Scala ha demostrado ser un lenguaje de programación versátil, fusionando paradigmas orientados a objetos y funcionales. Funcionando sobre la Máquina Virtual de Java (JVM), permite a los desarrolladores disfrutar de compatibilidad con bibliotecas de Java, una experiencia de desarrollo concisa y escalable, y es especialmente valorado en computación distribuida y procesamiento de grandes volúmenes de datos. Apache Spark, desarrollado en Scala, es un destacado ejemplo de su potencial.
A pesar de que Amazon SageMaker Studio es una herramienta robusta para proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático principalmente en Python, aún no ofrece soporte nativo para Scala. Esto representa un desafío para quienes trabajan intensamente con Spark o en tareas complejas de procesamiento de datos, pues prefieren realizar exploraciones y desarrollos en Scala, incluso mientras utilizan herramientas centradas en Python.
La falta de integración nativa complica a las organizaciones que ya utilizan flujos de trabajo basados en Scala y Spark en entornos multilenguaje. Los desarrolladores enfrentan la disyuntiva de mantener entornos separados o ajustar sus prácticas, lo cual impacta en la productividad y eficiencia. A su vez, los equipos deben lidiar con la adaptación a Python o la migración a otras plataformas, incrementando la carga de desarrollo y generando inconsistencias en las canalizaciones de producción.
No obstante, existe una solución para integrar Scala en SageMaker Studio mediante el kernel Almond. Este proyecto de código abierto permite a los cuadernos de Jupyter soportar Scala, extendiendo la funcionalidad de análisis de datos interactivo en SageMaker. Para la instalación del kernel, se utiliza Coursier, un gestor de artefactos y aplicaciones de Scala, facilitando el proceso de instalación y asegurando la coherencia en las dependencias.
Para comenzar a trabajar con Scala en SageMaker Studio, los usuarios deben tener acceso a JupyterLab (versión 2.4.1 o superior) y una cuenta activa en AWS, con un dominio y perfil configurados. La conexión a internet es esencial para descargar los paquetes necesarios, utilizando la infraestructura de red de SageMaker a través de una Virtual Private Cloud (VPC) gestionada.
Implementar este entorno de Scala en SageMaker requiere buenas prácticas de mantenimiento, como apagar núcleos innecesarios y limpiar entornos Conda para evitar costos adicionales y liberar espacio.
A través de esta integración, los científicos de datos y los ingenieros pueden aprovechar las capacidades de Spark junto con flujos de trabajo eficientes, beneficiándose del lenguaje conciso y los conceptos avanzados de Scala, avanzando en sus proyectos de análisis y aprendizaje automático.
