Trong các bài viết của chúng tôi về JavaRush, chúng tôi không bao giờ mệt mỏi khi nói rằng Java, sắp tròn 25 tuổi, hiện đang trải qua tuổi thanh xuân thứ hai và có những triển vọng rực rỡ trong tương lai gần. Có một số lý do giải thích cho điều này và một trong số đó là Java là ngôn ngữ lập trình chính trong một số lĩnh vực đang có xu hướng phát triển nhanh chóng trên thị trường CNTT. Thông thường, trong bối cảnh yêu mến sâu sắc và tình cảm dịu dàng dành cho Java, Internet of Things (IoT) và dữ liệu lớn, cũng như Business Intelligence (kinh doanh thông minh, BI) và Real Time Analytics (phân tích thời gian thực) đều được nhắc đến. Gần đây chúng tôi đã thảo luận về mối liên hệ giữa Java và Internet of Things và nói về cách một nhà phát triển Java có thể “điều chỉnh” bản thân và các kỹ năng của mình cho phù hợp với lĩnh vực này. Bây giờ là lúc chú ý đến lĩnh vực siêu xu hướng thứ hai, - đúng vậy - cũng yêu thích Java và không thể tưởng tượng cuộc sống nếu không có nó. Vì vậy, hôm nay chúng ta đang phân tích dữ liệu lớn: tại sao Java, và do đó là các lập trình viên trung thành của nó, cũng có nhu cầu lớn trong lĩnh vực này, ngôn ngữ này được sử dụng chính xác như thế nào trong các dự án có “dữ liệu lớn”, những gì cần học để có những kiến thức cần thiết. kỹ năng việc làm và làm việc trong lĩnh vực này cũng như những xu hướng nào phù hợp với dữ liệu lớn ngay bây giờ, trước năm 2020. Và giữa tất cả những điều này, đây là ý kiến của các chuyên gia đẳng cấp thế giới về dữ liệu lớn, sau đó ngay cả Homer Simpson cũng sẽ muốn học cách làm việc với “dữ liệu lớn”.
“Tôi luôn nói rằng trong 10 năm tới, các cô gái sẽ không theo đuổi các vận động viên và nhà môi giới chứng khoán mà là những chàng trai làm việc với dữ liệu và thống kê. Và tôi không đùa đâu."
Dữ liệu lớn đang chinh phục hành tinh
Nhưng trước tiên, hãy tìm hiểu một chút về dữ liệu lớn và lý do tại sao lĩnh vực này lại hứa hẹn xây dựng sự nghiệp trong đó. Nói tóm lại, dữ liệu lớn chắc chắn và ổn định, và quan trọng nhất là rất nhanh chóng, thâm nhập vào quy trình kinh doanh của các công ty trên toàn thế giới, và đến lượt họ buộc phải tìm kiếm các chuyên gia để làm việc với dữ liệu (tất nhiên đây không chỉ là các lập trình viên). ), dụ dỗ họ bằng mức lương cao và những đãi ngộ khác. Theo Forbes, việc sử dụng dữ liệu lớn trong doanh nghiệp đã tăng từ 17% năm 2015 lên 59% vào năm 2018. Dữ liệu lớn đang nhanh chóng lan rộng sang các lĩnh vực khác nhau của nền kinh tế, bao gồm bán hàng, tiếp thị, nghiên cứu và phát triển, hậu cần và mọi thứ. Theo một nghiên cứu của IBM, số lượng việc làm dành cho các chuyên gia trong lĩnh vực này chỉ riêng ở Hoa Kỳ sẽ vượt quá 2,7 triệu vào năm 2020. Đầy hứa hẹn? Vẫn như vậy.
