Java та Великі дані: чому Big Data-проекти не обходяться без Java

У наших статтях на JavaRush ми не втомлюємося говорити про те, що Java, якому скоро виповниться 25 років, саме зараз переживає другу молодість і має блискучі перспективи в найближчому майбутньому. Для цього є низка причин, і одна з них полягає в тому, що Java - це основна мова програмування в цілій низці трендових ІТ-ринку, що швидко набирають популярність. Найчастіше в контексті глибокої прихильності та ніжних почуттів до Java згадуються Інтернет речей (IoT) та big data, а також Business intelligence (бізнес-аналіз, BI) та Real Time Analytics (аналітика в реальному часі). Нещодавно ми вже розібрали зв'язок Java з Інтернетом речейі поговорабо про те, як Java-розробнику "заточити" себе та свої навички під цю нішу. Тепер час звернути увагу на другу супер трендову область, яка - все правильно - теж любить Java і життя без нього не мислить. Отже, сьогодні розуміємо big data: чому Java, а значить і його вірні кодери, дуже затребувані і в цій ніші теж, як саме ця мова застосовується в проектах з "великими даними," що вчити, щоб мати необхідні навички для працевлаштування та роботи в даної ніші та які тренди актуальні для big data прямо зараз, напередодні 2020 року. А в проміжках між цим усім — думки світових експертів першої величини про big data, після яких навчитися працювати з "великими даними" захоче навіть Гомер Сімпсон.

“Я постійно кажу, що у наступні 10 років дівчата бігатимуть не за спортсменами та біржовими брокерами, а за хлопцями, які працюють із даними та статистикою. І я не жартую.

Big Data підкорює планету

Але спочатку трохи про big data і про те, чому ця ніша така перспективна для побудови в ній кар'єри. Якщо коротко, big data невідворотно і неухильно, а головне дуже швидко, проникає в бізнес-процеси компаній у всьому світі, а ті, у свою чергу, змушені розшукувати професіоналів для роботи з даними (це не тільки програмісти, природно), заманюючи їх високими зарплатами та іншими ніштяками. За даними Forbes, застосування big data на підприємствах зросло з 17% у 2015 році до 59% у 2018 році. Big Data стрімко поширюється на різні сектори економіки, включаючи продажі, маркетинг, дослідження та розробки, логістику та все-все-все. Згідно з дослідженням IBM, кількість робочих місць для професіоналів у цій сфері тільки в США перевищить 2,7 млн ​​до 2020 року. Перспективненько? Ще б.

Big Data та Java

А тепер про те, чому у Big Data та Java так багато спільного. Вся справа в тому, що багато основних інструментів для big data написані саме на Java. При цьому практично всі ці інструменти є open source проектами. А значить, вони доступні всім бажаючим і з цієї причини активно використовуються найбільшими ІТ-компаніями по всьому світу. “В значній мірі, Big Data – це і є Java. Hadoop і більшість екосистеми Hadoop написані на Java. Інтерфейс MapReduce для Hadoop - це також Java. Так що Java-розробнику буде легко перейти в big data, просто створюючи Java-рішення, які будуть працювати на базі Hadoop. Є також бібліотеки Java, такі як Cascading, які полегшують роботу. Java також дуже корисний для дебаггінгу, навіть якщо ви використовуєте щось подібне до Hive [Apache Hive — система управління базами даних на основі Hadoop],” — сказав Марцін Мейран (Marcin Mejran), фахівець за даними та віце-президент з розробки даних компанії Eight. Крім Hadoop, Storm написаний на Java, а Spark (тобто. ймовірне майбутнє Hadoop) - на Scala (який, у свою чергу, працює на JVM, а Spark має інтерфейс Java). Як бачите, Java грає в big data просто величезну роль. Все це інструменти з відкритим вихідним кодом, а це означає, що розробники всередині компаній можуть створювати для них розширення або додавати функціональність. Ця робота дуже часто включає Java розробку, - додав експерт. Як бачимо, і в big data, так само як в Інтернеті речей, машинному навчанні і ряді інших ніш, що продовжують набирати популярність, знання Java буде просто незамінним. спеціаліст за даними та віце-президент з розробки даних компанії Eight. Крім Hadoop, Storm написаний на Java, а Spark (тобто. ймовірне майбутнє Hadoop) - на Scala (який, у свою чергу, працює на JVM, а Spark має інтерфейс Java). Як бачите, Java грає в big data просто величезну роль. Все це інструменти з відкритим вихідним кодом, а це означає, що розробники всередині компаній можуть створювати для них розширення або додавати функціональність. Ця робота дуже часто включає Java розробку, - додав експерт. Як бачимо, і в big data, так само як в Інтернеті речей, машинному навчанні і ряді інших ніш, що продовжують набирати популярність, знання Java буде просто незамінним. спеціаліст за даними та віце-президент з розробки даних компанії Eight. Крім Hadoop, Storm написаний на Java, а Spark (тобто. ймовірне майбутнє Hadoop) - на Scala (який, у свою чергу, працює на JVM, а Spark має інтерфейс Java). Як бачите, Java грає в big data просто величезну роль. Все це інструменти з відкритим вихідним кодом, а це означає, що розробники всередині компаній можуть створювати для них розширення або додавати функціональність. Ця робота дуже часто включає Java розробку, - додав експерт. Як бачимо, і в big data, так само як в Інтернеті речей, машинному навчанні і ряді інших ніш, що продовжують набирати популярність, знання Java буде просто незамінним. а Spark має інтерфейс Java). Як бачите, Java грає в big data просто величезну роль. Все це інструменти з відкритим вихідним кодом, а це означає, що розробники всередині компаній можуть створювати для них розширення або додавати функціональність. Ця робота дуже часто включає Java розробку, - додав експерт. Як бачимо, і в big data, так само як в Інтернеті речей, машинному навчанні і ряді інших ніш, що продовжують набирати популярність, знання Java буде просто незамінним. а Spark має інтерфейс Java). Як бачите, Java грає в big data просто величезну роль. Все це інструменти з відкритим вихідним кодом, а це означає, що розробники всередині компаній можуть створювати для них розширення або додавати функціональність. Ця робота дуже часто включає Java розробку, - додав експерт. Як бачимо, і в big data, так само як в Інтернеті речей, машинному навчанні і ряді інших ніш, що продовжують набирати популярність, знання Java буде просто незамінним.

