Ngôn ngữ lập trình phù hợp cho Big Data Engineer

Giới thiệu

Chào mọi người, trong bài viết này Tuân sẽ cùng mọi người đi làm rõ “Ngôn ngữ lập trình nào phù hợp cho Big Data Engineer?“.

Nếu như các bạn chưa biết, thì hiện tại hầu như các dự án xử lý Big Data đều đang sử dụng một trong 3 ngôn ngữ lập trình chính như sau: Java, Scala và Python (gần đây thì có thêm Rust, nhưng vì chưa phổ biến lắm nên Tuân sẽ không đề cập trong bài viết này nhé).

Đầu tiên chúng ta sẽ cùng nhau đi tìm hiểu “Tại sao 3 ngôn ngữ lập trình này lại được sử dụng trong lĩnh vực Big Data?”

Tại sao các dự án Big Data lại sử dụng Java, Python hoặc Scala

Yếu tố then chốt để một ngôn ngữ lập trình phù hợp với Big Data?

Trước khi đi sâu vào các ngôn ngữ lập trình phù hợp, chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu “Một ngôn ngữ lập trình phù hợp làm việc với Big Data thì cần phải có những yêu cầu gì?“.

Đầu tiên, chúng ta có thể nghĩ đến chính là yếu tố về việc hỗ trợ xử lý “Big Data”. Yêu cầu đầu tiên chính là ngôn ngữ lập trình này phải hỗ trợ tốt trong việc xử lý Big Data, giúp xử lý một lượng lớn dữ liệu hiệu quả.

Thứ hai, chúng ta có thể nghĩ đến chính là những ngôn ngữ lập trình này phải có hệ sinh thái công cụ cũng như thư viện lớn hỗ trợ xử lý dữ liệu.

Thứ ba, những ngôn ngữ lập trình này phải có cộng đồng người dùng lớn, cũng như tài liệu đầy đủ, phong phú. Giúp giải quyết các vấn đề và học hỏi kinh nghiệm từ những người khác.

Tại sao Python?

Python là ngôn ngữ lập trình dễ học, dễ đọc cũng như có cấu trúc cú pháp đơn giản.

Cộng đồng người sử dụng Python lớn, có nhiều thư viện hỗ trợ mạnh mẽ cho xử lý dữ liệu lớn như: NumPy, Pandas, PySpark, PyFlink, …

Tính linh hoạt, có thể sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau trong quy trình xử lý dữ liệu lớn, từ thu thập, làm sạch và phân tích dữ liệu.

Từ các ưu điểm trên mà Python chính là lựa chọn hàng đầu khi khởi tạo các dự án xử lý Big Data, nếu như không có ràng buộc gì nhiều về yêu cầu của dự án.

Tại sao Java?

Mặc dù Python mang những ưu điểm kể trên nhưng nó cũng mang nhược điểm lớn như sau.

Bởi vì Python là ngôn ngữ lập trình thông dịch, vậy nên khi xử lý các tác vụ tính toán phức tạp cũng như lượng dữ liệu lớn thì hiệu suất sẽ kém hiệu quả so với Java.

Java là một ngôn ngữ lập trình biên dịch nên mã code sẽ được biên dịch trước thành mã bytecode rồi mới thực thi trên máy ảo Java (JVM), từ đó cho phép Java được thực thi nhanh hơn, mang lại hiệu suất cao cũng như tốc độ xử lý nhanh hơn khi so sánh với Python.

Ngoài ra Java có hệ sinh thái công cụ và thư viện phong phú được thiết kế đặc biệt cho việc xử lý dữ liệu lớn, chẳng hạn như Hadoop, Spark, Kafka và Flink. Các công cụ này thường được tối ưu hóa để hoạt động hiệu quả với Java, mang lại lợi thế về hiệu suất so với Python.

Tại sao Scala?

Ngôn ngữ lập trình Scala ra đời nhằm khắc phục một vài nhược điểm của ngôn ngữ lập trình Java như việc cung cấp cú pháp ngắn gọn hơn, hỗ trợ tốt hơn cho lập trình hàm.

Điều này mang lại sự linh hoạt và khả năng biểu đạt cao hơn, giúp giảm thiểu lượng code cần viết, tăng khả năng đọc hiểu của code cũng như cho phép lập trình viên lựa chọn phong cách lập trình phù hợp nhất cho từng bài toán cụ thể.

Đồng thời Scala cũng kế thừa những ưu điểm vượt trội của ngôn ngữ lập trình Java, chạy trên nền tảng máy ảo Java (JVM).

Những điều này cho phép Scala tận dụng toàn bộ hệ sinh thái thư viện Java phong phú và tương tác mượt mà với code Java hiện có và cũng mang lại hiệu suất tương đương với ngôn ngữ lập trình Java.

