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

JavaRush پر ہمارے مضامین میں، ہم یہ کہتے ہوئے کبھی نہیں تھکتے کہ Java، جو جلد ہی 25 سال کا ہو جائے گا، اب اپنی دوسری جوانی کا تجربہ کر رہا ہے اور مستقبل قریب میں اس کے شاندار امکانات ہیں۔ اس کی بہت سی وجوہات ہیں، اور ان میں سے ایک یہ ہے کہ جاوا آئی ٹی مارکیٹ کے بہت سے رجحان ساز اور تیزی سے بڑھتے ہوئے طاقوں میں پروگرامنگ کی اہم زبان ہے۔ اکثر، جاوا کے لیے گہرے پیار اور نرم جذبات کے تناظر میں، انٹرنیٹ آف تھنگز (IoT) اور بڑے ڈیٹا کے ساتھ ساتھ بزنس انٹیلی جنس (بزنس انٹیلی جنس، BI) اور ریئل ٹائم تجزیات (ریئل ٹائم اینالیٹکس) کا ذکر کیا جاتا ہے۔ ہم نے حال ہی میں جاوا اور انٹرنیٹ آف تھنگز کے درمیان تعلق پر تبادلہ خیال کیا اور اس بارے میں بات کی کہ کس طرح جاوا ڈویلپر اپنے آپ کو اور اپنی صلاحیتوں کو اس جگہ پر "درزی" کر سکتا ہے۔ اب وقت آگیا ہے کہ دوسرے سپر ٹرینڈنگ ایریا پر توجہ دی جائے، جو - یہ ٹھیک ہے - جاوا کو بھی پسند ہے اور اس کے بغیر زندگی کا تصور بھی نہیں کر سکتا۔ لہذا، آج ہم بڑے ڈیٹا کا تجزیہ کر رہے ہیں: کیوں جاوا، اور اس وجہ سے اس کے وفادار کوڈرز کی اس جگہ میں بھی بہت زیادہ مانگ ہے، اس زبان کو "بڑے ڈیٹا" والے پروجیکٹس میں کس طرح استعمال کیا جاتا ہے، ضروری ہونے کے لیے کیا سیکھنا چاہیے۔ اس جگہ میں ملازمت اور کام کے لیے مہارتیں اور 2020 کے موقع پر، اس وقت بڑے ڈیٹا کے لیے کون سے رجحانات متعلقہ ہیں۔ اور اس سب کے درمیان، یہاں بگ ڈیٹا کے بارے میں عالمی معیار کے ماہرین کی آراء ہیں، جس کے بعد ہومر سمپسن بھی "بگ ڈیٹا" کے ساتھ کام کرنے کا طریقہ سیکھنا چاہیں گے۔

"میں یہ کہتا رہتا ہوں کہ اگلے 10 سالوں میں، لڑکیاں کھلاڑیوں اور اسٹاک بروکرز کا پیچھا نہیں کریں گی، بلکہ ان لڑکوں کا پیچھا کریں گی جو اعداد و شمار اور اعداد و شمار کے ساتھ کام کرتے ہیں۔ اور میں مذاق نہیں کر رہا ہوں۔"

بگ ڈیٹا سیارے کو فتح کر رہا ہے۔

لیکن پہلے، بڑے اعداد و شمار کے بارے میں تھوڑا سا اور کیوں کہ یہ مقام اس میں کیریئر بنانے کے لیے اتنا امید افزا ہے۔ مختصراً، بڑا ڈیٹا لامحالہ اور مستقل طور پر، اور سب سے اہم بات یہ ہے کہ بہت تیزی سے، دنیا بھر کی کمپنیوں کے کاروباری عمل میں داخل ہوتا ہے، اور اس کے نتیجے میں، وہ ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کے لیے پیشہ ور افراد کو تلاش کرنے پر مجبور ہوتے ہیں (یقیناً یہ صرف پروگرامرز ہی نہیں ہیں۔ )، انہیں زیادہ تنخواہوں اور دیگر سامانوں کا لالچ دینا۔ فوربس کے مطابق، کاروباری اداروں میں بڑے ڈیٹا کا استعمال 2015 میں 17 فیصد سے بڑھ کر 2018 میں 59 فیصد ہو گیا ہے۔ بگ ڈیٹا تیزی سے معیشت کے مختلف شعبوں میں پھیل رہا ہے، بشمول سیلز، مارکیٹنگ، تحقیق اور ترقی، لاجسٹکس اور ہر چیز۔ IBM کی ایک 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۔ پھر بھی کریں گے۔

