Big Data : quel langage de programmation choisir ?

Les professionnels du Big Data, notamment ceux qui viennent d’intégrer cet univers ont à prendre de nombreuses décisions, incluant le choix du langage de programmation. Comprendre le problème du Big Data et définir l’architecture nécessaire pour le résoudre ne suffit plus.  L’exécution doit également être parfaite et c’est là tout l’intérêt de bien choisir le langage. Voici les 5 langages de programmation les plus couramment utilisés et les plus efficaces  pour développer des solutions Big Data.

Scala

Scala est un beau croisement des paradigmes de programmation orientée objet et fonctionnelle. Il est rapide, robuste, et très populaire auprès de nombreux professionnels du Big Data. Les frameworks Apache Spark et Apache Kafka par exemple ont été construits sur Scala, ce qui témoigne de sa puissance.

Scala fonctionne sur la JVM, ce qui signifie que les codes écrits en Scala peuvent être facilement utilisés dans un écosystème Big Data basé sur Java. Scala est beaucoup moins verbeuse par rapport à Java. Vous pouvez écrire des centaines de lignes de code Java en moins de 15 lignes dans Scala. Scala présente cependant un aspect négatif : sa courbe d’apprentissage abrupte.  Par rapport à des langages comme Go et Python, Scala pourrait décourager les débutants.

Python

Selon une récente enquête de Stack Overflow Developer Survey, la croissance de Python fait partie des plus rapides en 2018 parmi tous les langages de programmation. Sa nature polyvalente traduit un large éventail de cas d’utilisation dont la programmation Big Data, un domaine d’application majeur.

Pandas, NumPy, SciPy sont toutes basées sur Python. Ces bibliothèques pour l’analyse et la manipulation de données sont de plus en plus utilisées en Big Data pour nettoyer et manipuler de gros volumes de données. Les frameworks d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond les plus populaires comme scikit-learn, Tensorflow et bien d’autres, sont également écrits en Python et trouvent de plus en plus d’applications dans l’écosystème Big Data.

Avantages et limites de Python

Python est certes très facile à prendre en main, mais il est lent. Aussi, les professionnels du Big Data misent davantage sur des systèmes construits avec des langages tels que Java ou Scala qui sont plus rapides et plus robustes que ceux construits avec Python.

Cependant, Python présente des qualités qui viennent compenser ces aléas. Python étant avant tout un langage de script, le codage interactif et le développement de solutions analytiques pour le Big Data deviennent très faciles. Python peut s’intégrer facilement aux frameworks Big Data existants comme Apache Hadoop et Apache Spark. Cela permet aux professionnels d’effectuer des analyses prédictives à grande échelle sans aucun problème.

R

Communément appelé langage des statistiques, R est utilisé pour créer des modèles qui peuvent être utilisés pour une analyse de données efficace et précise. R est propulsé par un vaste référentiel de packages R (CRAN, également appelé Comprehensive R Archive Network) et met à votre disposition à peu près tous les types d’outils pour accomplir n’importe quelle tâche dans le traitement du Big Data. Cela va de l’analyse à la visualisation des données. R peut être intégré de manière transparente avec les frameworks populaires comme Apache Hadoop et Apache Spark entre autres, ceci pour le traitement et l’analyse du Big Data.

Utiliser R comme langage de programmation pour le Big Data présente un inconvénient : il n’est pas très polyvalent. Cela signifie que le code écrit en R n’est pas déployable en production et doit généralement être traduit dans un autre langage de programmation tel que Python ou Java. Cela dit, si votre objectif est de créer uniquement des modèles statistiques pour l’analyse Big Data, R se révèle être un excellent choix.

Java

Et puis il y a le bon vieux Java. Certains des frameworks Big Data traditionnels tels qu’Apache Hadoop ainsi que tous les outils de son écosystème sont tous basés sur Java . Ce dernier est toujours utilisé dans de nombreuses entreprises. Java est le langage le plus stable et prêt pour la production parmi tous les langages susmentionnés. Choisir Java pour développer les applications Big Data donne la possibilité d’utiliser un large écosystème d’outils et de bibliothèques pour l’interopérabilité, la surveillance et bien plus encore.

La verbosité de Java reste son inconvénient majeur. Si vous devez écrire des centaines de lignes de code en Java pour une tâche, comptez 15 à 20 lignes de code en Python ou Scala. Cependant, l’introduction des fonctions lambda dans Java 8 vient faciliter les choses. Java ne prend pas non plus en charge le développement itératif, contrairement aux langages plus récents comme Python. Quoi qu’il en soit, Java reste un concurrent sérieux.

