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编程零基础学习大数据 大数据编程基础是什么

你对大数据编程语言了解多少？今天，嘉米谷带大家来看看三种常见的大数据编程语言及其功能和特点 。
根据数据科学社区Kd Nugget的年度调查“数据科学工作使用什么编程/统计语言”，下图显示了该语言的受欢迎程度:
但根据市场调研和用户体验，我们入围了前三大数据编程语言，这是数据科学中最常用的编程语言 。
一、JavaJava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函数
使Java适合数据科学家的重要特性是:
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 。现在从大数据的角度来看，JVM是Hadoop MapReduce等大数据分析工具的支柱 。不仅是Hadoop，其他很多大数据分析工具(如Storm、Spark、Kafka)都是用Java编写，运行在JVM(Clojure、Scala)上 。大数据相关的另一项技术Apache Beam(原名Google Cloud Dataflow)只支持Java 。
【编程零基础学习大数据 大数据编程基础是什么】因此，对于任何想要了解更多Hadoop代码的Hadoop开发者来说，Java都是必不可少的 。要理解代码功能和故障排除，必须具备核心知识和高级Java知识 。所以大数据开发，Java是必须的 。
从数据科学的角度来看，Java 8提供了新的lambda支持，这有助于减少冗余 。同样在Java 9版本中，用户将获得REPL支持 。新版本中的这两个增强使Java几乎与其他流行的数据科学语言R、Python或Scala相似 。
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 。所以，学习Python对任何人来说都很容易 。这是大数据编程语言成功背后最重要的原因 。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是一种传统的面向对象语言 。所以大部分开发者觉得用起来相对容易 。另一方面，对于初学者来说，第一次接触R或Scala可能会成为一条陡峭的学习曲线 。
Python函数
以下特性使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对于数据科学家来说是一种易于使用的语言 。它使大数据专家能够开发可扩展的应用程序 。此外，它可以很容易地与Web应用程序集成 。用户可以在python环境下安装很多开源软件包，以后可能会有用 。
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函数
Scala的一些著名函数包括:
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是Java和Python在数据科学领域的竞争对手，之所以越来越受欢迎，是因为Apache Spark在大数据Hadoop行业的广泛应用 。
Apache Spark是用Scala写的 。Scala不仅仅是数据处理领域，更被誉为机器学习和流程分析的语言 。Apache Spark有很多支持机器学习算法的内置API和库 。
总结 总之，如果你是一个有抱负的大数据专家，那么Linux和Java就是Hadoop等最流行的大数据工具的基础 。如果想在数据科学和大数据领域有所进步，懂以上三种语言是优势 。但逐步扩大规模，对取得更好的成绩是有意义的 。


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