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大数据程序培训:大数据编程用哪种语言好

文章来源:加米谷大数据 已帮助:677人

在大数据领域,基于不同的技术框架去搭建大数据平台,编程语言的选择,一方面限于自身框架,另一方面也需要考虑用哪种语言更好,能更高效地完成任务。在大数据程序培训当中,很多人对于大数据编程用哪种语言好,始终存在疑问,今天我们就来解解惑。

从主流的编程语言来说,目前大数据领域当中用的比较多的,也就是Java、Python、Scala、R语言这几项,基于不同的计算框架,既有基于框架自身的编程语言,也有系统框架开放的API接口,支持多种语言来编程。

大数据程序培训

首先从Java语言来说,作为IT领域具备相当用户量的一门语言,其用户基础是非常广泛的。也正是基于此,一代的大数据技术框架Hadoop,主要采用的编程语言,就是Java,Hadoop框架当中的核心组件MapReduce、HDFS,都是基于Java语言的。

另外,后续的几个大数据计算引擎,如Storm、Kafka和Spark都可以在JVM上运行(使用Clojure和Scala);还有一些大数据相关技术,如Google Cloud Dataflow(现在是Apache Beam),还是基于Java为主。

Java被诟病的点,主要是繁琐冗长,而且缺少交互式开发所需的REPL,但是在后续的Java版本当中,这些问题也有相应的解决。

Python和R语言,作为数据科学领域的流行语言,针对于数据分析往往有着很不错的表现,自带的多种类库,scikit-learn、NumPy、Pandas等,针对机器学习、自然语言处理等方面,尤其表现出色。

但是在大数据处理框架当中,Python和R得到的支持就要少一些的,举个简单的例子,Spark框架,新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位。

Scala语言的简洁优雅也是得到认证的,也是Spark和Kafka的框架编程语言,Scala在JVM里面运行,可以立即随意访问Java生态系统,在大规模数据处理上,也具备非常方便的REPL,用于交互式开发和分析。

Scala的主要缺点,则是Scala编译器运行起来有点慢,但是总体来说这只是小问题。

那么在大数据程序培训当中,究竟大数据编程用哪种语言好呢?其实还是需要开发人员综合来考量,哪种编程语言更能满足实际的数据处理需求,也可以考虑多种语言综合使用。成都加米谷大数据,专业大数据培训机构,大数据开发2020春季班正在招生中,详情可客服了解!

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