大数据分析 编程语言
cysgjj时间2024-07-09 05:56:57分类编程语言浏览30
学习大数据开发，需要掌握哪些开发语言？
大数据开发所用的需要有java、python、Scala、R等
Java和Python主要用于Hadoop平台的编程语言，而Scala则用于Spark平台下。
大数据无疑是近年来很火的专业，我们的生活中也逐渐的感觉到了大数据带来的***！学习大数据也是很多人的打算，但是作为初期入门的人来说也不需要学习太多的语言JAVA和scale就可以了，就可以做一些大数据开发的工作了，以后要想更好的发展在学习其他语言已经相匹配的知识！
要是先全部学完全部的需要那估计花的时间就要成倍的增加了，其实J***A和scale也不需要学的很深，只要会一些简单的开发，看的懂代码就可以了，主要目的是学习大数据开发，不要本末倒置！
1、J***a
J***a是开发需求最多的编程语言之一，J***a和大数据关系很密切，大数据框架的编写支持很多开发语言，目前流行的大数据Hadoop框架，很多部分都是用开源的J***a语言编写。
J***a是学习大数据的编程基础，大数据以J***a技术为基础，在熟练掌握了J***a技术以后，再学习大数据的相关技术会容易很多。
2、Scala
Scala是一门现代的多范式编程语言，设计初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。相比与J***a，Scala的语法更容易掌握。Scala运行在J***a虚拟机之上，可以直接调用J***a类库。
大数据Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架，和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地***对象一样轻松地操作分布式数据集。
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大数据开发零基础需要学习什么内容？（1）J***a、大数据基础
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学大数据看什么书？学大数据应该学c语言吗？
首先了解下大数据分析流程，大数据分析流程总共有6个步骤，分别是：1.业务理解；2. 数据***集；3. 数据存储；4. 数据预处理；5. 数据分析；6.数据可视化。可根据各个流程使用的工具来了解自己要学的工具；
数据***集里边我们介绍了网络数据***集法、系统日志***集法，网络数据***集法的网络爬虫工具，系统日志***集法分为离线和实时***集，离线***集使用的工具是Hadoop，实时***集使用的工具是flume+kafka。数据存储里边我们介绍了存储业务数据的数据库MySQL和HBASE、存储日志数据的HDFS。数据分析主要是利用分析方法、分析工具以及各种模型和算法对***集来的以及预处理过的数据进行分析。数据分析的工具：MapReduce和Spark。数据可视化的工具：PowerBI。
对于以上的大数据分析流程都要求我们具备一定的编程基础，当下比较火的，用的比较多的是python编程语言，python比较快捷且容易上手和理解，因而它比较偏上层，而J***a、C、C++等都比较偏底层；如果做偏业务类的数据分析python就够了，但是如果想走数据科技这条线，底层语言的J***A、C是需要掌握的。
希望对你有帮助哦~
根据现在是面试上的招聘需求，大数据暂时不要求需要学习C语言。建议先学j***a基础。
上图可以看出来，需要学习掌握的知识有哪些了。
j***a语言是最基本的要掌握了，因为大数据的组件很多都是用j***a开发的像HDFS,Yarn,Hbase,MR,Zookeeper等等，想要深入学习，填上生产环境中踩到的各种坑，必须得先学会j***a然后去啃源码。
说到啃源码顺便说一句，开始的时候肯定是会很难，需要对组件本身和开发语言都有比较深入的理解，熟能生巧慢慢来，等你过了这个阶段，习惯了看源码解决问题的时候你会[_a***_]源码真香。
Scala
scala和j***a很相似都是在jvm运行的语言，在开发过程中是可以无缝互相调用的。Scala在大数据领域的影响力大部分都是来自社区中的明星Spark和kafka,这两个东西大家应该都知道（后面我会有文章多维度介绍它们），它们的强势发展直接带动了Scala在这个领域的流行。
Python和Shell
shell应该不用过多的介绍非常的常用，属于程序猿必备的通用技能。python更多的是用在数据挖掘领域以及写一些复杂的且shell难以实现的日常脚本。
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