大数据公司开发编程语言有哪些
cysgjj时间2024-11-18 11:03:33分类编程语言浏览37
学习大数据开发，需要掌握哪些开发语言？
1、Java
JAVA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。
相关：
大数据开发零基础需要学习什么内容？（1）J***a、大数据基础
***s://***.toutiao***/i6684880291628057099/
大数据开发所用的需要有J***a、Python、Scala、R等
J***a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J***A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！
大一，学的大数据，应该熟练掌握哪些编程语言？
大数据是我的主要研究方向之一，同时我也是一名计算机专业的教育工作者，所以我来回答一下这个问题。
首先，大一期间应该把学习精力主要放在基础学科上，包括数学课程和统计学课程，因为大数据是一个典型的交叉学科，数学和统计学对于大数据专业的学生来说是非常重要的。从某种程度上来说，数学和统计学能够决定大数据研发人员未来的成长高度，因此一定要在大一、大二期间打下一个扎实的基础。
如果在大一期间还有一定的业余时间可以用来学习编程语言，那么可以从J***a、Python、R等语言当中选择一门学习一下。现在不少专业都有大数据方向，对于计算机专业的大数据方向来说，可以选择从J***a语言开始，对于统计学、金融学等专业的大数据方向来说，可以从Python或者R开始。不同学校在打造大数据专业的时候往往都会有所侧重，比如工科类高校大多会以计算机专业为班底来打造大数据专业，而财经类高校通常会以统计学为班底来打造大数据专业。
在编程语言的选择上，最好参考一下本专业的课程计划，如果专业课程中会讲解J***a语言，那么最好就不要再选择J***a语言了，可以选择Scala、R、Python或者Go等语言，这样可以有更丰富的知识结构，在不同场景下可以***用更[_a***_]的编程语言。
如果计算机基础知识比较薄弱，那么从Python语言开始学起是个不错的选择，一方面Python语言的语法比较简单，另一方面Python语言的实验环境也比较容易搭建，对于初学者来说会更容易建立在学习信心。
最后，对于大数据方向的学生来说，如果条件允许的话，可以考虑一下继续读研。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！
如何选择大数据的编程语言？
选择大数据项目编程语言的最重要因素是目究竟项目偏向于什么。如果是更加侧重于分析数据，构建分析并测试机器学习模型，那么更偏向于数据科学语言。如果是希望构建大数据或物联网（IoT）应用程序，那么选择又需要考虑其他因素.
在数据科学探索和开发阶段，今天最流行的语言无疑是Python。Python流行的一个重要原因是可用于帮助数据科学家探索大数据集的大量工具和库。另外Python本身就是一门通用语言，实用型强.
另一种流行的数据科学语言是R，长期以来一直是数学家，统计学家和科学家的最爱。MATLAB也广泛用于大数据的探索和发现阶段。另外如果不了解SQL，也无法在数据科学方面走得太远，这仍然是一种非常有用的语言。
在开发生产分析和物联网应用程序时，通常会选择不同的语言集。虽然可能在项目的实验阶段选择Python或R，但实施通常会重写应用程序并使用完全不同的语言重新实现机器学习算法。
J***a仍然是一个非常受欢迎的选择，因为世界上有大量的J***a开发人员，以及一些流行的框架，如Apache Hadoop，是用J***a开发的。Scala在J***a虚拟机（JVM）中运行，也广泛用于数据科学; Apache Spark是用Scala编写的，Apache Flink是用J***a和Scala编写的。但是，对于某些生产应用程序，开发人员仍然倾向于低级语言。当速度和延迟很重要时，许多开发人员转向使用C和C ++来获得他们想要的东西。
使用C / C ++这样的低级语言可以比使用自动内存管理的语言更严格地控制应用程序的内存和性能.一个编写良好的C ++程序，对内存访问模式和机器的体系结构有深入的了解，可以比依赖于垃圾收集的J***a程序快几倍。出于这些原因，许多具有巨大可伸缩性和性能要求的企业开发人员倾向于在其服务器应用程序中使用C / C ++而不是J***a。
总之,究竟选择何种大数据相关编程语言，还是要根据具体目标选择.对于性能有着苛刻的要求，就偏向于低级语言.如果偏向于数据分析和探索Python和R比较适合。J***a以其强大的生态和不错的性能，也是一个可能的选择.
[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.wnpsw.com/post/22642.html
