El Big Data está en constante crecimiento y evolución. Según las estimaciones de IDC, los ingresos globales de Big Data alcanzarán los $203 mil millones para el año 2020. Además, se predice que solo en Estados Unidos habrá alrededor de 440,000 empleos relacionados con Big Data, pero solo hay 300,000 profesionales capacitados para ocuparlos. Ante este panorama, es importante que profesionales, estudiantes, recién graduados y emprendedores se mantengan actualizados con las tecnologías emergentes de Big Data para lograr un crecimiento exitoso en esta década.
A continuación, presentamos 7 tecnologías y tendencias emergentes de Big Data para 2018-2019 que nos ayudarán a tener más éxito con el tiempo:
Apache Beam
Apache Beam es un modelo de proyecto que combina los términos “batch” y “streaming” para procesos de Big Data. Es un modelo único que se puede utilizar tanto para casos de batch como de streaming. Básicamente, Beam = Batch + strEAM. Solo necesitamos diseñar un pipeline de datos una vez y luego elegir entre múltiples frameworks de procesamiento bajo el modelo Beam. Podemos elegir entre procesar datos en batch o en streaming sin necesidad de rediseñar el pipeline. Esto brinda una mayor agilidad y flexibilidad, ya que los equipos pueden reutilizar los pipelines de datos y seleccionar el motor de procesamiento adecuado para cada caso de uso.
Apache Airflow
Apache Airflow es una tecnología ideal para la programación automatizada e inteligente de pipelines de Beam con el fin de optimizar procesos y organizar proyectos. Los pipelines se configuran mediante código, lo que los hace dinámicos, y las métricas se visualizan en gráficos para las instancias de DAG y Task, entre otras características beneficiosas. Además, Airflow tiene la capacidad de volver a ejecutar una instancia de DAG en caso de fallos.
Estas son solo dos de las tecnologías emergentes de Big Data que marcarán tendencia en 2018-2019. Mantenerse actualizado con estas tecnologías y tendencias es fundamental para aprovechar al máximo el potencial del Big Data y lograr un crecimiento exitoso en el campo laboral.
Fuente del artículo: Analytics India
