Em nossos artigos sobre JavaRush, não nos cansamos de dizer que Java, que em breve completará 25 anos, vive agora sua segunda juventude e tem perspectivas brilhantes em um futuro próximo. Há uma série de razões para isso, e uma delas é que Java é a principal linguagem de programação em vários nichos de tendências e de rápido crescimento do mercado de TI. Na maioria das vezes, no contexto de profundo afeto e ternura por Java, são mencionadas a Internet das Coisas (IoT) e big data, bem como Business Intelligence (business intelligence, BI) e Real Time Analytics (análise em tempo real). Recentemente discutimos a conexão entre Java e a Internet das Coisas e falamos sobre como um desenvolvedor Java pode “adaptar” a si mesmo e suas habilidades a esse nicho. Agora é hora de prestar atenção na segunda área supertendência, que – isso mesmo – também adora Java e não imagina a vida sem ele. Então, hoje estamos analisando big data: por que Java, e portanto seus fiéis codificadores, é muito procurado também nesse nicho, como exatamente essa linguagem é usada em projetos com “big data”, o que aprender para ter o necessário competências para emprego e trabalho neste nicho e quais tendências são relevantes para big data neste momento, às vésperas de 2020. E entre tudo isso, aqui estão as opiniões de especialistas de nível mundial sobre big data, após as quais até Homer Simpson vai querer aprender como trabalhar com “big data”.
“Continuo dizendo que nos próximos 10 anos as meninas não vão correr atrás de atletas e corretores, mas sim de caras que trabalham com dados e estatísticas. E eu não estou brincando."
Big Data está conquistando o planeta
Mas primeiro, um pouco sobre big data e porque esse nicho é tão promissor para construir uma carreira nele. Em suma, o big data penetra inevitável e continuamente, e o mais importante, muito rapidamente, nos processos de negócios de empresas em todo o mundo, e elas, por sua vez, são forçadas a procurar profissionais para trabalhar com dados (estes não são apenas programadores, é claro ), atraindo-os com altos salários e outras guloseimas. Segundo a Forbes, a utilização de big data nas empresas cresceu de 17% em 2015 para 59% em 2018. O Big Data está se espalhando rapidamente por diferentes setores da economia, incluindo vendas, marketing, pesquisa e desenvolvimento, logística e tudo mais. De acordo com um estudo da IBM, o número de empregos para profissionais desta área só nos Estados Unidos ultrapassará 2,7 milhões até 2020. Promissor? Ainda assim.
Big Data e Java
E agora sobre por que Big Data e Java têm tanto em comum. O fato é que muitas ferramentas básicas para big data são escritas em Java. Além disso, quase todas essas ferramentas são projetos de código aberto. Isso significa que estão disponíveis para todos e, pelo mesmo motivo, são ativamente utilizados pelas maiores empresas de TI do mundo. “Em grande medida, Big Data é Java. O Hadoop, e uma grande parte do ecossistema Hadoop, é escrito em Java. A interface MapReduce para Hadoop também é Java. Portanto, será muito fácil para um desenvolvedor Java migrar para big data simplesmente criando soluções Java que serão executadas no Hadoop. Existem também bibliotecas Java, como Cascading, que facilitam o trabalho. Java também é muito útil para depuração, mesmo se você estiver usando algo como o Hive [Apache Hive é um sistema de gerenciamento de banco de dados baseado em Hadoop]”, disse Marcin Mejran, cientista de dados e vice-presidente de engenharia de dados da empresa Eight. “Além do Hadoop, o Storm é escrito em Java, e o Spark (ou seja, o provável futuro do Hadoop) é escrito em Scala (que, por sua vez, roda na JVM, e o Spark tem uma interface Java). Como você pode ver, Java desempenha um papel importante no big data. Todas essas ferramentas são de código aberto, o que significa que os desenvolvedores das empresas podem criar extensões para elas ou adicionar funcionalidades. Este trabalho muitas vezes inclui desenvolvimento Java”, acrescentou o especialista. Como vemos, no big data, bem como na Internet das coisas, no aprendizado de máquina e em uma série de outros nichos que continuam a ganhar popularidade, o conhecimento de Java será simplesmente insubstituível.
“Todas as empresas agora têm planos de big data. E todas essas empresas acabarão no negócio de big data.”
E agora um pouco mais sobre as ferramentas de big data mencionadas acima, que são amplamente utilizadas por desenvolvedores Java.
Apache Hadoop
Apache Hadoop é uma das tecnologias fundamentais para big data e é escrito em Java. Hadoop é um conjunto gratuito e de código aberto de utilitários, bibliotecas e estruturas gerenciadas pela Apache Software Foundation. Originalmente projetado para computação e armazenamento escalonável e distribuído, porém confiável, de grandes quantidades de informações diferentes, o Hadoop está naturalmente se tornando o centro da infraestrutura de “big data” para muitas empresas. Empresas em todo o mundo estão buscando ativamente talentos em Hadoop, e Java é uma habilidade essencial necessária para dominar essa tecnologia. De acordo com o Developers Slashdot, em 2019, muitas grandes empresas, incluindo o JPMorgan Chase com seus salários recordes para programadores, procuravam ativamente especialistas em Hadoop na conferência Hadoop World, mas mesmo lá não conseguiram encontrar especialistas suficientes com as habilidades necessárias (em em particular, este conhecimento do modelo de programação e estrutura para escrever aplicativos Hadoop MapReduce). Isto significa que os salários nesta área aumentarão ainda mais. E eles já são muito grandes. Em particular, o Business Insider estima o custo médio de um especialista em Hadoop em US$ 103 mil por ano, enquanto para especialistas em big data em geral esse valor é de US$ 106 mil por ano. Os gerentes de recrutamento que procuram especialistas em Hadoop destacam Java como uma das habilidades mais importantes para um emprego bem-sucedido. O Hadoop é usado há muito tempo ou foi implementado há relativamente pouco tempo por muitas grandes corporações, incluindo IBM, Microsoft e Oracle. Atualmente, Amazon, eBay, Apple, Facebook, General Dynamic e outras empresas também oferecem muitas vagas para especialistas em Hadoop.
