Migliori linguaggi di programmazione per i Big Data

Stiamo vivendo nell’era dei dati. È difficile stimare la quantità di dati che al momento sono immagazzinati in giro per il mondo, ma la realtà è che sono il tesoro del nostro tempo e sono sicuramente destinati ad aumentare.

La lavorazione di queste grandi quantità di dati è oggetto di studi che vanno di pari passo con l’avanzamento tecnologico e che permettono una sempre più agile e veloce gestione dei cosiddetti big data.
Ma cosa sono i big data? Si tratta di un settore dell'informatica che si occupa di gestire, analizzare, lavorare una grande mole di dati che i sistemi tradizionali di computazione farebbero fatica a processare in autonomia. L’espressione viene infatti utilizzata per indicare sia le metodologie che gli strumenti per poterli lavorare.

Vediamo allora quali sono i linguaggi di programmazione più usati e gli strumenti di elaborazione più diffusi.

Java, Scala e Python: 3 linguaggi per i big data

I linguaggi di programmazione si strutturano attorno a un insieme di nozioni comuni, concernenti i dati su cui il programma dovrà intervenire e le operazioni da eseguire su tali dati. Vediamo quali sono i migliori linguaggi di programmazione e in cosa si differenziano.

Java

Il linguaggio di programmazione più diffuso è sicuramente Java.
È indubbiamente il linguaggio più usato per lo sviluppo di applicazioni desktop, mobile e web perché opera in qualsiasi ambito, indipendentemente dal sistema operativo, ed è orientato all’oggetto.
Da non confondere con Javascript, Java è il linguaggio più richiesto e usato nel mondo del lavoro.

Python

Fra i linguaggi più popolari in ambito informatico, Python è un linguaggio moderno e di facile comprensione, anche se è spesso usato per fare programmazione di alto livello come machine learning e data analysis.
Si usa principalmente per sviluppare applicazioni web, ma anche per l’analisi dei dati.

Scala

Veloce e compatibile con Java, Scala è attualmente considerato uno dei migliori linguaggi di programmazione per la programmazione sia funzionale che orientata agli oggetti.
Combinato con strumenti di gestione dati quali Spark e Hadoop, con Scala è possibile elaborare rapidamente una grande quantità di dati.

Elaborazione dei big data con Spark e Hadoop

Spark è una piattaforma open source per l'elaborazione di analisi dei dati su larga scala.
Supporta i linguaggi di programmazione più ampiamente utilizzati (Python, Java, Scala e R) e il suo punto di forza è la velocità di elaborazione dei dati dovuta all’utilizzo di cluster, ossia gruppi di computer collegati e coordinati per l’analisi e l’elaborazione dei dati.
Questo lo rende un sistema facile con cui iniziare e scalabile fino all'elaborazione di big data su larga scala semplicemente aumentando i computer collegati. Con Spark è possibile elaborare grandi quantità di dati in memoria, metodo più veloce rispetto alle alternative basate su disco.
Hadoop è un sistema che consente l'elaborazione distribuita di big data su cluster di computer utilizzando semplici modelli di programmazione. È progettato per scalare da singoli server a migliaia di macchine, ognuna delle quali offre elaborazione e archiviazione locali.
Il successo di questa piattaforma è dato da tre fattori principali:

1. la capacità di analizzare e immagazzinare grandi quantità di dati, siano essi strutturati o meno;
2. è economico e scalabile rispetto ad altri strumenti di immagazzinamento dei dati;
3. ha un sistema di prevenzione del guasto che permette di non perdere i dati in caso di malfunzionamento: se un nodo smette di funzionare Hadoop invia i dati a un altro nodo.