各位同学对于大数据编程语言知道多少呢?今天加米谷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。
根据数据科学界Kd Nugget的年度调查,“什么编程/统计语言用于数据科学工作”,下图表示语言的流行程度:
但是,根据市场调查和用户体验,我们从列表中入围了前3种大数据编程语言,它们是数据科学中最常用的编程语言。
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。
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。
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。