Dữ liệu lớn và Java
Và bây giờ là tại sao Big Data và Java lại có nhiều điểm chung đến vậy. Vấn đề là nhiều công cụ cơ bản cho dữ liệu lớn được viết bằng Java. Hơn nữa, hầu hết tất cả các công cụ này đều là dự án nguồn mở. Điều này có nghĩa là chúng có sẵn cho tất cả mọi người và vì lý do tương tự, chúng được các công ty CNTT lớn nhất trên thế giới tích cực sử dụng. “Ở một mức độ lớn, Dữ liệu lớn là Java. Hadoop và phần lớn hệ sinh thái Hadoop được viết bằng Java. Giao diện MapReduce cho Hadoop cũng là Java. Vì vậy, sẽ khá dễ dàng để một nhà phát triển Java chuyển sang dữ liệu lớn bằng cách tạo các giải pháp Java chạy trên Hadoop. Ngoài ra còn có các thư viện Java như Cascading giúp công việc trở nên dễ dàng hơn. Java cũng rất hữu ích trong việc gỡ lỗi, ngay cả khi bạn đang sử dụng thứ gì đó như Hive [Apache Hive là hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu dựa trên Hadoop],” Marcin Mejran, nhà khoa học dữ liệu và phó chủ tịch kỹ thuật dữ liệu của công ty Eight cho biết. “Bên cạnh Hadoop, Storm được viết bằng Java và Spark (tức là tương lai của Hadoop) được viết bằng Scala (chạy trên JVM và Spark có giao diện Java). Như bạn có thể thấy, Java đóng một vai trò rất lớn trong dữ liệu lớn. Đây đều là các công cụ nguồn mở, có nghĩa là các nhà phát triển trong công ty có thể tạo tiện ích mở rộng cho chúng hoặc thêm chức năng. Công việc này thường bao gồm phát triển Java,” chuyên gia nói thêm. Như chúng ta thấy, trong dữ liệu lớn, cũng như trong Internet vạn vật, học máy và một số lĩnh vực khác đang tiếp tục trở nên phổ biến, kiến thức về Java sẽ đơn giản là không thể thay thế được.
“Mọi công ty hiện nay đều có kế hoạch dữ liệu lớn. Và tất cả các công ty này sẽ hoạt động trong lĩnh vực kinh doanh dữ liệu lớn.”
Và bây giờ hãy nói thêm một chút về các công cụ dữ liệu lớn nói trên, được các nhà phát triển Java sử dụng rộng rãi.
Apache Hadoop
Apache Hadoop là một trong những công nghệ cơ bản cho dữ liệu lớn và nó được viết bằng Java. Hadoop là một bộ tiện ích, thư viện và khung công tác mã nguồn mở, miễn phí được quản lý bởi Quỹ phần mềm Apache. Ban đầu được thiết kế để tính toán và lưu trữ lượng lớn thông tin khác nhau có khả năng mở rộng và phân tán nhưng đáng tin cậy, Hadoop đương nhiên trở thành trung tâm cơ sở hạ tầng “dữ liệu lớn” cho nhiều công ty. Các công ty trên khắp thế giới đang tích cực tìm kiếm tài năng của Hadoop và Java là kỹ năng chính cần có để làm chủ công nghệ này. Theo Nhà phát triển Slashdot, vào năm 2019, nhiều công ty lớn, trong đó có JPMorgan Chase với mức lương kỷ lục dành cho lập trình viên, đã tích cực tìm kiếm các chuyên gia của Hadoop tại hội nghị Thế giới Hadoop, nhưng ngay cả ở đó họ cũng không thể tìm được đủ chuyên gia có kỹ năng họ cần (trong đặc biệt là kiến thức về mô hình lập trình và khung để viết các ứng dụng MapReduce của Hadoop). Điều này có nghĩa là mức lương ở khu vực này sẽ còn tăng cao hơn nữa. Và chúng đã rất lớn rồi. Trong đó, Business Insider ước tính chi phí trung bình của một chuyên gia Hadoop là 103 nghìn USD/năm, trong khi đối với các chuyên gia dữ liệu lớn nói chung con số này là 106 nghìn USD/năm. Các nhà quản lý tuyển dụng đang tìm kiếm chuyên gia Hadoop nhấn mạnh Java là một trong những kỹ năng quan trọng nhất để tuyển dụng thành công. Hadoop đã được sử dụng từ lâu hoặc được nhiều tập đoàn lớn triển khai tương đối gần đây, bao gồm IBM, Microsoft và Oracle. Hiện tại, Amazon, eBay, Apple, Facebook, General Dynamic và các công ty khác cũng có nhiều vị trí dành cho chuyên gia Hadoop.
