Que es scala big data

Análisis de big data con scala y spark

Big data, machine learning, statistics, statistical machine learning son los términos que están surgiendo en el mundo de la informática últimamente. Estamos en la nueva era de los grandes datos que se generan cada segundo. Según forbes.com, al ritmo actual, se crean 2,5 quintillones de bytes de datos cada día, con el crecimiento del IOT.  A partir de estos datos, se generan los insights para liderar nuevos negocios. El proceso de análisis y extracción de información para generar insights a partir de esta gran cantidad de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados se denomina big data.

Ahora, con la ayuda de la Inteligencia Artificial y los algoritmos, si el sistema es capaz de aprender y mejorar automáticamente para generar insights a partir de los datos, sin ninguna intervención explícita o programación basada en reglas, entonces se llama machine learning.

Estamos en medio de una revolución de los datos, y esto ha dado lugar a formatos de datos completamente nuevos y a bases de datos de una escala sin precedentes. Este enorme aumento de los datos y la capacidad de analizar, extraer y generar a partir de ellos, ha relacionado el big data con el aprendizaje automático.

Ciencia de datos con scala

Big Data es un nuevo término que se utiliza ampliamente en todos los sectores de la sociedad. Ya sea en la agricultura, la investigación, la fabricación, lo que sea, esta tecnología se utiliza ampliamente. Big Data es un campo que trata las formas de analizar, extraer sistemáticamente la información de, o de otra manera, tratar con conjuntos de datos que son demasiado grandes o complejos para ser tratados por las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos.

1) Información de metadatos de los archivos almacenados en los nodos de datos. Los metadatos constan de 2 archivos: FsImage y EditLogs. FsImage consiste en el estado completo del sistema de archivos desde el inicio del Nodo de Nombre. EditLogs contiene las modificaciones recientes que se han realizado en el sistema de archivos.

Así, HDFS soporta la integridad de los datos. Los datos que se almacenan se comprueban si son correctos o no cotejando los datos con su suma de comprobación. Si se detecta algún fallo, se informa al Nodo de Nombre. Entonces, crea copias adicionales de los mismos datos y borra las copias corruptas.

HDFS consiste en un Nodo de Nombre Secundario que trabaja simultáneamente con el Nodo de Nombre primario como demonio de ayuda. No es un Nodo de Nombre de respaldo. Lee constantemente todos los sistemas de archivos y metadatos de la RAM del Nodo de Nombre al disco duro. Es responsable de combinar EditLogs con FSImage desde el Nodo de Nombre.

Programación en scala para el análisis de big data

Gracias por leer. Aquí encontrarás una gran variedad de información en texto, audio y vídeo sobre temas como Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, Ingeniería de Aprendizaje Automático, DataOps y mucho más. Las notas del programa «Ciencia de datos en producción» también están recopiladas aquí.

La idea de aprender Scala llena a muchos de miedo, su mismo nombre a menudo causa sentimientos de terror. ¡Esto sugiere que o bien hace algo muy bueno, o muy malo! La verdad es que Scala se puede utilizar para muchas cosas; desde una simple aplicación web hasta un complejo ML (Machine Learning). Además, inusualmente incorpora por completo dos paradigmas de programación: OOP (Object Orientated Programming) y FP (Functional programming).

En esta serie de blogs romperé algunas de las barreras y mitos que impiden a los simples mortales aprender Scala, y espero que algunos de ustedes se pongan en el camino de la iluminación de la PF dentro de sus proyectos de datos

El nombre Scala significa «lenguaje escalable». El lenguaje se llama así porque fue diseñado para crecer con las demandas de sus usuarios. Scala nació a principios de la década de 2000, y su creciente popularidad comercial sólo ha empezado a acelerarse en los últimos años. Uno de los catalizadores de esto es la fuerte inversión de Microsoft Azure en herramientas de ingeniería de datos como Databricks y Spark: Spark está escrito en Scala. Por lo tanto, incluso si escribes tus cuadernos en Python o en sintaxis SQL, Scala alimenta el motor subyacente que impulsa tus necesidades.

Scala, java o python proporcionan un lenguaje específico para la manipulación de datos utilizando

La manipulación de grandes datos distribuidos en un clúster mediante conceptos funcionales es un fenómeno muy extendido en la industria, y podría decirse que es uno de los primeros usos industriales generalizados de las ideas funcionales. Esto se evidencia por la popularidad de MapReduce y Hadoop, y más recientemente Apache Spark, un marco de trabajo rápido de colecciones distribuidas en memoria escrito en Scala. En este curso, veremos cómo el paradigma de datos paralelos puede extenderse al caso distribuido, utilizando Spark en todo momento. Cubriremos el modelo de programación de Spark en detalle, teniendo cuidado de entender cómo y cuándo difiere de los modelos de programación conocidos, como las colecciones paralelas en memoria compartida o las colecciones secuenciales de Scala. A través de ejemplos prácticos en Spark y Scala, aprenderemos cuándo hay que tener en cuenta cuestiones importantes relacionadas con la distribución, como la latencia y la comunicación de red, y cómo se pueden abordar de forma eficaz para mejorar el rendimiento.

Póngase en marcha con Scala en su ordenador. Completa una tarea de ejemplo para familiarizarte con nuestra forma única de presentar las tareas. En esta semana, cerraremos la brecha entre el paralelismo de datos en el escenario de memoria compartida (aprendido en el curso de Programación Paralela, prerrequisito) y el escenario distribuido. Veremos las preocupaciones importantes que surgen en los sistemas distribuidos, como la latencia y los fallos. Seguiremos cubriendo los fundamentos de Spark, un framework orientado a funciones para el procesamiento de big data en Scala. Terminaremos la primera semana ejercitando lo que hemos aprendido sobre Spark ensuciándonos inmediatamente las manos analizando un conjunto de datos del mundo real.