En nuestro nuevo articulo, analizamos en profundidad los lenguajes que se utilizan en Big Data. El Big Data es una tecnología que está cambiando el mundo de los negocios. La gran cantidad de información que ofrece da la posibilidad a las a las empresas de conocer a sus clientes más en profundidad y ofrecerles la mejor de las experiencias, ajustada a sus gustos y necesidades.
Si estás interesado en convertirte en un experto en Big Data, deberás conocer los principales lenguajes que se emplean para procesar y analizar toda la información que esta brinda. ¡Te contamos los más significativos!
TOP 5 de lenguajes que se utilizan en Big Data
Estos lenguajes de programación están diseñados para ser eficientes al procesar grandes volúmenes de datos. Están preparados para ofrecer la información necesaria para comprender los fenómenos existentes en los flujos de datos, aprendizaje automático, minería de datos, etc.
¡Empecemos con nuestro TOP 5!
1. Python
Este lenguaje de programación se ha posicionado como el lenguaje de referencia por dos razones:
- Su facilidad de uso.
- Su naturaleza dinámica.
Además de estas cualidades, Python es estable y compatible con algoritmos de alto rendimiento. Por este motivo, se ha convertido en un lenguaje capaz de interactuar con tecnologías de alta gama, como la Inteligencia Artificial, mediante bibliotecas compatibles en su amplio ecosistema.
Python es un lenguaje de programación que hace muy sencillo el análisis de los datos en el Big Data y desarrolla prototipos de soluciones de Aprendizaje Automático.
2. R
El lenguaje de programación R se suele comparar con Python. ¿Por qué?
- Ambos son lenguajes de código abierto.
- Su diseño es independiente del sistema para así admitir la mayor parte de los sistemas operativos.
R se diseñó y se apoya, en gran parte, en modelos estadísticos y de computación. Entre las cualidades de R, podemos señalar que ofrece una programación enfocada a objetos robusta y trabajos simplificados en el lenguaje de computación. También, con R el trazado de la programación estática puede resolverse de manera sencilla para crear gráficos y otros símbolos complejos de las matemáticas.
3. Hadoop
Hadoop es otro de los lenguajes de programación que se utilizan en Big Data. Igual que los dos lenguajes que hemos comentado anteriormente, Hadoop también cuenta con licencia de código abierto y, además, está considerado como el framework estándar para el almacenamiento de cantidades de datos muy abundantes. Además de ser capaz de almacenar grandes volúmenes de datos, también se utiliza para analizarlos y procesarlos.
Destacamos las siguientes cualidades de este lenguaje de programación:
- Gran capacidad para el almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos.
- Permite procesar Big Data a gran velocidad gracias a su poder de cómputo.
- Tolera los fallos del hardware.
- Capacidad de almacenar copias de manera automática.
Escalabilidad con la que permite crecer los sistemas de datos.
4. Apache Spark
Este es uno de los motores de procesamiento de datos más veloces que existen actualmente en el mercado.
Igual que varios de los lenguajes que hemos comentado con anterioridad, Apache Spark dispone de licencia de código abierto. Esto le permite mejorar y ofrecer soluciones desarrolladas por los propios usuarios de Spark. De esta forma, se crea una comunidad que da la posibilidad de solucionar errores así como integrar nuevos procesos. Algunos de los beneficios de Apache Spark son:
- Acepta un amplio abanico de lenguajes de programación, como Java y Scala, entre otros.
Su velocidad de memoria puede ser cien veces más veloz que Hadoop. También, en disco puede llegar a ser hasta 10 veces más veloz que MapReduce.
5. Scala
Este es el último de los lenguajes que se utilizan en Big Data que forman parte de nuestro Top 5. Scala también es un lenguaje de alto nivel cuya principal utilidad es la escalabilidad cuando hablamos de Big Data. De hecho, para algunos se trata del mejor lenguaje de programación para analizar el Big Data de las empresas.
Scala es un lenguaje de programación muy popular en la industria financiera, ya que con menos código, puedes hacer mucho más que en Java. A pesar de esto, Scala también cuenta con deficiencias ya que puede saturarse con facilidad, lo que puede hacer que sea más lento en comparación con Java.
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