“Giống như không có lửa mà không có khói, bây giờ không có doanh nghiệp nào không có dữ liệu lớn”.
Apache Spark
Apache Spark là một nền tảng dữ liệu lớn quan trọng khác cạnh tranh nghiêm túc với Hadoop. Với tốc độ, tính linh hoạt và tính thân thiện với nhà phát triển, Apache Spark đang trở thành khuôn khổ hàng đầu cho SQL quy mô lớn, dữ liệu hàng loạt và truyền phát cũng như học máy. Là một khung xử lý phân tán dữ liệu lớn, Apache Spark hoạt động theo nguyên tắc tương tự như khung Hadoop MapReduce và đang dần loại bỏ nó về mặt sử dụng trong lĩnh vực dữ liệu lớn. Spark có thể được sử dụng theo nhiều cách khác nhau và có liên kết với Java cũng như một số ngôn ngữ lập trình khác như Scala, Python và R. Ngày nay, Spark được sử dụng rộng rãi bởi các ngân hàng, công ty viễn thông, nhà phát triển trò chơi điện tử và thậm chí cả các chính phủ. Tất nhiên, những gã khổng lồ CNTT như Apple, Facebook, IBM và Microsoft đều yêu thích Apache Spark.
Apache Mahout
Apache Mahout là một thư viện máy học Java mã nguồn mở của Apache. Mahout chính xác là một công cụ học máy có thể mở rộng với khả năng xử lý dữ liệu trên một hoặc nhiều máy. Việc triển khai học máy này được viết bằng Java, một số phần được xây dựng trên Apache Hadoop.
Bão Apache
Apache Storm là một framework dành cho tính toán phát trực tuyến theo thời gian thực phân tán. Storm giúp dễ dàng xử lý các luồng dữ liệu không giới hạn một cách đáng tin cậy, thực hiện trong thời gian thực những gì Hadoop thực hiện đối với các lô dữ liệu. Storm tích hợp với mọi hệ thống xếp hàng và mọi hệ thống cơ sở dữ liệu.
Java JFreechart
Java JFreechart là một thư viện mã nguồn mở được phát triển bằng Java để sử dụng trong các ứng dụng dựa trên Java nhằm tạo ra nhiều loại biểu đồ. Thực tế là trực quan hóa dữ liệu là một nhiệm vụ khá quan trọng để phân tích dữ liệu lớn thành công. Vì dữ liệu lớn liên quan đến việc làm việc với khối lượng dữ liệu lớn nên khó có thể xác định bất kỳ xu hướng nào và chỉ đưa ra kết luận nhất định bằng cách xem xét dữ liệu thô. Tuy nhiên, nếu cùng một dữ liệu được hiển thị trong biểu đồ, nó sẽ trở nên dễ hiểu hơn và dễ dàng tìm thấy các mẫu cũng như xác định mối tương quan hơn. Java JFreechart thực sự giúp tạo biểu đồ và biểu đồ để phân tích dữ liệu lớn.
Deeplearning4j
Deeplearning4j là một thư viện Java được sử dụng để xây dựng nhiều loại mạng thần kinh khác nhau. Deeplearning4j được triển khai bằng Java và chạy trong môi trường tương thích với Clojure và bao gồm API cho ngôn ngữ Scala. Các công nghệ Deeplearning4j bao gồm triển khai máy Boltzmann bị hạn chế, mạng niềm tin sâu, bộ mã hóa tự động sâu, bộ mã hóa tự động xếp chồng có lọc tiếng ồn, mạng nơ-ron tensor đệ quy, word2vec, doc2vec và GloVe.
“Dữ liệu lớn đang trở thành nguyên liệu thô mới cho doanh nghiệp.”
Dữ liệu lớn trước ngưỡng cửa 2020: xu hướng mới nhất
Năm 2020 sẽ là một năm tăng trưởng và phát triển nhanh chóng của dữ liệu lớn, với việc các công ty và tổ chức trong nhiều lĩnh vực khác nhau áp dụng rộng rãi dữ liệu lớn. Do đó, chúng tôi sẽ nêu ngắn gọn các xu hướng dữ liệu lớn sẽ đóng vai trò quan trọng trong năm tới.
