大数据编程语言简介
处理大数据分析和操作的专业人士面临着一个至关重要的挑战，即如何选择用于此目的的编程语言。这些分析人员不仅要理解问题并设计体系结构，而且语言在程序体系结构的执行和实现中起着非常重要的作用。
五个最流行的大数据编程语言
让我们来看看最流行的编程语言的特点，这些语言被证明对大数据的分析非常有效，并讨论数据仓库的利弊，以及通过这些编程语言可以提供的必要的数据挖掘工具和结构。
Hadoop、数据科学、统计和；其他
1。Scala
- Scala是处理大数据分析的专业人士中非常流行的一种语言，因为它具有快速而强大的功能。这是因为编程语言的设计是为了服务于函数式编程范式和面向对象编程之间的交叉</李>
- scalar的威力可以通过两个最流行的大数据处理框架（即Apache Spark和Apache Kafka）被Scala使用的主要框架来证明</李>
- steel之所以首选该项目的另一个主要原因是，它在基于Java的生态系统上工作，为大数据服务，这增加了它的多功能性和可使用的语言范围</李>
- 相反，它比Java更简洁。（例如，您需要用Scala编写第15课的代码行，相当于Java的100行代码）
- Scala的一个缺点是，它的学习曲线非常陡峭，这使得初学者很难有效地使用它</李>
2。Python
- Python已经成为一种编程语言中最通用的语言之一，可以广泛使用，包括大数据编程</李>
- 各种数据分析库，比如SciPy、Numpy或Panda，与大数据相关的框架操作和清理都基于Python</李>
- TensorFlow和Scikit Learn等流行的深度学习/机器学习框架是基于Python开发的</李>
- python最显著的缺点之一是，与当代语言相比，交付速度较慢</李>
- 另一方面，python的最佳功能是可以轻松地与Hadoop和spark等现有的大数据框架集成，并允许在不进行太多故障排除的情况下执行预测分析</李>
3。R
- R是建立在数据模型基础上的统计语言，是用于数据分析的最有效的语言之一，在定量方面是准确的</李>
- 编程语言附带了一个庞大的CRAN软件包库或全面的R归档网络，有助于完成使用工具库处理大数据的任务</李>
- 与python类似，该语言与Spark和Hadoop无缝集成，具有更好的统计性和准确性</李>
- 该语言的主要缺点是，在大数据分析方面，它的用途不是通用的，这意味着使用该语言编写的法院不能直接用于制作，但必须翻译成其他编程语言，这是一项耗时且繁琐的任务</李>
4。Java
- Java虽然是一种古老的编程语言，但事实证明它是用于大数据分析和相关生态系统的最传统的执行框架之一，即使在今天，许多企业仍在使用它</李>
- 与当代编程语言相比，使用Java的主要好处是它的稳定性，以及由于它在产品/服务交付本质上是生产就绪的，所以易于使用</李>
- 该语言经过了尝试和测试，拥有一系列工具和库，可用于执行各种操作和监控大数据应用程序。大数据软件开发人员发现，Java是一种非常平易近人的语言</李>
- 编程语言最大的缺点是冗长冗长。在Python中，使用15到20行代码可以实现类似的功能，在Java中，这些代码的总和大约为10行代码</李>
- 通过Java8提出的Lambda函数更新在一定程度上降低了速度</李>
5。开始
GO是最新版本的程序语言，这些语言已经被用于大数据基础设施和相关的功能。谷歌的一组工程师试图开发比C++更繁琐的语言。
- Go为Docker和Kubernetes等一系列大数据基础设施和处理工具提供动力</李>
- 与内容审查相比，它最容易学会在应用程序开发中进行归纳，这使它成为新兴大数据开发人员的最佳选择之一</李>
- 与当代编程语言相比，使用基于ago的系统与其他编程语言进行接口相对容易</李>
- 此外，由于与谷歌的关联，企业一直在研究编程语言，以利用它开发数据分析系统</李>
其他用于大数据分析的主要语言，以及各种开发人员使用的具有自己有用功能的语言，包括MATLAB、Julia和SAS。
结论
大数据分析是一个非常广阔的领域，它涵盖了多种功能，人们必须了解自己想要用庞大的数据集执行的任务。如果主要是统计性的，程序员必须确定他正在进行的研究的核心价值；答案是R。但如果他想使用预测建模，那么Python似乎是一个更好的选择。
最重要的事实是，随着不断的开发（包括正在设计的新编程语言）得到很好的更新，并轻松地使用所有这些语言，以充分利用它们中的优点。此外，不断提升技能，提高解决问题的能力，提高对大数据复杂性的态度，是开发人员拥有的最佳工具。
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