ジャバとデータエンジニアリング

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データエンジニアリング

Java Juggernaut：データエンジニアリングのマスタリーへの鍵

データエンジニアリングとプログラミングスキル

データエンジニアリングについて考えると、まず頭に浮かぶのはSQLとおそらくPythonというプログラミングスキルです。SQLはデータやパイプラインの世界で深く根付いた、よく知られているデータクエリ言語です。一方、Pythonはデータサイエンスで非常に強力になり、進化するデータエンジニアリングの分野でもその力を発揮しています。しかし、このよく知られた信念は本当でしょうか？SQLとPythonが本当にデータエンジニアリングにおいて最も重要なプログラミングスキルなのでしょうか？この記事では、私の経験を共有しながら、若手のプロフェッショナルが時間とエネルギーを最大限に活用するための最適なスキルを見つけるのに役立つ情報を提供します。

なぜJavaとScalaを選ぶのか？

現代のデータエンジニアリングでは、膨大な量のデータを扱います。主な仕事は、毎日、毎時、場合によってはリアルタイムでこの膨大なデータをどのように収集し、変更し、格納するかを考えることです。さらに困難なのは、さまざまなデータサービスが異なるシステムでスムーズに動作し、その内部で何が起こっているかを気にすることなく動作するようにすることです。

過去15年間で、データオーバーロードに対処するために分散コンピューティングフレームワークが開発されました。HadoopとSparkはこのゲームでの2大な名前です。これらのフレームワークの両方が主にJVM（Java Virtual Machine）言語を使用して構築されているため、多くのデータおよびソフトウェアエキスパートはJavaとScalaがデータエンジニアリングの未来を切り開く方法だと信じています。

さらに、JVMアプリケーションがポータブルである能力は、異なるシステムと環境で運用されるデータアプリケーションにとって優れた選択肢となります。基盤となるインフラストラクチャについて心配することなく、さまざまなクラウドとローカルのセットアップ上でシームレスに動作するデータパイプラインを開発できます。

JVMベースのアプリケーションにおけるデータパイプラインの構造

これまでにJavaとScala、またはより広い意味でJVMベースのデータアプリケーションがビッグデータの扱いにおいて持つ利点を探求してきましたが、次の論理的な疑問は、ビッグデータの扱いにおいてJVMベースのアプリケーションでデータパイプラインがどのように見えるのかということです。

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