Debido a su alta velocidad, su facilidad de uso y analítica compleja, Spark ha crecido exponencialmente en los últimos años, convirtiéndose en el motor analítico de procesamiento de datos y de IA más eficaz en las empresas en la actualidad. Spark tiene un costo elevado porque requiere mucha RAM para ejecutarse en memoria.

Spark combina datos e IA facilitando la preparación de datos a gran escala a partir de diversas fuentes. También cuenta con un conjunto uniforme de APIs para cargas de trabajo de ingeniería y ciencia de datos y se integra perfectamente con librerías populares como TensorFlow, PyTorch, R y SciKit-Learn.

Spark vs Hadoop
Hadoop fue diseñado para manejar el procesamiento por lotes de manera eficiente, mientras que Spark está diseñado para manejar los datos en tiempo real de manera eficiente. Hadoop es un framework de alta latencia, que no tiene un modo interactivo, mientras que Spark es de baja latencia y puede procesar los datos de forma interactiva.

La popularidad de Spark ha aumentado en el último tiempo, ya que cada vez más empresas confían en los datos para desarrollar sus estrategias de negocio. Por lo tanto, el desarrollo de Spark es indudablemente una opción de carrera estable y bien remunerada para ti.

Las principales funciones de un desarrollador Spark incluyen proporcionar datos listos para su uso a los desarrolladores de funciones y a los analistas empresariales mediante el análisis de cantidades masivas de datos sin procesar procedentes de diversos sistemas. Esto abarca tanto las solicitudes ad-hoc como los pipelines de datos incorporados en nuestro ámbito de producción.

Las principales responsabilidades de un trabajo de desarrollador Spark remoto incluyen:

• Escribir código ejecutable de componentes, análisis y servicios de Spark.
• Aprender lenguajes de programación esenciales como Java, Python y Scala.
• Conocer Apache Kafka, Storm, Hadoop y Zookeeper, así como otras tecnologías relevantes.
• Estar preparado para manejar el análisis del sistema, que abarca el diseño, la codificación, las unit tests y otras tareas de SDLC.
• Tomar las necesidades del usuario y transformarlas en tareas técnicas sólidas, y brindar estimaciones de costos.
• Validar la precisión del análisis técnico y la experiencia en la resolución de problemas.
• Evaluar el código y el caso de uso para confirmar que cumple con las especificaciones.

Hay una línea muy fina entre convertirse en un desarrollador Spark certificado y ser un verdadero desarrollador Spark capaz de trabajar en una aplicación en tiempo real.

A continuación, te ofrecemos algunas recomendaciones para ayudarte a encontrar trabajos remotos de desarrollo Spark.

• Para ser un experto, debes seguir el camino correcto con la asistencia en tiempo real de profesionales certificados de la industria.
• También puedes inscribirte en cualquiera de los programas de formación y certificación (desarrollador spark big data cloudera, entre otros)
• Una vez iniciado el proceso de certificación, debes comenzar a trabajar en tus propios proyectos para poner en práctica lo aprendido.
• Los RDDs (Resilient Distributed Datasets) y los Dataframes son los principales componentes de construcción de Spark. Es necesario conocerlos.
• Spark también puede integrarse con varios lenguajes de programación de alto rendimiento, como Python, Scala y Java. Los RDDs de PySpark son el mejor ejemplo del trabajo conjunto de Python y Apache Spark.
• Después de dominar los fundamentos de Spark, puedes pasar a entender los principales componentes para convertirte en desarrollador Apache Spark, que se enumeran a continuación: - SparkML-Lib - Spark GraphX - SparkR - Spark Streaming
• Una vez que hayas completado la formación y la certificación necesarias, en la medida de lo posible, es el momento de practicar lo que has aprendido.

El primer paso para conseguir trabajos remotos de desarrollador Spark es aprender las habilidades básicas. Ahora, veamos cuales son las mismas:

1. Framing y análisis de Big Data

El análisis de big data utiliza técnicas analíticas avanzadas para conjuntos de datos extensos y diversos, que pueden contener datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, así como datos de muchas fuentes y tamaños que van desde terabytes hasta zettabytes. Esta es una habilidad esencial para conseguir trabajos remotos de desarrollador Spark.

