五個最流行的大數據編程語言都有哪些？

2022-03-2616:56:16已關閉評論

大數據編程語言簡介

處理大數據分析和操作的專業人士面臨著一個至關重要的挑戰，即如何選擇用于此目的的編程語言。這些分析人員不僅要理解問題并設計體系結構，而且語言在程序體系結構的執行和實現中起著非常重要的作用。

五個最流行的大數據編程語言

讓我們來看看最流行的編程語言的特點，這些語言被證明對大數據的分析非常有效，并討論數據倉庫的利弊，以及通過這些編程語言可以提供的必要的數據挖掘工具和結構。

Hadoop、數據科學、統計和；其他

1。Scala

Scala是處理大數據分析的專業人士中非常流行的一種語言，因為它具有快速而強大的功能。這是因為編程語言的設計是為了服務于函數式編程范式和面向對象編程之間的交叉</李>
scalar的威力可以通過兩個最流行的大數據處理框架（即Apache Spark和Apache Kafka）被Scala使用的主要框架來證明</李>
steel之所以首選該項目的另一個主要原因是，它在基于Java的生態系統上工作，為大數據服務，這增加了它的多功能性和可使用的語言范圍</李>
相反，它比Java更簡潔。（例如，您需要用Scala編寫第15課的代碼行，相當于Java的100行代碼）
Scala的一個缺點是，它的學習曲線非常陡峭，這使得初學者很難有效地使用它</李>

2。Python

Python已經成為一種編程語言中最通用的語言之一，可以廣泛使用，包括大數據編程</李>
各種數據分析庫，比如SciPy、Numpy或Panda，與大數據相關的框架操作和清理都基于Python</李>
TensorFlow和Scikit Learn等流行的深度學習/機器學習框架是基于Python開發的</李>
python最顯著的缺點之一是，與當代語言相比，交付速度較慢</李>
另一方面，python的最佳功能是可以輕松地與Hadoop和spark等現有的大數據框架集成，并允許在不進行太多故障排除的情況下執行預測分析</李>

3。R

R是建立在數據模型基礎上的統計語言，是用于數據分析的最有效的語言之一，在定量方面是準確的</李>
編程語言附帶了一個龐大的CRAN軟件包庫或全面的R歸檔網絡，有助于完成使用工具庫處理大數據的任務</李>
與python類似，該語言與Spark和Hadoop無縫集成，具有更好的統計性和準確性</李>
該語言的主要缺點是，在大數據分析方面，它的用途不是通用的，這意味著使用該語言編寫的法院不能直接用于制作，但必須翻譯成其他編程語言，這是一項耗時且繁瑣的任務</李>

4。Java

Java雖然是一種古老的編程語言，但事實證明它是用于大數據分析和相關生態系統的最傳統的執行框架之一，即使在今天，許多企業仍在使用它</李>
與當代編程語言相比，使用Java的主要好處是它的穩定性，以及由于它在產品/服務交付本質上是生產就緒的，所以易于使用</李>
該語言經過了嘗試和測試，擁有一系列工具和庫，可用于執行各種操作和監控大數據應用程序。大數據軟件開發人員發現，Java是一種非常平易近人的語言</李>
編程語言最大的缺點是冗長冗長。在Python中，使用15到20行代碼可以實現類似的功能，在Java中，這些代碼的總和大約為10行代碼</李>
通過Java8提出的Lambda函數更新在一定程度上降低了速度</李>

5。開始

GO是最新版本的程序語言，這些語言已經被用于大數據基礎設施和相關的功能。谷歌的一組工程師試圖開發比C++更繁瑣的語言。

Go為Docker和Kubernetes等一系列大數據基礎設施和處理工具提供動力</李>
與內容審查相比，它最容易學會在應用程序開發中進行歸納，這使它成為新興大數據開發人員的最佳選擇之一</李>
與當代編程語言相比，使用基于ago的系統與其他編程語言進行接口相對容易</李>
此外，由于與谷歌的關聯，企業一直在研究編程語言，以利用它開發數據分析系統</李>

其他用于大數據分析的主要語言，以及各種開發人員使用的具有自己有用功能的語言，包括MATLAB、Julia和SAS。

結論

大數據分析是一個非常廣闊的領域，它涵蓋了多種功能，人們必須了解自己想要用龐大的數據集執行的任務。如果主要是統計性的，程序員必須確定他正在進行的研究的核心價值；答案是R。但如果他想使用預測建模，那么Python似乎是一個更好的選擇。
最重要的事實是，隨著不斷的開發（包括正在設計的新編程語言）得到很好的更新，并輕松地使用所有這些語言，以充分利用它們中的優點。此外，不斷提升技能，提高解決問題的能力，提高對大數據復雜性的態度，是開發人員擁有的最佳工具。