Chọn ngôn ngữ lập trình phù hợp cho dự án Big Data

Như đã phân tích ở trên, có lẽ mọi người sẽ nghĩ Scala luôn là phù hợp nhất cho các dự án Big Data hiện tại.

Thật đúng như vậy, Scala là ngôn ngữ thật sự mạnh mẽ về hiệu năng khi sử dụng để xử lý các luồng dữ liệu lớn. Nhưng mà để chọn một ngôn ngữ phù hợp cho một dự án Big Data bất kỳ thì ta còn phải xét các yếu tố khác như sau:

Khối lượng dữ liệu xử lý của dự án: Java và Scala thì sẽ tối ưu hơn Python khi thực hiện các tác vụ tính toán phức tạp, nhưng vẫn có thể sử dụng Python khi các tác vụ tính toán không thật sự phức tạp.
Tính chất dữ liệu: Java và Scala sẽ tối ưu hơn Python khi thực hiện xử lý dữ liệu theo thời gian thực (real-time).
Công cụ xử lý Big Data: Ví dụ khi bạn sử dụng Spark thì chắc chắn là Java và Scala cũng sẽ tối ưu hơn Python trong một vài trường hợp (như sử dụng UDF).
Tốc độ xử lý: Java và Scala sẽ là lựa chọn tốt hơn so với Python.
Kỹ năng các member trong team: Các member trong team quen thuộc cũng như có kinh nghiệm với ngôn ngữ nào hơn? yếu tố này chúng ta cũng cần nên xem xét.

Phần lớn các yếu tố ở trên thì Java và Scala luôn chiếm ưu thế, vậy khi nào sẽ sử dụng Java còn khi nào thì dùng Scala?

Java: Là ngôn ngữ phổ biến hơn Scala, cộng đồng cũng lớn hơn và cũng dễ học hơn. Nếu các member trong team quen với Java hơn thì chúng ta nên sử dụng Java.
Scala: Sẽ phù hợp hơn khi mà các member trong team thật sự quen thuộc với Scala. Tuy hiệu năng của Scala không thua kém gì Java nhưng cộng đồng Scala thì ít hơn và việc học cũng sẽ hơi khó học hơn. Nhưng mà nếu các bạn chịu khó, thì thật sự nên học Scala.

Vậy còn Python thì sao?

Tuy hiệu năng của Python thì không so được với Java và Scala nhưng bù lại Python có những đặc tính nổi bật sau:

Dễ học, dễ đọc, cú pháp đơn giản.
Cộng đồng lớn, nhiều thư viện hỗ trợ mạnh mẽ cho việc xử lý dữ liệu lớn.
Tính linh hoạt cao, làm được nhiều việc trong các quy trình khai thác dữ liệu.

Các đặc tính nổi bật trên làm cho Python phù hợp cho các dự án Big Data không yêu cầu nhiều về mặt hiệu năng cũng như tốc độ xử lý dữ liệu, nhưng lại yêu cầu tốc độ triển khai và hoàn thành dự án một cách hiệu quả và nhanh chóng, cũng như việc dễ maintain và phát triển sau này.

Vì đơn giản, code Python vẫn dễ hơn 2 ông thần Scala và Java.

Nếu các bạn đã đọc đến đây, thì cũng phần nào chọn được ngôn ngữ lập trình phù hợp cho định hướng phát triển công việc của bản thân rồi đúng không?

Nếu các bạn mới tìm hiểu về Data Engineer, thì nên học Python. Vì để đảm bảo bạn có thể tìm được một nơi để phát triển sự nghiệp của mình đã.
Nếu các bạn đã có kinh nghiệm Python cũng như nắm vững ngôn ngữ này, thì ngôn ngữ tiếp theo các bạn nên tìm hiểu là Scala hoặc Java các bạn nhé. Vì nhiều dự án lớn thì luôn cần Scala hoặc Java.

Lời kết

Trên đây là bài phân tích từ góc nhìn cá nhân của Tuân về 3 ngôn ngữ lập trình Java, Scala và Python trong lĩnh vực Data Engineer. Tuân hi vọng có thể giúp mọi người hiểu hơn về 3 ngôn ngữ này, cũng như chọn được ngôn ngữ phù hợp cho mình trên từng chặng đường phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực Data Engineering.

Nếu các bạn thấy bài viết này hay và hữu ích thì hãy giúp Tuân chia sẻ nó đến những bạn cần nó nhé.

Và cuối cùng Tuân xin chúc mọi người mỗi ngày đều phát triển hơn, học thêm nhiều điều mới về Data Engineering nhé!

☕ Buy Me a Coffee