La incursión del Big Data está cambiando el mundo empresarial, puesto que permite enfocar mejor las estrategias de negocio. Por ello, es importante conocer los principales lenguajes en Big Data que utilizan los data scientists. En este post, conocerás las más significativas en esta área profesional.
5 lenguajes del Big Data
Los lenguajes del Big Data que compartiremos están preparados para ser eficientes en el manejo de grandes conjuntos de datos necesarios para proporcionar información y comprensión de los fenómenos que existen dentro de los flujos de datos para minería de datos y aprendizaje automático, entre otros.
1. Python
Python se ha llegado a posicionar como uno de los lenguajes para big data de referencia, tanto por su facilidad de uso como por su naturaleza dinámica.
Es estable, además de que es compatible con algoritmos de alto rendimiento. Esto permite interactuar con tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático, el análisis predictivo y la inteligencia artificial (IA) a través de bibliotecas compatibles en su extenso ecosistema.
Por ejemplo, la biblioteca Numpy permite a Python alcanzar una velocidad similar a la del lenguaje de programación C, cuando se trabaja con matemáticas vectoriales y matriciales.
De igual manera, la biblioteca Pandas, que se basa en Numpy, permite vectorizar operaciones que limpian y transforman conjuntos de datos masivos con facilidad. El ecosistema de Python hace que sea muy fácil analizar los datos de forma rápida y crear prototipos de soluciones de machine learning y función estándar, de hecho es muy común entre los lenguajes de programacion big data o de cálculo informático matemático para la generación de gráficos.
2. R
R a menudo se compara con Python en el sentido de que sus fortalezas de base son similares debido a su naturaleza de open source y su diseño independiente del sistema para admitir gran parte de los sistemas operativos. A pesar de que ambos lenguajes del Big Data destacan en los círculos de data science y machine learning, R fue diseñado y se apoya en gran medida en modelos estadísticos y de computación.
Ofrece una programación orientada a objetos robusta y trabajos simplificados en el lenguaje de computación. El trazado de la programación estática se puede resolver fácilmente para producir gráficos y otros símbolos matemáticos complejos. Aunque el lenguaje de programación R tiene múltiples capacidades, en sí es bastante avanzado y la curva de aprendizaje es un poco más alta que la de su similar Python.
3. Hadoop
Otro de los lenguajes del Big Data más importantes es Hadoop. Este lenguaje, también con licencia de código abierto, es considerado como el framework estándar para el almacenamiento de grandes volúmenes de datos. Asimismo, esta herramienta se utiliza para analizar y procesar datos.
Sus principales ventajas con respecto a otros lenguajes del Big Data son las siguientes:
- Capacidad para almacenar y procesar grandes cantidades de datos al instante.
- Poder de cómputo que permite procesar Big Data a gran velocidad.
- Tolerancia a los fallos del hardware.
- Almacenamiento de copias de forma automática.
Flexibilidad en el almacenamiento y procesamiento de datos. - Escalabilidad para hacer crecer los sistemas de datos.
A pesar de las múltiples ventajas que ofrece Hadoop su complejidad en el uso puede ser un inconveniente para todos aquellos que se quieran iniciar en los lenguajes del Big Data.
4. Apache Spark
Apache Spark es uno de los motores de procesamiento de datos más rápidos del mercado.
Este lenguaje también dispone de una licencia de código abierto, lo que permite mejorar constantemente y ofrecer soluciones creadas por los propios usuarios de Spark. De esta manera, crea una comunidad que posibilita la solución de errores o integración de nuevos procesos.
Uno de los grandes beneficios de Apache Spark es que acepta un gran abanico de lenguajes del Big Data. Por lo tanto, sus usuarios pueden programar utilizando distintos lenguajes como el de big data java, Scala, Python o R.
Otra de las características a destacar de Apache Spark, es que su velocidad en memoria puede ser 100 veces más rápida que Hadoop MapRudec. Del mismo modo, en disco puede ser hasta 10 veces más rápido que MapReduce.
5. Scala
El último lenguaje Big Data de esta lista es Scala, también es de código abierto de alto nivel que forma parte del ecosistema de la máquina virtual java for big data (JVM). Scala es básicamente la abreviatura de escalabilidad (scalability), lo que define su utilidad cuando se trata de Big Data. Para algunos es el mejor para analizar el Big Data de las organizaciones.
El lenguaje de programación Scala es muy popular en la industria financiera. Con menos código en Scala puedes hacer mucho más que en Java. Sin embargo también presenta deficiencias, Scala puede saturarse con facilidad, por lo que puede ser lento en comparación con Java. Además, no está tan probado ni es tan versátil.
Hemos compartido los 5 lenguajes del Big Data más usados por los profesionales del sector, así como sus principales características y algunas de sus deficiencias.
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