بگ ڈیٹا اور جاوا

اور اب اس بارے میں کہ بگ ڈیٹا اور جاوا میں اتنی مشترکات کیوں ہیں۔ بات یہ ہے کہ بڑے ڈیٹا کے لیے بہت سے بنیادی 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 اسی وجہ سے وہ پوری دنیا کی سب سے بڑی آئی ٹی کمپنیاں فعال طور پر استعمال کرتی ہیں۔ "بڑی حد تک، بگ ڈیٹا جاوا ہے۔ Hadoop، اور Hadoop ماحولیاتی نظام کا کافی بڑا حصہ جاوا میں لکھا گیا ہے۔ Hadoop کے لیے MapReduce انٹرفیس بھی جاوا ہے۔ لہذا جاوا ڈویلپر کے لیے جاوا سلوشنز بنا کر بڑے ڈیٹا میں جانا کافی آسان ہو گا جو ہڈوپ کے اوپر چلے گا۔ جاوا لائبریریاں بھی ہیں جیسے کاسکیڈنگ جو کام کو آسان بناتی ہے۔ جاوا ڈیبگنگ کے لیے بھی بہت مفید ہے، یہاں تک کہ اگر آپ Hive جیسی کوئی چیز استعمال کر رہے ہیں [Apache Hive ایک Hadoop پر مبنی ڈیٹا بیس مینجمنٹ سسٹم ہے]، "مارسن میجران، ڈیٹا سائنسدان اور کمپنی ایٹ میں ڈیٹا انجینئرنگ کے نائب صدر نے کہا۔ "ہڈوپ کے علاوہ، جاوا میں Storm لکھا جاتا ہے، اور Spark (یعنی Hadoop کا ممکنہ مستقبل) Scala میں لکھا جاتا ہے (جو بدلے میں JVM پر چلتا ہے، اور Spark کا جاوا انٹرفیس ہوتا ہے)۔ جیسا کہ آپ دیکھ سکتے ہیں، جاوا بڑے ڈیٹا میں بہت بڑا کردار ادا کرتا ہے۔ یہ تمام اوپن سورس ٹولز ہیں، جس کا مطلب ہے کہ کمپنیوں کے اندر ڈویلپر ان کے لیے ایکسٹینشن بنا سکتے ہیں یا فعالیت شامل کر سکتے ہیں۔ اس کام میں اکثر جاوا کی ترقی شامل ہوتی ہے،" ماہر نے مزید کہا۔ جیسا کہ ہم دیکھتے ہیں، بڑے اعداد و شمار کے ساتھ ساتھ چیزوں کے انٹرنیٹ میں، مشین لرننگ اور بہت سے دوسرے طاقوں میں جو مقبولیت حاصل کرتے رہتے ہیں، جاوا کا علم صرف ناقابل تلافی ہوگا۔

"ہر کمپنی کے پاس اب بڑے ڈیٹا پلانز ہیں۔ اور یہ تمام کمپنیاں بڑے ڈیٹا کے کاروبار میں ختم ہو جائیں گی۔

اور اب اوپر بیان کردہ بڑے ڈیٹا ٹولز کے بارے میں تھوڑا سا مزید، جو جاوا ڈویلپرز کے ذریعہ بڑے پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے۔