“У кожної компанії зараз у планах big data. І всі ці компанії зрештою займатимуться бізнесом великих даних.

А тепер трохи докладніше про вищезазначені big data інструменти, які повсюдно використовуються Java-розробниками.

Apache Hadoop

Apache Hadoop - одна з основних технологій для big data, і написана вона на Java. Hadoop - це вільно розповсюджуваний набір утиліт, бібліотек і фреймворків з відкритим вихідним кодом, який знаходиться під керуванням Apache Software Foundation. Спочатку створений для масштабованих і розподілених, але при цьому надійних обчислень, а також зберігання величезних обсягів різної інформації, Hadoop стає центром інфраструктури "великих даних" для багатьох компаній. Компанії по всьому світу найактивніше шукають Hadoop фахівців, а Java якраз є ключовою навичкою, яка потрібна для освоєння цієї технології. За данимиDevelopers Slashdot, у 2019 році багато великих компаній, серед яких JPMorgan Chase з його рекордними зарплатами для програмістів, активно шукали Hadoop-спеців на конференції Hadoop World, але навіть там не змогли знайти достатньо експертів з потрібними навичками (зокрема, це знання моделі програмування та каркасу для написання додатків Hadoop MapReduce). Це означає, що зарплати у цій сфері зростатимуть ще більше. А вони й так дуже великі. Зокрема, Business Insider оцінює середню вартість роботи Hadoop фахівця у $103 тис. на рік, тоді як для big data спеців загалом ця цифра становить $106 тис. на рік. Менеджери з рекрутингу, які займаються пошуком Hadoop-експертів, серед найважливіших скіл для успішного працевлаштування виділяють Java. Hadoop вже давно використовують або впровадабо відносно недавно, дуже багато великих корпорацій, серед яких IBM, Microsoft і Oracle. На даний момент багато позицій для Hadoop-фахівців також є у Amazon, eBay, Apple, Facebook, General Dynamic та інших компаній.

"Як без диму немає вогню, так зараз без big data немає бізнесу."

Apache Spark

Apache Spark це ще одна ключова big data платформа, яка серйозно конкурує з Hadoop. Завдяки своїй швидкості, гнучкості та зручності для розробників, Apache Spark стає лідируючим середовищем для великомасштабного SQL, пакетної та потокової передачі даних та машинного навчання. Як фреймворк для розподіленої обробки великих даних, Apache Spark працює за схожим принципом з фреймворком Hadoop MapReduce і поступово відбирає у того пальму першості з використання у сфері big data. Spark можна застосовувати безліччю різних способів, у ньому є прив'язка до Java, як і інших мов програмування, таких як Scala, Python і R. На сьогоднішній день Spark широко використовується банками, телекомунікаційними компаніями, розробниками відеоігор і навіть урядами. Звичайно, і ІТ-гіганти, такі як Apple, Facebook,

Apache Mahout

Apache Mahout - це open source Java бібліотека для машинного навчання від Apache. Mahout є інструментом масштабованого машинного навчання з можливістю обробки даних на одній або декількох машинах. Реалізація даного машинного навчання написана на Java, деякі частини побудовані на Apache Hadoop.

