Scala se ha convertido en un lenguaje de programación esencial gracias a su capacidad para combinar enfoques orientados a objetos y funcionales, funcionando sobre la Máquina Virtual de Java (JVM). Esta compatibilidad ha facilitado su adopción, especialmente en el ámbito de la computación distribuida y el procesamiento de grandes volúmenes de datos, con el marco Apache Spark siendo un claro exponente de su potencial. A pesar de todo, Amazon SageMaker Studio, una herramienta enfocada en flujos de trabajo de ciencia de datos y aprendizaje automático basados en Python, hasta ahora no ha ofrecido soporte nativo para Scala.
La integración de Scala en este entorno es crucial para profesionales que trabajan con Spark o en el procesamiento avanzado de datos. Esto permite una interacción fluida con otras herramientas centradas en Python, ampliando la versatilidad de SageMaker Studio. El kernel Almond surge como una solución para incorporar Scala, permitiendo a los equipos continuar utilizando sus flujos de trabajo habituales mientras aprovechan la computación en la nube y el aprendizaje automático que SageMaker ofrece.
Organizaciones que operan en entornos multilenguaje enfrentan desafíos significativos con la falta de soporte para Scala en SageMaker Studio. La necesidad de mantener entornos separados o recurrir a soluciones alternativas interrumpe la productividad. Las características preferidas de Scala, como el tipado fuerte y la programación funcional, obligan a algunos a hacer la transición a Python, lo que genera inconsistencias. Además, quienes han desarrollado bases de código extensas en Scala enfrentan retos al integrar sus proyectos con las capacidades de SageMaker, ralentizando su adopción de funciones avanzadas o causando esfuerzos extra de ingeniería.
El artículo detalla una guía para integrar el kernel Almond en SageMaker Studio, permitiendo realizar desarrollos en Scala dentro de la plataforma. Almond, un proyecto de código abierto, extiende el soporte para Scala en los cuadernos de Jupyter, facilitando su uso en entornos de análisis interactivo. La instalación de Almond se logra mediante Coursier, un gestor que simplifica la descarga y gestión de bibliotecas de Scala, garantizando la compatibilidad y evitando conflictos de instalación.
Para implementar esta solución, se requiere tener JupyterLab (versión 2.4.1 o superior) en SageMaker Studio y una cuenta de AWS configurada adecuadamente. La conectividad a internet a través de una virtual private cloud (VPC) de Amazon es indispensable para obtener los paquetes necesarios.
La adopción de este entorno permite a científicos de datos e ingenieros explotar las capacidades de Spark y los flujos de trabajo de análisis basados en Scala. Además, se recomienda seguir buenas prácticas de limpieza para mantener la eficiencia del entorno, apagando núcleos no utilizados y eliminando entornos innecesarios, optimizando así el costo y el espacio.
