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。
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。Pytho