Apache Storm

Apache Storm – це фреймворк для розподілених потокових обчислень у реальному часі. Storm спрощує надійну обробку необмежених потоків даних, роблячи в режимі реального часу те саме, що робить Hadoop для пакетів даних. Storm інтегрується з будь-якою системою черг та будь-якою системою баз даних.

Java JFreechart

Java JFreechart - це бібліотека з відкритим вихідним кодом, розроблена на Java і призначена для використання в програмах на основі Java для створення широкого спектру діаграм. Справа в тому, що візуалізація даних є досить важливим завданням для успішного аналізу великих даних. Оскільки big data має на увазі роботу з великими обсягами даних, визначити якийсь тренд і просто дійти тих чи інших висновків, переглядаючи необроблені дані, буває складно. Однак якщо ті ж дані відображаються у вигляді графіка, вони стають зрозумілішими, у них легше знайти закономірності та визначити кореляції. Java JFreechart власне і допомагає у створенні графіків та діаграм для аналізу big data.

Deeplearning4j

Deeplearning4j - це бібліотека Java, яка використовується для побудови різних типів нейронних мереж. Deeplearning4j реалізована на Java та виконується в середовищі, при цьому сумісна з Clojure та включає API для мови Scala. У технології Deeplearning4j входить реалізація обмеженої машини Больцмана, глибокої мережі довіри, глибокого автокодувальника, стекового автокодувальника з фільтрацією шуму, рекурсивної нейронної тензорної мережі, word2vec, doc2vec і GloVe.

“Великі дані стають новою сировиною для бізнесу.”

Big Data на порозі 2020-го: найсвіжіші тренди

2020-й має стати черговим роком швидкого зростання та еволюції big data, разом із повсюдним впровадженням великих даних компаніями та організаціями у різних сферах. Тому коротко висвітлимо тренди big data, які мають відігравати важливу роль наступного року.

Інтернет речей — big data стають ще більшими

Здавалося б, Інтернет речей (IoT) це трохи з іншої опери, а ось і ні. IoT продовжує “трендувати,” набирає обертів та поширюється світом. Отже, зростає і кількість встановлених у будинках та офісах "розумних" пристроїв, які, як їм і належить, передають усілякі дані куди треба. А тому обсяг "великих" даних лише наростатиме. Як зазначають експерти, багато організацій і так вже мають у своєму розпорядженні безліч даних, в першу чергу з IoT-сектору, які вони поки не дуже готові застосовувати, а в 2020-му ця лавина стане ще більше. Отже, інвестиції у big data-проекти теж швидко збільшуватимуться. Ну і нагадаємо, що IoT теж дуже любить Java . Ну, а хто його не любить?

Цифрові двійники (digital twins)

Цифрові двійники — це ще один цікавий тренд найближчого майбутнього, який безпосередньо пов'язаний і з Інтернетом речей, і з великими даними. А отже і застосування Java в ньому буде більш ніж достатньо. Що таке цифровий двійник? Це цифровий образ реального об'єкта чи системи. Програмний аналог фізичного пристрою дозволяє моделювати внутрішні процеси, технічні характеристики та поведінку реального об'єкта в умовах впливу перешкод та навколишнього середовища. Робота цифрового двійника неможлива без безлічі датчиків у реальному пристрої, що працює паралельно. Очікується, що вже до 2020 року у світі буде понад 20 млрд підключених датчиків, які передають інформацію для мільярдів цифрових двійників. 2020-го даний тренд має набрати обертів і вийти на перший план.

Цифрова трансформація стане більш продуманою

Цифрова трансформація як важливий тренд згадується вже не перший рік. Але проблема в тому, зазначають фахівці, що багато компаній і топ-менеджерів мали вкрай розмите розуміння того, що це словосполучення взагалі означає. Для багатьох цифрова трансформація означала пошук способів продажу даних, які збирає компанія, створення нових джерел прибутку. До 2020 року все більше і більше компаній приходять до розуміння, що суть цифрової трансформації у правильному застосуванні даних для кожного аспекту їхнього бізнесу для створення конкурентної переваги. А тому можна очікувати, що компанії збільшуватимуть бюджети проектів, пов'язаних із правильним та усвідомленим застосуванням даних.

"Ми повільно рухаємося до епохи, в якій Big Data - це відправна точка, а не кінець."

Підсумки

Big Data - це ще одна величезна область діяльності з масою можливостей, в якій Java-розробник може знайти собі застосування. Так само як Інтернет речей, ця область бурхливо розвивається та відчуває гостру нестачу програмістів, як і інших технічних експертів. Тому зараз саме час припинити читання таких довгих статей і взятися за вивчення Java!