Los entornos virtuales trabajan de manera muy similar a lo que podría conocerse como el medio ambiente. Cuando se llega a trabajar en el mundo de los datos, es común que se lleven a cabo varios proyectos al mismo tiempo. En donde de seguro deberás hacer uso de técnicas y modelos que permitirán realizar análisis de manera independiente.
Para ello, el uso de entornos independientes es vital, se crean entornos distintos. Por lo tanto, dentro de un mismo sistema se crearán diferentes entornos con el propósito de que logres trabajar varios proyectos sin que estos choquen entre sí.
En el caso del Big Data en donde la manipulación de grandes volúmenes de datos es el referente. Necesitarás de la implementación de diversos entornos virtuales que te permitirán laborar de forma independiente, con la variedad de datos que se generen. Con base en ello, se pueden integrar varios entornos virtuales que trabajen dentro de una misma máquina solo ameritando de diferentes tipos de entornos.
¿Qué son los entornos virtuales dentro del Big data?
Los entornos virtuales se tratan de espacios en donde se busca que los proyectos funcionen dentro de un entorno específico para los mismos. Lo que quiere decir, que dentro de una misma máquina podrás crear diferentes entornos y ejecutar proyectos al mismo tiempo, para lo que se requerirá de espacios distintos para ello.
Al mismo tiempo, es posible que dichos proyectos se encuentren resguardados de la manipulación a la cual pudiesen encontrarse sometidos con respecto al entorno, Además, esto te permitirá asegurar que el funcionamiento sea el correcto.
Sin embargo, para lograr hacer uso de diferentes entornos es necesario el uso de un PIP, el cual se trata de un gestor de paquetes que permite el control de cada uno de estos y sus diferentes versiones. En esencia, trabaja como un gestor de entornos virtuales, este se encargará de mantener las versiones en la nube. Además, de acceder a la versión en específico y procesar la instalación de dichos paquetes.
Bajo esta premisa, en adelante la creación de entornos virtuales será mucho más simple, haciendo uso de Python y Conda. En caso de hacer uso de PIP, el uso de entornos con otros lenguajes es posible.
Instalación de Python virtualenv
Para lograr realizar la instalación de entornos virtuales como el virtualenv debes aprovechar el uso de paquetes Python y la instalación con el soporte de PIP. Por medio de diversos comandos se realizará la instalación y el manejo del mismo. Allí se podrán crear entornos, en donde se coloca el nombre del proyecto a la carpeta que corresponda.
Cuando ha sido creado el entorno, se necesita de la activación del entorno virtual. Para ello se hace la instalación de librerías que permitirán el uso de estos. En primeras instancias, luego de la activación debe ubicarse la carpeta creada con el entorno virtual para la instalación de los paquetes específicos de Python.
Instalación de entorno Conda
Tanto el entorno Conda o el virtualenv de Python, pueden ser creados de la misma manera que cualquiera de los entornos virtuales que han sido creados. En el Big Data la funcionalidad de este gestor de paquetes se asemeja al de muchos otros, solo que algunos comandos cambian. Conda permite realizar las mismas operaciones que ha usado PIP, es una herramienta de empaquetado e instalación que logra hacer mucho más.
Es capaz de manejar las dependencias de las librerías que se encuentran fuera de los paquetes de Phyton, así como, aquellos que funcionan dentro de este. Igualmente, puede crear un entorno virtual como también lo realiza virtiualenv. Una de las ventajas que presta es que se puede instalar cualquier paquete desde cero junto a la versión de Python que mejor se desee.
¿Cuál es de los mejores entornos virtuales? ¿Python virtualenv o el entorno Conda?
Una de las mejores formas de visualizar cuál de los entornos virtuales es el mejor es aclarando cuáles son las ventajas que presenta cada uno de los mismos:
Las ventajas que posee Python virtualenv
- Cuenta con la capacidad de crear entornos virtuales que consta de un intérprete acompañada de distintos módulos que pueden ser instalados. Se hace la instalación de varios entornos sin que entre ellos existan complicaciones.
- Es capaz de guardar cada entorno virtual en un directorio con el nombre del mismo. Allí se guardan los archivos que son imprescindibles.
- No permite que ninguna empresa llegue a controlar la gestión de entorno.
- Sin embargo, lo más interesante es que permite ejecutar en un mismo sistema variadas versiones de una sola aplicación.
Las ventajas que posee los entornos virtuales Conda
- Cuenta con la capacidad de instalar, ejecutar y actualizar de manera rápida los paquetes.
- Permite ahorrar trabajo de adivinación y evitar la instalación. Así como, la ejecución de paquetes que usan los scripts de Python.
- Asimismo, permite que existan múltiples versiones de Python y que las mismas sean accesibles de manera simultánea.
- Permite la instalación de diversos paquetes de Python de terceros en su entorno. Al mismo tiempo, administrar las dependencias adicionales de estos, garantizando que este pueda usarse inmediatamente.
Los entornos virtuales son herramientas esenciales para la gestión y procesamiento de datos masivos o Big Data, esto en el sentido de que se pueden administrar varios proyectos simultáneamente. Lo que se traduce en que el análisis de datos y el procesamiento de los mismos. Puede ser llevada a cabo en diversas plataformas y hacerlo simultáneamente.
Para ello, herramientas como Python Virtualenv y Conda suministran gestores y entornos virtuales precisos, eficientes arrojando resultados óptimos. Así pues, la gestión del Big Data se facilita enormemente con diversos entornos virtuales procesando datos masivos en corto tiempo y preservando su integridad.
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