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 ورکس کا ایک مفت اور اوپن سورس سیٹ ہے جس کا انتظام Apache Software Foundation کے ذریعے کیا جاتا ہے۔ اصل میں اسکیل ایبل اور تقسیم شدہ ابھی تک قابل بھروسہ کمپیوٹنگ اور مختلف معلومات کی بھاری مقدار کو ذخیرہ کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا، ہڈوپ قدرتی طور پر بہت سی کمپنیوں کے لیے "بگ ڈیٹا" انفراسٹرکچر کا مرکز بن رہا ہے۔ دنیا بھر کی کمپنیاں ہڈوپ ٹیلنٹ کی تلاش میں سرگرم ہیں، اور جاوا اس ٹیکنالوجی میں مہارت حاصل کرنے کے لیے ضروری مہارت ہے۔ ڈویلپرز سلیش ڈاٹ کے مطابق ، 2019 میں، پروگرامرز کے لیے اپنی ریکارڈ تنخواہوں کے ساتھ JPMorgan Chase سمیت بہت سی بڑی کمپنیاں، ہڈوپ ورلڈ کانفرنس میں ہڈوپ کے ماہرین کو فعال طور پر تلاش کر رہی تھیں، لیکن وہاں بھی انھیں مطلوبہ مہارت کے ساتھ کافی ماہرین نہیں مل سکے۔ خاص طور پر، پروگرامنگ ماڈل کا یہ علم اور Hadoop MapReduce ایپلی کیشنز لکھنے کے لیے فریم ورک)۔ اس کا مطلب ہے کہ اس علاقے میں تنخواہیں اور بھی بڑھ جائیں گی۔ اور وہ پہلے ہی بہت بڑے ہیں۔ خاص طور پر، بزنس انسائیڈر نے ایک Hadoop ماہر کی اوسط لاگت کا تخمینہ $103 ہزار سالانہ ہے، جب کہ عام طور پر بڑے ڈیٹا ماہرین کے لیے یہ تعداد $106 ہزار سالانہ ہے۔ ہڈوپ ماہرین کی تلاش میں بھرتی کرنے والے مینیجرز جاوا کو کامیاب ملازمت کے لیے ایک اہم ترین مہارت کے طور پر اجاگر کرتے ہیں۔ ہڈوپ کو ایک طویل عرصے سے استعمال کیا گیا ہے یا نسبتاً حال ہی میں آئی بی ایم، مائیکروسافٹ اور اوریکل سمیت بہت سی بڑی کارپوریشنز نے لاگو کیا ہے۔ فی الحال، ایمیزون، ای بے، ایپل، فیس بک، جنرل ڈائنامک اور دیگر کمپنیوں میں بھی ہڈوپ کے ماہرین کے لیے بہت سے عہدے ہیں۔

"جس طرح دھوئیں کے بغیر آگ نہیں ہوتی، اب بڑے ڈیٹا کے بغیر کوئی کاروبار نہیں ہے۔"

اپاچی اسپارک

Apache Spark ایک اور اہم بڑا ڈیٹا پلیٹ فارم ہے جو ہڈوپ کے ساتھ سنجیدگی سے مقابلہ کرتا ہے۔ اپنی رفتار، لچک، اور ڈویلپر دوستی کے ساتھ، Apache Spark بڑے پیمانے پر SQL، بیچ اور اسٹریمنگ ڈیٹا، اور مشین لرننگ کے لیے ایک اہم فریم ورک بن رہا ہے۔ بڑے ڈیٹا کی تقسیم شدہ پروسیسنگ کے لیے ایک فریم ورک ہونے کے ناطے، Apache Spark Hadoop MapReduce فریم ورک سے ملتے جلتے اصول پر کام کرتا ہے اور بڑے ڈیٹا کے میدان میں استعمال کے لحاظ سے آہستہ آہستہ اس سے ہتھیلی چھین رہا ہے۔ اسپارک کو بہت سے مختلف طریقوں سے استعمال کیا جا سکتا ہے اور اس کے جاوا سے روابط ہیں، اس کے ساتھ ساتھ 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 استعمال کیا جاتا ہے۔ حکومتیں یقینا، 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۔ مہوت قطعی طور پر ایک قابل توسیع مشین لرننگ ٹول ہے جس میں ایک یا زیادہ مشینوں پر ڈیٹا پر کارروائی کرنے کی صلاحیت ہے۔ اس مشین لرننگ کے نفاذ جاوا میں لکھے گئے ہیں، کچھ حصے اپاچی ہڈوپ پر بنائے گئے ہیں۔

