Java и инженерия данных

Java и инженерия данных идеальное сочетание для успеха

DATA ENGINEERING

Java Juggernaut: Ключ к владению обработкой данных

Фото от Zhen H на Unsplash

Навыки обработки данных и программирования

Когда мы думаем об обработке данных, первые навыки программирования, которые обычно приходят на ум, это SQL, и, возможно, Python. SQL – это хорошо известный язык для запросов к данным, глубоко впитавшийся в мир данных и потоков данных. Python, с другой стороны, стал достаточно мощным в области науки о данных и сейчас занимает лидирующие позиции в развивающейся сфере обработки данных. Но правда ли это общее мнение? Действительно ли SQL и Python являются наиболее важными навыками программирования для Data Engineers? В этой статье я поделюсь своими наблюдениями по этой теме, нацеливаясь на то, чтобы помочь молодым специалистам определиться с лучшими навыками, чтобы наиболее эффективно использовать своё время и энергию.

Почему Java и Scala?

В современной обработке данных мы имеем дело с огромным объемом информации. Основная задача состоит в том, чтобы выяснить, как собирать, изменять и хранить эту огромную нагрузку данных каждый день, час или даже в режиме реального времени. То, что делает это сложнее, это то, что разные службы обработки данных могут плавно работать на разных системах, не беспокоясь о том, что происходит внутри.

За последние 15 лет умные люди придумали распределенные вычислительные фреймворки, чтобы справиться с этим объемом данных. Hadoop и Spark – это два больших игрока в этой области. Поскольку оба этих фреймворка в основном построены с использованием языков JVM (Java Virtual Machine) (Hadoop использует Java, а Spark использует Scala), многие эксперты в области данных и программного обеспечения считают Java и Scala самым перспективным направлением в области обработки данных.

Более того, возможность портируемости JVM-приложений делает их отличным выбором для работы с данными на разных системах и в различных средах. Вы можете разрабатывать потоки данных, которые безупречно работают на различных облачных и локальных настройках, позволяя масштабировать системы вверх или вниз без беспокойства о подлежащей инфраструктуре.

Как выглядит поток данных в приложениях, основанных на JVM?

Теперь, когда мы исследовали преимущества Java и Scala, или более широко говоря, приложений обработки данных на основе JVM, в работе с большими объемами данных, следующий логический вопрос:…