Go

Enfin, il y a Go, l’un des langages de programmation à la croissance la plus rapide de ces derniers temps. Go est conçu par un groupe d’ingénieurs de chez Google qui voulaient autre chose que C ++. Il alimente beaucoup d’outils utilisés dans l’infrastructure Big Data, y compris Kubernetes, Docker et bien d’autres.

Go est rapide, facile à apprendre et assez facile à développer avec des applications. Par ailleurs, alors que les entreprises envisagent de créer des systèmes d’analyse de données pouvant fonctionner à grande échelle, des systèmes basés sur Go sont utilisés pour intégrer l’apprentissage automatique et le traitement parallèle des données. Il est également possible d’interfacer facilement d’autres langues avec des systèmes basés sur Go.

Il y a aussi Julia, SAS ou encore MATLAB mais ces langages révèlent de nombreuses lacunes par rapport aux autres, que ce soit la vitesse, l’efficacité, la facilité d’utilisation, la documentation ou le soutien de la communauté.

Alors… quel langage choisir ?

Le facteur le plus important dans le choix d’un langage de programmation pour un projet Big Data est l’objectif à atteindre. Si l’organisation manipule des données, crée des analyses et teste des modèles d’apprentissage automatique, elle choisira probablement le langage le mieux adapté à cette tâche. Si l’organisation cherche à opérationnaliser une application Big Data ou Internet des objets (IoT), il existe un autre ensemble de langages qui excellent dans ce domaine.

Data Science et choix du langage 

Python reste incontestablement le langage le plus populaire dans la phase d’exploration et de développement de la Data Science. Ceci, grâce à la pléthore d’outils et de bibliothèques disponibles pour aider les spécialistes des données à explorer des ensembles de données volumineuses. En tant que langage à usage général, Python est également largement utilisé en dehors de la science des données.

R est tout aussi populaire. Il a longtemps été le favori des mathématiciens, des statisticiens et des sciences dures. L’environnement SAS de la société du même nom continue d’être populaire parmi les analystes d’affaires, tout comme MATLAB de MathWorks qui est largement utilisé pour la phase d’exploration et de découverte des mégadonnées. Pour aller plus loin dans la science des données, armez-vous également de SQL qui reste un langage très utile.

Le choix du langage de la science des données peut également déterminer celui du notebook utilisé par le data scientist. Jupyter est le successeur du bloc-notes iPython. En tant que tel, il est étroitement aligné sur Python, mais prend également en charge R, Scala et Julia. Le bloc-notes Apache Zeppelin inclut la prise en charge de Python, Scala et SparkSQL.

Quel langage pour le développement des analyses de production et des applications IoT ?

Pour développer des analyses de production et des applications IoT, les programmeurs peuvent choisir Python ou R pendant la phase expérimentale du projet. Mais ils réécriront souvent l’application et réimplémenteront les algorithmes d’apprentissage automatique en utilisant des langages entièrement différents.

Java reste largement utilisé. Certains frameworks populaires comme Apache Hadoop, ont été développés en Java. Scala, qui s’exécute à l’intérieur de la machine virtuelle Java (JVM), est également largement utilisé dans la science des données. Apache Spark a été écrit en Scala. Apache Flink pour sa part a été écrit en une combinaison de Java et de Scala.

Cependant, pour certaines applications de production, de nombreux développeurs se tournent vers C et C ++ lorsque la vitesse et la latence comptent. Les langages natifs comme C / C ++ fournissent un contrôle plus strict sur la mémoire et les caractéristiques de performance de l’application que les langages avec gestion automatique de la mémoire.

C ++ : déployer avec des garanties de latence 

Python ou Java ne permettent pas de contourner les contraintes de latence en temps réel. Vous risquez d’avoir un ramasse-miettes. En développant tout en C ++, vous pouvez le déployer et avoir un bon nombre de garanties de latence. Les langages de niveau inférieur en général sont meilleurs pour le développement de logiciels système et de bases de données.

Le géant du logiciel Oracle qui contrôle Java par exemple, a choisi d’écrire sa base de données éponyme dans C. IBM DB2 a été écrit dans une combinaison de C et C ++. Même Mongo est écrit en C ++.  Cependant, il y a des inconvénients à développer une base de données en C ++.

Pour commencer, la complexité accrue du code source C ++ signifie que moins de développeurs pourront contribuer au projet ScyllaDB, qui est open source. Pour certains développeurs, laisser la JVM gérer la mémoire leur donne plus de temps pour développer de meilleurs algorithmes, ce qui peut être un bon compromis.

La plateforme d’analyse de flux en temps réel SQLstream a également été développée en C ++. Non seulement vous obtenez de meilleures performances avec le code, mais il n’y aura pas de ramasse-miettes. La gestion de la mémoire elle-même donne à SQLstream 5 fois plus de performances par rapport à Java. 

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