Aprender Apache Spark con Scala

Autor: | Última modificación: 20 de enero de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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Aprender Apache Spark con Scala debería ser una de las prioridades de todo aquel que se quiera dedicar al Big Data ¿Por qué? Spark es una de las tecnologías Big Data más utilizadas a nivel mundial, la utilizan tanto en grandes corporaciones, como en pequeñas empresas y en el ámbito académico. Este framework está especializado en el manejo de grandes cantidades de datos distribuidos, de licencia open source y que se popularizó entre otras cosas porque incorporó por primera vez el cacheo en memoria RAM de datos intermedios en los macro views. Entre las ventajas de Spark podemos destacar que tiene infinidad de integraciones con distintas fuentes de datos: Kafka, MySql, Apache, MongoDB, Hadoop HDFS, Elastic y muchas más. Éstas integraciones permiten que añadiendo sus librerías, éstas incorporen a tu espacio de trabajo todas sus funcionalidades añadidas. En Spark puedes programar en cuatro lenguajes: Python, Scala, R y Java. Hoy te contaremos las ventajas de hacerlo con Scala porque consideramos que es una de las mejores maneras de trabajarlo ya que es su lenguaje nativo.

¿Por qué Aprener Scala?

SCALA: SCAlable LAnguage, diseñado para escalar. Scala es un lenguaje híbrido entre programación orientada a objetos (OOP) y programación funcional (FP). ¿Y qué significa ésto? Pues, que tiene lo mejor de los dos mundos. Es estructurado como un lenguaje orientado a objetos: cuenta con objetos, jerarquías, herencias, etc. Y por otro lado cuenta con la rapidez de implementación que caracteriza a los lenguajes funcionales: mejores testeos, sistemas escalables, inmutabilidad, lambdas, case clases, etc. Scala lleva más de 20 años activo en el mercado. Entre sus ventajas podemos destacar que se escribe mucho menos código comparado con otros lenguajes, lo que nos permite tener menos bugs y que sea mucho más fácil de leer y entender. Además, es totalmente compatible con el ecosistema JAVA y corre sobre su máquina virtual, lo que nos dá acceso a todas las ventajas de una plataforma líder en el sector hace décadas.

Big Data con Spark para negocios

Hoy en día la mayoría de las grandes empresas se ven obligadas a tener que manejar enormes cantidades de datos de sus clientes, además de sus propios recursos corporativos, para lo que necesitan soluciones eficientes, por ello es que recurren al Big Data como herramienta ideal para su gestión y posterior toma de decisiones empresariales. La clave del éxito de la empresa dependerá de dicha implementación en la organización empresarial. Esta implementación permitirá elegir y ejecutar las mejores decisiones empresariales, pero no solo mejorará en lo que a gestión de volumen de datos se refiere, sino que les permitirá extraer y estudiar toda la información y así mejorar en su capacidad de entender el mercado y a sus clientes y brindarles cada vez mejor servicio. En este webinar de Ivar Quiroz Rocco, hacemos el análisis del proceso de implementación de Big Data en la plataforma de una reconocida empresa de retail online en proceso de expansión internacional. Necesitaban poder recomendar productos de interés a sus clientes, y organizar los inicios de sesión y sus datos de navegación, y lo lograron con amplio éxito, por eso: te contamos paso a paso cómo lo lograron.  
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¿Cómo empezar a usar y aprender Apache Spark?

Al ser una herramienta Open Source, su descarga es muy fácil y para ello puedes ir a esta página. Ahora que ya lo tienes instalado en tu ordenador, te dejamos un webinar completo que Marco Doncel Gabadón realizó junto a nosotros para que empieces a explorarlo y a aprender.  
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Si quieres aprender Apache Spark y te atrae el mundo de los datos junto con todos sus retos y beneficios, convertirte en un experto en Big Data es posible, sólo requerirá seis meses y mucho esfuerzo de tu parte. Descubre el Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp y te acompañaremos en el camino de hacerlo realidad.

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