Internet of Things - dữ liệu lớn ngày càng lớn hơn
Có vẻ như Internet of Things (IoT) là một câu chuyện hơi khác, nhưng thực tế không phải vậy. IoT tiếp tục “xu hướng”, có đà và lan rộng khắp thế giới. Do đó, số lượng thiết bị “thông minh” được lắp đặt trong nhà và văn phòng, có khả năng truyền tải tất cả các loại dữ liệu khi cần thiết, cũng đang tăng lên. Do đó, khối lượng dữ liệu “lớn” sẽ chỉ tăng lên. Như các chuyên gia lưu ý, nhiều tổ chức đã có rất nhiều dữ liệu, chủ yếu từ lĩnh vực IoT mà họ vẫn chưa sẵn sàng để sử dụng và vào năm 2020, trận tuyết lở này sẽ còn lớn hơn nữa. Do đó, đầu tư vào các dự án dữ liệu lớn cũng sẽ tăng nhanh. Chà, hãy để chúng tôi nhắc bạn rằng IoT cũng rất yêu thích Java . Chà, ai mà không yêu anh ấy?
Cặp song sinh kỹ thuật số
Bản sao kỹ thuật số là một xu hướng thú vị khác trong tương lai gần, liên quan trực tiếp đến cả Internet of Things và dữ liệu lớn. Và do đó, việc sử dụng Java trong đó sẽ là quá đủ. Cặp song sinh kỹ thuật số là gì? Đây là hình ảnh kỹ thuật số của một vật thể hoặc hệ thống thực. Phần mềm tương tự của thiết bị vật lý cho phép bạn mô phỏng các quy trình bên trong, đặc tính kỹ thuật và hành vi của vật thể thực trong các điều kiện nhiễu và môi trường. Hoạt động của bản song sinh kỹ thuật số là không thể nếu không có một số lượng lớn cảm biến trong thiết bị thực hoạt động song song. Dự kiến đến năm 2020 trên thế giới sẽ có hơn 20 tỷ cảm biến được kết nối, truyền thông tin đến hàng tỷ cặp song sinh kỹ thuật số. Vào năm 2020, xu hướng này sẽ có động lực và trở nên nổi bật.
Chuyển đổi số sẽ trở nên thông minh hơn
Chuyển đổi số được nhắc đến như một xu hướng quan trọng trong nhiều năm nay. Nhưng vấn đề là, các chuyên gia nói, nhiều công ty và các nhà quản lý cấp cao hiểu rất mơ hồ về ý nghĩa của cụm từ này. Đối với nhiều người, chuyển đổi kỹ thuật số có nghĩa là tìm cách bán dữ liệu mà công ty thu thập để tạo ra nguồn lợi nhuận mới. Đến năm 2020, ngày càng có nhiều công ty nhận ra rằng chuyển đổi kỹ thuật số chính là việc áp dụng dữ liệu một cách chính xác vào mọi khía cạnh kinh doanh của họ để tạo ra lợi thế cạnh tranh. Do đó, chúng ta có thể mong đợi rằng các công ty sẽ tăng ngân sách cho các dự án liên quan đến việc sử dụng dữ liệu một cách chính xác và có ý thức.
“Chúng ta đang dần tiến tới một kỷ nguyên trong đó Dữ liệu lớn là điểm khởi đầu chứ không phải điểm kết thúc.”
Kết quả
Dữ liệu lớn là một lĩnh vực hoạt động thực sự rộng lớn khác với rất nhiều cơ hội mà nhà phát triển Java có thể tìm thấy để sử dụng. Cũng giống như Internet of Things, lĩnh vực này đang bùng nổ và đang thiếu hụt nghiêm trọng lập trình viên cũng như các chuyên gia kỹ thuật khác. Vì vậy, bây giờ là lúc bạn nên ngừng đọc những bài viết dài như vậy và bắt đầu học Java!
GO TO FULL VERSION