اپاچی طوفان

Apache Storm تقسیم شدہ ریئل ٹائم اسٹریمنگ کمپیوٹنگ کے لیے ایک فریم ورک ہے۔ طوفان ڈیٹا کے لامحدود سلسلے کو قابل اعتماد طریقے سے پروسیس کرنا آسان بناتا ہے، حقیقی وقت میں وہی کرتا ہے جو ہڈوپ ڈیٹا کے بیچوں 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 وسیع پیمانے پر چارٹ بنانے کے لیے جاوا پر مبنی ایپلی کیشنز میں استعمال کے لیے تیار کی گئی ہے۔ حقیقت یہ ہے کہ ڈیٹا ویژولائزیشن بڑے ڈیٹا کے کامیاب تجزیہ کے لیے کافی اہم کام ہے۔ چونکہ بڑے ڈیٹا میں ڈیٹا کی بڑی مقدار کے ساتھ کام کرنا شامل ہوتا ہے، اس لیے کسی بھی رجحان کی شناخت کرنا مشکل ہو سکتا ہے اور خام ڈیٹا کو دیکھ کر کسی خاص نتیجے پر پہنچ سکتے ہیں۔ تاہم، اگر ایک ہی ڈیٹا کو گراف میں دکھایا جاتا ہے، تو یہ زیادہ قابل فہم ہو جاتا ہے اور پیٹرن تلاش کرنا اور ارتباط کی شناخت کرنا آسان ہو جاتا ہے۔ Java JFreechart دراصل 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 کیا گیا ہے اور ایک ایسے ماحول میں چلتا ہے جو Clojure کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے اور اس میں Scala زبان کے لیے API شامل ہے۔ ڈیپ لرننگ 4 جے ٹیکنالوجیز میں پابندی والی بولٹزمین مشین، ڈیپ بیلیف نیٹ ورک، ڈیپ آٹو اینکوڈر، اسٹیکڈ آٹو اینکوڈر، شور فلٹرنگ، ریکرسیو ٹینسر نیورل نیٹ ورک، Word2vec، doc2vec اور GloVe شامل ہیں۔

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

2020 کی دہلیز پر بڑا ڈیٹا: تازہ ترین رجحانات

2020 بڑے ڈیٹا کی تیز رفتار ترقی اور ارتقا کا ایک اور سال ہونا چاہیے، جس میں مختلف شعبوں میں کمپنیوں اور تنظیموں کے ذریعے بڑے ڈیٹا کو بڑے پیمانے پر اپنایا جانا چاہیے۔ لہذا، ہم مختصراً ان بڑے ڈیٹا کے رجحانات کو اجاگر کریں گے جو اگلے سال میں اہم کردار ادا کریں۔

چیزوں کا انٹرنیٹ - بڑا ڈیٹا اور بھی بڑا ہو رہا ہے۔

ایسا لگتا ہے کہ انٹرنیٹ آف تھنگز (IoT) قدرے مختلف کہانی ہے، لیکن ایسا نہیں ہے۔ IoT "رجحان" جاری رکھے ہوئے ہے، رفتار حاصل کر رہا ہے اور پوری دنیا میں پھیل رہا ہے۔ نتیجتاً، گھروں اور دفاتر میں نصب "سمارٹ" ڈیوائسز کی تعداد، جو کہ جیسا کہ انہیں ہونا چاہیے، ہر قسم کا ڈیٹا جہاں ضرورت ہو، منتقل کیا جا رہا ہے۔ لہذا، "بڑے" ڈیٹا کا حجم صرف بڑھے گا۔ جیسا کہ ماہرین نوٹ کرتے ہیں، بہت سی تنظیموں کے پاس پہلے سے ہی بہت زیادہ ڈیٹا موجود ہے، بنیادی طور پر IoT سیکٹر سے، جسے وہ ابھی تک استعمال کرنے کے لیے تیار نہیں ہیں، اور 2020 میں یہ برفانی تودہ مزید بڑھ جائے گا۔ نتیجتاً، بڑے ڈیٹا پراجیکٹس میں سرمایہ کاری بھی تیزی سے بڑھے گی۔ ٹھیک ہے، ہم آپ کو یاد دلاتے ہیں کہ IoT بھی جاوا سے بہت پیار کرتا ہے ۔ ٹھیک ہے، کون اس سے محبت نہیں کرتا؟

