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Big DataAnaconda y Virtualenv en Big Data. ¿Conoces las diferencias?

Anaconda y Virtualenv en Big Data. ¿Conoces las diferencias?

Para trabajar los entornos virtuales dentro de la ciencia de los datos o Big Data, los más destacados son Anaconda y Phyton Virtualenv.

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    ¿Cuáles son las diferencias entre Anaconda y Virtualenv en Big Data? Anaconda, es un software comercializado, muy favorecedor en Big Data. Debido a que, ofrece más de 150 paquetes para análisis científicos y entornos virtuales. Entre los más usados o de mayor demanda en el mercado tecnológico podemos mencionar: Conda y Phyton. 

    Conda, administra entornos y paquetes, mientras que Anaconda facilita y resuelve varias complicaciones que se pueden presentar al ejecutar actividades con paquetes para Big Data.

    Se entiende por paquetes en el mundo informático; como un administrador que sirve para colocar librerías en los diferentes dispositivos informáticos. Anaconda ofrece Scikit, Learn Scipy y Numpy entre  los paquetes reunidos de librería.

    Un  entorno virtual de Phyton, no es otra cosa, que un dispositivo que acepta ejecutar paquetes y programas phyton. Sin autorización del administrador del sistema, o sea, un usuario común logra instalar diferentes adaptaciones de los programas de phyton. 

    Hoy día existe una gran cantidad de ejecutores de ambientes virtuales, pero dos son los que están dando la pauta en el tema. El primordial es Virtualenv manejado por Pypi, es el que  más utilizado con Phyton cuando se dearrrolla un programa o sistema. Mientras que por otro lado se tiene el de Conda que usa como manejador a  Anaconda navigator.

    Es importante saber que para establecer los entornos virtuales en phyton y trabajar con mayor facilidad en Big Data. Se debe utilizar el programa Virtualenv o venv y para su debida y correcta instalación se utiliza el pypi.

    ¿Qué utilidad ofrecen los entornos virtuales en Big Data?

    En la web y el Big Data cada día es necesario aproximar los diversos entornos de producción, prueba y desarrollo. Para que estos lleguen a parecerse y así evitar asombros en el momento de desarrollar la aplicación que se está elaborando. Con la utilización de los virtualenv se facilita su automatización.

    El desarrollo de aplicaciones de phyton; en sus diferentes facetas; cada día son más eficientes y con mayor velocidad. Esto implica que un mismo dispositivo, se pueden tener diferentes aplicaciones y diversas versiones de un paquete determinado.

    En este orden de ideas, se entiende que las herramientas como los entornos virtuales. En gran medida benefician a las empresas y organizaciones, que ejecutan y trabajan con Big Data. 

    Phyton instalado en Windows o unix, es reconocido fácilmente por Anaconda.

    Ventajas de utilizar entornos virtuales de Phyton: Anaconda

    • Los proyectos son aislados para su ejecución.
    • Los entornos preparados virtuales poseen un uso particular.
    • El entorno por propósito, es de uso especial. 
    • Los errores los advierte con antelación.
    • Uso correcto de las bibliotecas de phyton.
    • Crea un listado de requerimientos para intercambiar con el proyecto con diferentes equipos.

    Phyton en Big Data (Anaconda) y sus entornos virtuales

    Obedeciendo hacia dónde se dirige la utilización del Virtualenv en Big Data, se reconocen dos tipos de entornos virtuales, ellos son:

    • Hacia un grupo de proyectos: cuando es utilizado por diversos proyectos en un mismo momento.
    • Hacia un proyecto definido: de uso exclusivo para dicho proyecto.

    ¿Existe diferencia entre Anaconda (conda) y Virtualenv (phyton) en Big Data?

    Los entornos Virtualenv, permiten que anaconda los sustituya, su principal fin es construir un entorno que pueda ser usado de manera aislada y así lograr solventar el inconveniente de ejecutar algunos proyectos en el mismo dispositivo.

    Ambos ofrecen diferentes usos, pero la actividad en la que pueden catalogarse como  competidores entre sí es, lograr la instalación; en ambientes separados; de paquetes de  phyton.

    Entre Anaconda y Phyton Virtualenv, ¿Cuál es superior?

    Es bien sabido que, para trabajar los entornos virtuales dentro de la ciencia de los datos o Big Data, los más destacados son Anaconda y  Phyton Virtualenv. Todo depende del entorno que el proyecto requiera y de las necesidades a futuro del mismo.  

    Es bueno recordar que Virtualenv, crea diversos entornos de phyton y elige uno distinto para un plan determinado. Mientras que, Anaconda es una colocación de computación de phyton, el cual maneja una gran cantidad de paquetes.

    Pero es bien sabido, en el campo de la ciencia de los datos, se acostumbra realizar actividades a la vez con diversos propósitos. La idea de utilizar cualquiera de estos ambientes virtuales, es sin lugar a dudas, lograr resolver diversos inconvenientes. Que se puedan presentar en el transcurso de la ejecución del programa, en un mismo dispositivo.

    Basados en ello, hoy día ya no es rentable ni factible el uso de diferentes máquinas o dispositivos, para la resolución de los inconvenientes o problemas nombrados anteriormente. Por lo tanto, si se logra crear varios entornos dentro del mismo sistema y realizar actividades en varios proyectos.

    El uso de Anaconda y Virtualenv en Big data dentro de las organizaciones 

    Para un entorno virtual es importante que dentro de las organizaciones, instituciones y empresas. Sobre todo aquellas que trabajan con Big Data, se permitan que los diferentes planes y objetivos. Plasmados en los distintos sistemas, funcionen en ambientes separados, en un mismo dispositivo. 

    A su vez,  permite la protección de dichos planes y objetivos, de maniobras ajenas al entorno, para de esta manera garantizar el óptimo rendimiento del proyecto. Se han estudiado las fortalezas que ofrece la utilización de entornos virtuales phyton, como instrumento que deja aislar entornos que tienen diferentes versiones y paquetes.

    En síntesis, existen en el mercado tecnológico e informático, dos instrumentos, muy demandados en el mundo de la ciencia de los datos y el Big Data. Que ofrecen una importante ventaja al momento de construir entornos virtuales dentro de las diferentes organizaciones, estos son Anaconda y Virtualenv. Si deseas indagar a profundidad y aprender sobre el uso de estas herramientas te invitamos a integrar una Maestría en Big Data y Business Analytics.

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