2. Python

Python es un lenguaje de programación de alto nivel y de propósito general. Su filosofía de diseño enfatiza la legibilidad del código mediante el uso de mucha sangría. El enfoque orientado a objetos de Python está desarrollado para ayudar a los programadores a escribir un código claro y lógico tanto para proyectos pequeños como a gran escala.

3. Scala

Scala es un acrónimo que significa Lenguaje Escalable. Es un lenguaje de programación con múltiples paradigmas. El lenguaje de programación Scala combina técnicas de programación funcional y orientada a objetos, y es estáticamente tipado. Su código fuente se convierte en bytecode y es ejecutado por la máquina virtual Java (JVM).

4. Java

Java es un lenguaje de programación orientado a objetos con pocas dependencias de implementación. Se garantiza que el lenguaje de programación Java es un lenguaje de escritura única y ejecución en cualquier lugar. Un programa Java se compila en bytecode durante la compilación. Este formato de código de bytes es independiente de la plataforma, lo que significa que puede ejecutarse en cualquier máquina, y también proporciona seguridad. Los programas Java pueden ejecutarse en cualquier dispositivo que tenga instalado el Java Runtime Environment.

5. Spark SQL

Spark SQL es un módulo de Spark de procesamiento de datos estructurados. Ofrece DataFrames como abstracción de programación y también puede servir como motor de consulta SQL distribuido. También tiene una fuerte conexión con el resto del ecosistema de Spark (por ejemplo, integrando el procesamiento de consultas SQL con machine learning).

6. Spark streaming

Spark Streaming es una extensión de la API de Spark que permite a los ingenieros y científicos de datos analizar datos en tiempo real de varias fuentes, incluyendo (pero no limitado a) Kafka, Flume y Amazon Kinesis. Los datos pueden ser trasladados a los sistemas de archivos, bases de datos y tableros de control en vivo después de haber sido analizados.

7. MLlib

MLlib es una librería de machine learning escalable construida sobre Spark que incluye clasificación, regresión, agrupación, filtrado colaborativo, reducción de la dimensionalidad y primitivas de optimización subyacentes, así como otros métodos y utilidades de aprendizaje estándar.

8. Elastic MapReduce

Amazon Elastic MapReduce (EMR) es un servicio web que proporciona un framework gestionado para ejecutar frameworks de procesamiento de datos de forma fácil, rentable y segura, incluyendo Apache Hadoop, Apache Spark y Presto. Se utiliza para diversos fines, como el análisis y almacenamiento de datos, la indexación en línea, el análisis financiero y la simulación científica. Es importante dominarlo para conseguir los mejores trabajos de desarrollador Spark.

9. Spark DataFrames y Datasets

Los conjuntos de datos son una extensión de los frameworks de datos en Spark. Esencialmente, gana dos tipos de características de la API: fuertemente tipado y no tipado. A diferencia de los frameworks de datos, los conjuntos de datos son por defecto una colección de objetos JVM fuertemente tipados. También hace uso del optimizador Catalyst de Spark.

10. Librería GraphX

GraphX combina el ETL, el análisis exploratorio y el cálculo reiterado de gráficos en un solo sistema. La API de Pregel le permite ver los mismos datos como gráficos y colecciones, transformar y combinar rápidamente gráficos con RDs, e implementar algoritmos de gráficos repetitivos personalizados.

El desarrollo de Spark es una de las carreras más flexibles ya que te permite trabajar desde cualquier lugar con una conexión a Internet y una computadora. Si tu trabajo lo permite, puedes trabajar desde casa o desde tu lugar de trabajo favorito!

El trabajo remoto tiene muchas ventajas. Además, la competencia también ha aumentado en el último tiempo. Por lo tanto, para conseguir trabajos remotos de desarrollador Spark, tienes que conocer tus habilidades técnicas y establecer una rutina de trabajo productiva.

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Cada desarrollador puede seleccionar su rango salarial de acuerdo a sus habilidades y experiencia. Sin embargo, en Turing sugerimos un monto con el que podremos encontrar una buena oportunidad a largo plazo. La mayoría de nuestras recomendaciones se basan en el análisis de las condiciones actuales del mercado y las demandas de nuestros clientes.