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8个最优的大数据处理语言,哪个更好?

时间:2017-09-08 18:38:44作者:魔据大数据学院

魔据教育敲黑板,划重点:
在当下红红火火的经济中,作为一个优秀的程序猿有8个大数据处理编程语言你不得不知道。当需要对巨大的数据集中进行筛选时,你们都知道最好的工具是什么。魔据推荐8个程序猿必备的大数据处理编程语言。
1.Java
Java,以及基于Java的框架,被发现俨然成为了硅谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。你会发现,Java是所有数据工程基础设施的基础语言。如果你移动到过去的原型制作并需要建立大型系统,那么Java往往是你的最佳选择。

 

2.R语言
在语言名单中,R语言的地位相当之高,自1997年以来,作为昂贵的统计软件,如Matlab和SAS的免费替代品,它渐渐风靡全球。
在过去的几年时间中,R语言已经成为了数据科学的宠儿——数据科学现在不仅仅在统计学家中人尽皆知,而且也为华尔街交易员、生物学家、硅谷开发者所家喻户晓。
3.Python
可以说Python是R语言的兄弟。作为一种结合了R语言快速对复杂数据进行挖掘并构建产品的更实用语言,Python迅速得到了主流的吸引力。Python是直观的,并且比R语言更易于学习,以及它的生态系统近年来急剧增长,使得它更能够用于先前为R语言保留的统计分析。
在数据处理中,在规模和复杂性之间往往会有一个权衡,于是Python成为了一种折中方案。丰富的数据社区,也是Python的优势,因为可以提供了大量的工具包和功能。
4.Hadoop
一群基于Java的工具被开发出来以满足数据处理的巨大需求。Hadoop作为首选的基于Java的框架用于批处理数据已经点燃了大家的热情。Hadoop比其他一些处理工具慢,但它出奇地准确,因此被广泛用于后端分析。
5.Hive
Hive,一个基于查询并且运行在顶部的框架,可以和Hadoop很好地结对工作。
6.Scala
Scala是另一种基于Java的语言,并且和Java相同的是,它正日益成为大规模机器学习或构建高层次算法的工具。它富有表现力,并且还能够构建健壮的系统。“Java就像是建造时的钢铁,而Scala则像黏土,因为你可以将之放入窑内转变成钢铁。”Driscoll说。
7.Kafka
那么,当你需要快速实时地分析时又该怎么办呢?Kafka会成为你的好朋友。它大概5年前就已经出现了,但是直到最近才成为流处理的流行框架。Kafka,诞生于LinkedIn内部,是一个超快速的查询消息系统。
8.Storm
Storm是用Scala编写的另一个框架,它在硅谷中因为流处理而受到了大量的青睐。它被Twitter纳入其中,勿庸置疑的,这样一来,Twitter就能在快速事件处理中得到巨大的裨益。
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