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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.
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Linguaggi di programmazione migliori per i Big Data



# Migliori linguaggi di programmazione per i Big Data

Quali sono i migliori linguaggi di programmazione per la gestione e l’analisi dei big data: scopri come elaborare dati con strumenti come Spark e Hadoop.

12/05/2021
, tempo di lettura 4



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.

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