Java e Ingegneria dei Dati

Java e la Tecnologia dell'Ingegneria dei Dati

DATA ENGINEERING

Java Juggernaut: La chiave per padroneggiare l’ingegneria dei dati

Foto di Zhen H su Unsplash

Ingegneria dei dati e competenze di programmazione

Quando pensiamo all’ingegneria dei dati, le prime competenze di programmazione che solitamente vengono in mente sono SQL e forse Python. SQL è questo linguaggio ben noto per interrogare dati, profondamente radicato nel mondo dei dati e dei flussi. Python, d’altra parte, è diventato abbastanza potente nella scienza dei dati e sta facendo la differenza nel campo in continua evoluzione dell’ingegneria dei dati. Ma, questa convinzione comune è accurata? SQL e Python sono davvero le competenze di programmazione più importanti per gli ingegneri dei dati? In questo articolo, condividerò le mie esperienze su questo argomento, con l’obiettivo di aiutare i giovani professionisti a capire le competenze migliori per sfruttare al meglio il loro tempo ed energia.

Perché Java e Scala?

Nell’ingegneria dei dati odierna, gestiamo una quantità enorme di dati. Il compito principale è capire come raccogliere, modificare e archiviare questo enorme carico di dati ogni giorno, ogni ora o anche in tempo reale. Ciò che rende il tutto più complicato è assicurarsi che diversi servizi dati possano funzionare senza problemi su vari sistemi senza preoccuparsi di cosa succede al di sotto.

Negli ultimi 15 anni, persone intelligenti hanno sviluppato framework di calcolo distribuito per gestire questo sovraccarico di dati. Hadoop e Spark sono due grandi nomi in questo campo. Poiché entrambi questi framework sono principalmente costruiti utilizzando i linguaggi JVM (Java Virtual Machine) (Hadoop utilizza Java e Spark utilizza Scala), molti esperti di dati e software ritengono che Java e Scala siano la direzione da seguire nell’ingegneria dei dati.

Inoltre, la capacità delle applicazioni JVM di essere portatili le rende una scelta eccellente per le applicazioni dati che operano su diversi sistemi e ambienti. Puoi sviluppare flussi di dati che funzionano senza problemi su varie configurazioni cloud e locali, consentendoti di scalare i tuoi sistemi in su e in giù senza preoccupazioni per l’infrastruttura sottostante.

A cosa assomiglia un flusso di dati in un’applicazione basata su JVM?

Ora che abbiamo esplorato i vantaggi di Java e Scala, o più in generale, delle applicazioni dati basate su JVM, nell’affrontare i big data, la domanda logica successiva è: come…