数智资源网
首页 首页 大数据 查看内容

常见的3种大数据编程语言

木马童年 2020-10-14 20:26 14 0

各位同学对于大数据编程语言知道多少呢?今天达内带着大家一起来看看常见的3种大数据编程语言,一起来看看他们的功能与特征。 一、Java Java是终极大数据编程语言。根据行业报告,自90年代中期以来,Java一直将自己 ...

各位同学对于大数据编程语言知道多少呢?今天达内带着大家一起来看看常见的3种大数据编程语言,一起来看看他们的功能与特征。

一、Java

Java是终极大数据编程语言。根据行业报告,自90年代中期以来,Java一直将自己列为最受欢迎的一两种开源编程语言。有许多因素在使Java流行方面起着至关重要的作用。

Java功能

Java使其适合数据科学家的重要特征是:

Java与Java虚拟机(JVM)相关,因此,Java几乎可以在每个系统上运行。具有可移植性,对Java的投资对开发人员来说是长期的利益。

Java具有良好的性能,这使其在企业和小型应用程序中都很受欢迎。

Java是一种静态类型的语言。因此,可以快速的开发,更轻松地进行维护。

Java向后兼容,这意味着即使Java发布了新版本,您也可以完美地使用它的旧版本。这可以帮助组织或个人摆脱返工。

Java具有广泛的社区支持,例如Stack Overflow和GitHub。这是它受欢迎的另一个原因。

现在,如果从大数据角度考虑,JVM是Hadoop  MapReduce等大数据分析工具的支柱。不仅Hadoop,而且许多其他大数据分析工具(如Storm,Spark和Kafka)也都是用Java编写的,并在JVM(Clojure和Scala中)上运行。与大数据相关的另一种技术Apache  Beam(以前称为Google Cloud Dataflow)仅支持Java。

因此,Java对于想要深入了解Hadoop代码的任何Hadoop开发人员都是必不可少的。要了解代码功能和故障排除,必须具备核心知识和高级Java知识。因此,Java是大数据开发所必需的。

从数据科学的角度进行迭代开发,Java 8提供了新的lambda支持,该支持有助于减少冗长性。同样在Java  9版本中,用户将获得REPL支持。新版本中的这两大增强功能使Java与其他流行的数据科学语言R,Python或Scala几乎相似地兼容。

二、Python

当下Python重要性正在上升。Python已成为近十年来一些最流行的技术中的主要语言,例如数据科学,机器学习,人工智能(AI),机器人技术,大数据和网络安全。

Python是一种简单的开源通用语言。因此,很容易为任何人学习Python。这是大数据编程语言成功背后的最重要原因。凭借其丰富的实用程序和库以及易于使用的功能,它对于大数据处理和分析非常有用。

与R不同,Python是传统的面向对象语言。因此大多数开发人员都觉得使用它相对容易。另一方面,对于初学者来说,初次接触R或Scala可能会成为陡峭的学习曲线。

Python功能

下列功能使python非常适合快速数据科学应用程序开发。

Python是一种解释型语言。因此,编码程序不需要任何编译。

Python动态定义变量类型。

Python的独特之处在于其更少的编码,这使得它为用户所接受。

Python是强类型的,需要手动类型转换。

Python是可移植的。

Python在大数据中已变得非常重要。凭借其全面的数据处理库集,Python对于数据科学家而言是一种易于使用的语言。它使大数据专家  可以开发可扩展的应用程序。而且,它可以轻松地与Web应用程序集成。用户 可以在python环境中安装许多开源软件包,这在以后的某个时间可能会有用。

三、Scala

Scala采用混合语言方式处理大数据。这是一种高度可扩展的通用编程语言,结合了面向对象和功能编程的功能。

Scala功能

Scala的一些著名功能包括:

Scala是一种通用语言,设计简洁明了。因此,它不太冗长。

Scala以单独的方式支持OOP和函数式编程。

Scala可与Java库互操作。

它是便携式的。可以编写Scala的源代码,然后将其作为已编译的Java字节码在JVM上运行。

Scala可以编译为JavaScript。因此,您可以使用Scala编写Web应用程序。

Scala在编译时检查类型。因此,开发人员可以在编译时捕获错误,并且可以避免许多生产问题。

Scala在数据科学领域是Java和Python的竞争对手,并且由于在大数据Hadoop行业中广泛使用Apache  Spark而变得越来越受欢迎。

Apache Spark用Scala编写。Scala不仅是数据处理领域,而且还被誉为机器学习和流分析的语言。Apache  Spark内置了许多支持机器学习算法的API和库。

总结

总之,如果您是一个有抱负的大数据专家,那么Linux和Java是Hadoop等最受欢迎的大数据工具的基础。如果您想在数据科学和大数据领域中蒸蒸日上,那么了解以上三种语言是一个优势。但是,逐渐扩大规模对于取得更好的成就是有意义的。

大数据 编程语言 数据科学家 应用程序 大数据分析 大数据开发
0
为您推荐
HIVE数据仓库完美实战课程,资源教程下载

HIVE数据仓库完美实战课程,资源教程下载

课程名称【快速掌握HIVE视频教程】HIVE数据仓库完美实战课程课程目录├第一周:hive基…...

尚硅谷大数据Flink技术与实战,资源教程下载

尚硅谷大数据Flink技术与实战,资源教程下载

课程名称尚硅谷大数据Flink技术与实战课程目录理论_Flink基础 001__Flink理论_Flink…...

廖雪峰-2019大数据分析精品资料价值1980元,资源教程下载

廖雪峰-2019大数据分析精品资料价值1980元,资源教程

课程介绍:廖雪峰大神历时3个月打磨出来的《数据分析必备技能》的视频学习资料,由浅…...

尚硅谷-大数据项目之电商数仓教程下载

尚硅谷-大数据项目之电商数仓教程下载

课程介绍:本课程以国内电商巨头实际业务应用场景为依托,对电商数仓的常见实战指标以…...