ڈیجیٹل جڑواں بچے

ڈیجیٹل جڑواں مستقبل قریب کا ایک اور دلچسپ رجحان ہے، جس کا براہ راست تعلق چیزوں کے انٹرنیٹ اور بڑے ڈیٹا دونوں سے ہے۔ اور اس لیے اس میں جاوا کا استعمال کافی سے زیادہ ہوگا۔ ڈیجیٹل جڑواں کیا ہے؟ یہ ایک حقیقی چیز یا نظام کی ڈیجیٹل تصویر ہے۔ فزیکل ڈیوائس کا ایک سافٹ ویئر اینالاگ آپ کو مداخلت اور ماحول کے حالات کے تحت اندرونی عمل، تکنیکی خصوصیات اور حقیقی چیز کے رویے کی نقل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ ایک ڈیجیٹل جڑواں کا آپریشن متوازی طور پر کام کرنے والے حقیقی ڈیوائس میں سینسر کی ایک بڑی تعداد کے بغیر ناممکن ہے۔ توقع ہے کہ 2020 تک دنیا میں 20 بلین سے زیادہ منسلک سینسر ہوں گے، جو اربوں ڈیجیٹل جڑواں بچوں تک معلومات منتقل کریں گے۔ 2020 میں، اس رجحان کو زور پکڑنا چاہیے اور سامنے آنا چاہیے۔

ڈیجیٹل تبدیلی ہوشیار ہو جائے گی۔

ڈیجیٹل تبدیلی کو کئی سالوں سے ایک اہم رجحان کے طور پر ذکر کیا جا رہا ہے۔ لیکن مسئلہ یہ ہے کہ ماہرین کا کہنا ہے کہ بہت سی کمپنیاں اور اعلیٰ مینیجرز کو اس جملے کے معنی کے بارے میں انتہائی مبہم سمجھ تھی۔ بہت سے لوگوں کے لیے، ڈیجیٹل تبدیلی کا مطلب ہے کہ وہ ڈیٹا بیچنے کے طریقے تلاش کرنا جو کمپنی جمع کرتی ہے تاکہ منافع کے نئے ذرائع پیدا کیے جا سکیں۔ 2020 تک، زیادہ سے زیادہ کمپنیاں یہ سمجھ رہی ہیں کہ ڈیجیٹل تبدیلی کا مطلب مسابقتی فائدہ پیدا کرنے کے لیے اپنے کاروبار کے ہر پہلو پر ڈیٹا کو درست طریقے سے لاگو کرنا ہے۔ لہذا، ہم توقع کر سکتے ہیں کہ کمپنیاں ڈیٹا کے درست اور شعوری استعمال سے متعلق منصوبوں کے بجٹ میں اضافہ کریں گی۔

"ہم آہستہ آہستہ ایک ایسے دور کی طرف بڑھ رہے ہیں جس میں بگ ڈیٹا نقطہ آغاز ہے، اختتام نہیں۔"

نتائج

بگ ڈیٹا سرگرمی کا ایک اور بہت بڑا علاقہ ہے جس میں بہت سارے مواقع ہیں جس میں جاوا ڈویلپر استعمال کر سکتا ہے۔ انٹرنیٹ آف تھنگز کی طرح یہ فیلڈ بھی عروج پر ہے اور اسے پروگرامرز کے ساتھ ساتھ دیگر تکنیکی ماہرین کی بھی شدید کمی کا سامنا ہے۔ لہذا، اب وقت آگیا ہے کہ اتنے لمبے مضامین پڑھنا چھوڑ دیں اور جاوا سیکھنا شروع کریں!