapReduce کو بتدریج اس کی اہمیت کو چھین رہا ہے۔ چنگاری کو بہت سے مختلف طریقوں سے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس میں جاوا کے لیے ایک API ہے، نیز کئی دیگر پروگرامنگ زبانیں، جیسے Scala، Python اور R. آج، Spark بڑے پیمانے پر بینکوں، ٹیلی کمیونیکیشن کمپنیوں، ویڈیو گیم ڈویلپرز، اور یہاں تک کہ حکومتوں کے ذریعے استعمال کیا جاتا ہے۔ قدرتی طور پر، ایپل، فیس بک، آئی بی ایم اور مائیکروسافٹ جیسے آئی ٹی کمپنیاں اپاچی اسپارک کو پسند کرتی ہیں۔

اپاچی مہوت

اپاچی مہوت اپاچی کی طرف سے ایک اوپن سورس جاوا مشین لرننگ لائبریری ہے۔ یہ ایک قابل توسیع مشین لرننگ ٹول ہے جو ایک یا زیادہ مشینوں پر ڈیٹا پر کارروائی کر سکتا ہے۔ مشین لرننگ کے نفاذ جاوا میں لکھے گئے ہیں، اور کچھ حصے Apache Hadoop پر بنائے گئے ہیں۔

اپاچی طوفان

Apache Storm حقیقی وقت میں تقسیم شدہ سٹریم پروسیسنگ کے لیے ایک فریم ورک ہے۔ طوفان لامحدود ڈیٹا اسٹریمز کی غلطی برداشت کرنے والی پروسیسنگ کو آسان بناتا ہے، حقیقی وقت میں وہی کرتا ہے جو ہڈوپ ڈیٹا پیکٹ کے لیے کرتا ہے۔ طوفان کسی بھی قطار میں کھڑے نظام اور کسی بھی ڈیٹا بیس سسٹم کے ساتھ ضم ہوجاتا ہے۔

جاوا جے فری چارٹ

Java JFreeChart ایک اوپن سورس لائبریری ہے جو جاوا میں تیار کی گئی ہے اور اسے جاوا پر مبنی ایپلی کیشنز میں استعمال کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے تاکہ مختلف قسم کے چارٹ بنائے جائیں۔ حقیقت یہ ہے کہ بڑے ڈیٹا کا کامیابی سے تجزیہ کرنے کے لیے ڈیٹا ویژولائزیشن کافی اہم ہے۔ چونکہ بڑے ڈیٹا میں بڑی مقدار میں ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا شامل ہوتا ہے، اس لیے رجحانات کی شناخت کرنا یا خام ڈیٹا کو دیکھ کر کسی خاص نتیجے پر پہنچنا مشکل ہو سکتا ہے۔ لیکن، اگر ایک ہی ڈیٹا کو چارٹ میں دکھایا جاتا ہے، تو یہ زیادہ قابل فہم ہو جاتا ہے۔ پیٹرن تلاش کرنا اور ارتباط کی شناخت کرنا آسان ہے۔ جیسا کہ یہ ہوتا ہے، Java JFreeChart بڑے ڈیٹا کے تجزیہ کے لیے گراف اور چارٹ بنانے میں مدد کرتا ہے۔

ڈیپ لرننگ 4 جے

Deeplearning4j ایک جاوا لائبریری ہے جو مختلف قسم کے نیورل نیٹ ورکس بنانے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ Deeplearning4j جاوا میں لاگو ہوتا ہے اور JVM میں چلتا ہے۔ یہ Clojure کے ساتھ بھی مطابقت رکھتا ہے اور اس میں Scala زبان کے لیے API شامل ہے۔ Deeplearning4j میں ایک محدود بولٹزمین مشین، ڈیپ بیلیف نیٹ ورک، ڈیپ آٹو اینکوڈر، اسٹیکڈ ڈینوائزنگ آٹو اینکوڈر، ریکرسیو نیورل ٹینسر نیٹ ورک، word2vec، doc2vec اور GloVe کا نفاذ شامل ہے۔

"ڈیٹا کاروبار کے لیے نیا خام مال بن رہا ہے۔"

2020 کی دہلیز پر بڑا ڈیٹا: تازہ ترین رجحانات

2020 بڑے ڈیٹا کے لیے تیز رفتار ترقی اور ارتقا کا ایک اور سال ہونا چاہیے، اس کے ساتھ ساتھ مختلف شعبوں میں کمپنیوں اور تنظیموں کے ذریعے بڑے ڈیٹا کو بڑے پیمانے پر اپنانا چاہیے۔ لہذا، آئیے مختصراً بگ ڈیٹا کے رجحانات پر روشنی ڈالتے ہیں جو اگلے سال ایک اہم کردار ادا کریں۔

