En el Big Data ¿Qué son Anaconda Vs. Virtualenv? El manejo de los datos y proyectos en Big Data requiere de la estructuración de ambientes de programación. En los cuales es posible desarrollar y controlar aspectos adecuados a las especificaciones. Así como, los requerimientos de los proyectos y las características de los datos.
En otras palabras, los ambientes de programación permiten juntar todos los recursos necesarios para llevar a cabo un proyecto o trabajo con grandes volúmenes de datos. Existen diversas opciones de ambientes que pueden emplearse según el trabajo que se desea desarrollar.
¿Qué es un entorno de programación en el Big data?
Un ambiente o entorno de programación, también conocidos como ambientes virtuales, se trata de un ambiente controlado dentro de los Big Data. Donde se organizan paquetes informáticos que permiten desarrollar un proyecto con determinados recursos, bibliotecas, utilidades y aplicaciones.
La importancia de mantener ambientes de programación radica en que dentro del Big Data se desarrollan diversos proyectos de análisis en forma paralela. Los cuales tienen sus propias características que ameritan determinadas y diferentes configuraciones.
De manera que generar ambientes determinados para cada proyecto, permite que estos puedan desarrollarse sin problema. Además de disminuir los costos en equipos, pues es posible crear diversos ambientes de programación dentro de un mismo sistema.
Manejos de ambientes de programación para Big Data
Dentro del mundo de la programación y el Big Data existen diversos ambientadores o manejos de ambientes de programación. Los cuales se encuentran asociados a los distintos sistemas (Python, R, C, etc.). Sin embargo, dentro las disciplinas de la ciencia de los datos y el Big Data, se reconocen dos manejos principales que son Anaconda y Python Virtualenv. Siendo ambos entornos que se emplean dentro del lenguaje de programación de Python.
El desarrollo de estos ambientes ayuda a evitar ciertos conflictos de dependencia entre proyectos, pudiendo ser desarrollados de manera separada. Evitando así que el entorno base se amplíe innecesariamente y se vuelva inmanejable. Esto permite a su vez, que los proyectos puedan ser reproducibles una vez que hayan culminado. Los ambientadores de programación pueden ser empleados a partir de estos sencillos pasos:
- Crear el ambiente desde cero (un nuevo proyecto) o desde un archivo yaml (replicando un ambiente establecido anteriormente).
- Activar el ambiente para su empleo en el desarrollo de proyectos.
- Registrar el ambiente creado.
- Finalmente, una vez que se culmine el proyecto, el ambiente puede ser desactivado.
Anaconda Conda para Big data
Anaconda es un ambiente muy empleado dentro de la ciencia de los datos y Big Data que habilita el funcionamiento de distintas aplicaciones. Al mismo tiempo, maneja la administración de paquetes que pueden ser extraídos desde varios repositorios. Este ambiente permite mantener el lenguaje de Python, aunque también hace posible visualizar otros lenguajes. Al mismo tiempo dispone de la instalación de diversas bibliotecas de gran utilidad para la gestión y análisis de los datos.
La funcionalidad de este ambiente es muy parecida a los creados por Virtualenv, sin embargo, se basa en comandos distintos. Además, Anaconda dispone de una gran variedad de recursos aplicables en la ciencia de datos y aprendizaje automático. Las cuales se encuentran disponibles sin necesidad de instalar paquetes adicionales.
Este manejo de ambientes contiene un gestor de paquetes conocido como Conda, el cual se encarga de la instalación de las bibliotecas y otras versiones. Las cuales permitirán aislar de manera eficiente los distintos ambientes creados.
Adicionalmente, la interacción de Anaconda con el paquete Pip, permite tener acceso a cualquier biblioteca adicional que no se encuentre dentro de este manejador.
Python Virtualenv
Los ambientes Virtualenv (entornos virtuales) se crean a partir de la instalación de Pip, que además permite instalar paquetes de aprendizaje automático contiguos a dichos entornos virtuales. A partir de Virtualenv es posible crear ambientes virtuales con sus respectivos nombres, donde además se pueden descargar de manera aislada los paquetes Pip.
Este manejador resulta muy útil para mantener un monitoreo sobre los paquetes instalados en el ambiente y a partir de él. Por lo que es posible crear ambientes para distintos proyectos de Big Data como desarrollo web. Así como la ciencia de los datos o cualquier otro entorno enfocado en un proyecto específico con sus propias bibliotecas de códigos.
Diferencias entre Anaconda y Virtualenv
Podría decirse que los ambientes de Anaconda se emplean para reemplazar Virtualenv, ya que a pesar de que ambos funcionan esencialmente para crear ambientes adecuados. En el desarrollo paralelo de proyectos dentro de un mismo sistema, existen diferencias claves.
Una de ellas es que Anaconda permite crear ambientes aislados con diferentes versiones de Python o diversos de sus paquetes. Lo cual hace de él un recurso muy útil al permitir implementar diferentes herramientas de ciencia de los datos.
¿Cómo escoger el mejor para los Big Data?
El uso de uno u otro ambientador de programas dependen principalmente de los proyectos que se pretendan llevar a cabo dentro del Big Data. Los proyectos más beneficiados por Anaconda, por ejemplo, suelen ser aquellos destinados a ciencias de datos básicos, donde solo se requieren los paquetes de ciencia de datos.
Sin embargo, este recurso suele requerir bastante espacio para su instalación pues viene con todos los paquetes principales para el desarrollo de cualquier proyecto.
Por otro lado, si los proyectos van más dirigidos al Machine Learning y aprendizaje automático. Requiere de una conversión de datos (frontend), los cuales son mucho más beneficiosos entonces, para emplear Virtualenv. En otras palabras, si se requiere fusionar gestión y análisis de datos con la conversión de los datos, es necesario emplear este ambientador.
Como podemos ver, los aspectos de la programación y su uso en el Big Data, suponen cierto grado de complejidad y un gran reto para nuestro conocimiento. Es por ello que te invitamos a aprender mucho más sobre el interesante mundo de la gestión, análisis y ciencia de los datos, en una Maestría en Big Data Analytics. En donde además adquirirás importantes nociones del lenguaje de programación.