“Assim como não há fogo sem fumaça, agora não há negócios sem big data.”
Apache Faísca
Apache Spark é outra plataforma importante de big data que compete seriamente com o Hadoop. Com sua velocidade, flexibilidade e facilidade de desenvolvimento, o Apache Spark está se tornando a estrutura líder para SQL em larga escala, dados em lote e streaming e aprendizado de máquina. Por ser um framework para processamento distribuído de big data, o Apache Spark funciona com um princípio semelhante ao framework Hadoop MapReduce e está gradativamente tirando a palma da mão dele em termos de uso na área de big data. O Spark pode ser usado de diversas maneiras e possui links para Java, além de uma série de 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 mesmo governos. Claro, 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 código aberto da Apache. Mahout é precisamente uma ferramenta de aprendizado de máquina escalável com capacidade de processar dados em uma ou mais máquinas. As implementações desse aprendizado de máquina são escritas em Java, algumas partes são construídas no Apache Hadoop.
Tempestade Apache
Apache Storm é uma estrutura para computação distribuída de streaming em tempo real. O Storm facilita o processamento confiável de fluxos ilimitados de dados, fazendo em tempo real o que o Hadoop faz com lotes de dados. Storm integra-se 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 para uso em aplicativos baseados em Java para criar uma ampla variedade de gráficos. O fato é que a visualização de dados é uma tarefa bastante importante para uma análise bem-sucedida de big data. Como o big data envolve trabalhar com grandes volumes de dados, pode ser difícil identificar qualquer tendência e simplesmente chegar a certas conclusões observando os dados brutos. Porém, se os mesmos dados forem exibidos em um gráfico, ele se torna mais compreensível e mais fácil de encontrar padrões e identificar correlações. Java JFreechart realmente ajuda na criação de gráficos e tabelas para análise de big data.
Aprendizado profundo4j
Deeplearning4j é uma biblioteca Java usada para construir vários tipos de redes neurais. Deeplearning4j é implementado em Java e roda em um ambiente compatível com Clojure e inclui uma API para a linguagem Scala. As tecnologias Deeplearning4j incluem implementações de máquina Boltzmann restrita, rede de crenças profundas, autoencoder profundo, autoencoder empilhado com filtragem de ruído, rede neural tensor recursiva, word2vec, doc2vec e GloVe.
“O big data está se tornando a nova matéria-prima para os negócios.”
Big Data no limiar de 2020: as últimas tendências
2020 deverá ser mais um ano de rápido crescimento e evolução do big data, com adoção generalizada de big data por empresas e organizações em diversas áreas. Portanto, destacaremos brevemente as tendências de big data que deverão desempenhar um papel importante no próximo ano.
Internet das Coisas – o big data está ficando ainda maior
Parece que a Internet das Coisas (IoT) é uma história um pouco diferente, mas não é. A IoT continua a “tendência”, ganhando impulso e se espalhando pelo mundo. Consequentemente, também está a crescer o número de dispositivos “inteligentes” instalados em residências e escritórios, que, como deveriam, transmitem todo o tipo de dados quando necessário. Portanto, o volume de “big” data só aumentará. Como observam os especialistas, muitas organizações já possuem muitos dados, principalmente do setor IoT, que ainda não estão prontos para utilizar, e em 2020 esta avalanche se tornará ainda maior. Consequentemente, os investimentos em projetos de big data também aumentarão rapidamente. Bem, deixe-nos lembrá-lo de que a IoT também adora Java . Bem, quem não o ama?
Gêmeos digitais
Os gêmeos digitais são outra tendência interessante do futuro próximo, que está diretamente relacionada à Internet das Coisas e ao big data. E portanto, o uso de Java nele será mais que suficiente. O que é um gêmeo digital? Esta é uma imagem digital de um objeto ou sistema real. Um software análogo a um dispositivo físico permite simular processos internos, características técnicas e comportamento de um objeto real sob condições de interferência e do ambiente. A operação de um gêmeo digital é impossível sem um grande número de sensores no dispositivo real operando em paralelo. Espera-se que até 2020 existam mais de 20 mil milhões de sensores conectados no mundo, transmitindo informações a milhares de milhões de gémeos digitais. Em 2020, esta tendência deverá ganhar força e ganhar destaque.
A transformação digital se tornará mais inteligente
A transformação digital tem sido mencionada como uma tendência importante há vários anos. Mas o problema, dizem os especialistas, é que muitas empresas e gestores de topo tinham uma compreensão extremamente vaga do que esta frase significa. Para muitos, a transformação digital significou encontrar formas de vender os dados que uma empresa recolhe para criar novas fontes de lucro. Em 2020, cada vez mais empresas estão a perceber que a transformação digital consiste em aplicar dados corretamente a todos os aspetos dos seus negócios para criar uma vantagem competitiva. Portanto, podemos esperar que as empresas aumentem os orçamentos dos projetos relacionados ao uso correto e consciente dos dados.
“Estamos caminhando lentamente para uma era em que o Big Data é o ponto de partida, não o fim.”
Resultados
Big Data é outra área de atividade verdadeiramente enorme, com muitas oportunidades nas quais um desenvolvedor Java pode encontrar uso. Tal como a Internet das Coisas, este campo está em expansão e enfrenta uma grave escassez de programadores, bem como de outros especialistas técnicos. Portanto, agora é a hora de parar de ler artigos tão longos e começar a aprender Java!
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