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

چیزوں کا انٹرنیٹ - بڑا ڈیٹا بڑا ہو رہا ہے۔

چیزوں کا انٹرنیٹ (IoT) موضوع سے ہٹ کر لگتا ہے، لیکن ایسا نہیں ہے۔ IoT "رجحان" کو جاری رکھتا ہے کیونکہ یہ رفتار حاصل کرتا ہے اور پوری دنیا میں پھیلتا ہے۔ نتیجتاً گھروں اور دفاتر میں نصب "سمارٹ" آلات کی تعداد بھی بڑھ رہی ہے۔ جیسا کہ انہیں چاہئے، یہ آلات ہر قسم کا ڈیٹا بھیج رہے ہیں جہاں اسے جانے کی ضرورت ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ بڑے ڈیٹا کا حجم صرف بڑھے گا۔ ماہرین کے مطابق، بہت سی تنظیموں کے پاس پہلے سے ہی بہت زیادہ ڈیٹا موجود ہے، بنیادی طور پر IoT سے، جسے وہ استعمال کرنے کے لیے اچھی طرح سے تیار نہیں ہیں۔ 2020 میں، یہ ڈیٹا برفانی تودہ اور بھی بڑا ہو جائے گا۔ نتیجتاً، بڑے ڈیٹا پراجیکٹس میں سرمایہ کاری بھی تیزی سے بڑھے گی۔ اور یاد رکھیں، IoT کو بھی Java بہت پسند ہے ۔ کون اس سے محبت نہیں کرتا؟

ڈیجیٹل جڑواں بچے

ڈیجیٹل جڑواں ایک اور دلچسپ آنے والا رجحان ہے جس کا براہ راست تعلق چیزوں کے انٹرنیٹ اور بڑے ڈیٹا سے ہے۔ اس کے مطابق، جاوا کو یہاں کافی حد تک استعمال نظر آئے گا۔ ڈیجیٹل جڑواں کیا ہے؟ یہ ایک حقیقی چیز یا نظام کی ڈیجیٹل نقل ہے۔ ایک فزیکل ڈیوائس کا ڈیجیٹل اینالاگ مداخلت اور اس کے ماحول کے زیر اثر کسی حقیقی چیز کے اندرونی عمل، تکنیکی خصوصیات اور رویے کی نقالی کرنا ممکن بناتا ہے۔ ایک ڈیجیٹل جڑواں متوازی طور پر کام کرنے والے حقیقی ڈیوائس میں سینسر کی ایک بڑی تعداد کے بغیر کام نہیں کر سکتا۔ 2020 تک، توقع ہے کہ عالمی سطح پر اربوں ڈیجیٹل جڑواں بچوں کے لیے معلومات کی ترسیل کرنے والے 20 بلین سے زیادہ منسلک سینسر ہوں گے۔ 2020 میں، اس رجحان کو زور پکڑنا چاہیے اور سامنے آنا چاہیے۔

ڈیجیٹل تبدیلی زیادہ جان بوجھ کر بن جائے گی۔

کئی سالوں سے، ڈیجیٹل تبدیلی کو ایک اہم رجحان کے طور پر ذکر کیا جا رہا ہے۔ لیکن ماہرین کا کہنا ہے کہ بہت سی کمپنیوں اور اعلیٰ مینیجرز کو اس فقرے کا کیا مطلب ہے اس کی انتہائی مبہم سمجھ تھی۔ بہت سے لوگوں کے لیے، ڈیجیٹل تبدیلی کا مطلب نئی آمدنی کے سلسلے پیدا کرنے کے لیے کمپنی کے جمع کردہ ڈیٹا کو فروخت کرنے کے طریقے تلاش کرنا ہے۔ 2020 تک، زیادہ سے زیادہ کمپنیاں یہ سمجھ رہی ہیں کہ ڈیجیٹل تبدیلی اپنے کاروبار کے ہر پہلو میں ڈیٹا کا صحیح استعمال کرکے مسابقتی فائدہ پیدا کرنے کے بارے میں ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ ہم توقع کر سکتے ہیں کہ کمپنیاں ڈیٹا کے درست اور باخبر استعمال سے متعلق منصوبوں کے لیے بجٹ میں اضافہ کریں گی۔

"ہم آہستہ آہستہ ایک ایسے دور میں جا رہے ہیں جہاں بگ ڈیٹا نقطہ آغاز ہے، اختتام نہیں۔"

خلاصہ

بڑا ڈیٹا جاوا ڈویلپرز کے لیے بہت سے مواقع کے ساتھ سرگرمی کا ایک اور واقعی بہت بڑا علاقہ ہے۔ چیزوں کے انٹرنیٹ کے علاوہ، یہ علاقہ عروج پر ہے اور پروگرامرز اور دیگر تکنیکی ماہرین کی شدید کمی کا شکار ہے۔ تو اب وقت آگیا ہے کہ ان طویل مضامین کو پڑھنا چھوڑ دیں اور جاوا سیکھنا شروع کریں!