大数据编程语言,大数据编程语言有哪些
cysgjj时间2024-02-26 18:55:18分类编程语言浏览60
如果学大数据，最好学习哪种编程语言？是java还是python或者c++？
实际上，Java本来就是从C++衍生出来的， 而且J***a语言的对象模型几乎就是C++对象模型的简化版。然而，C++和J***a之间仍存在一些显著的差异。
j***a语言另辟蹊径，充分考虑程序员们为了应对复杂多变的应用开发，降低开发成本，提高代码复用，选择了编程效率优先这条路。j***a语言的设计者希望语言可以做到跨平台(write once,run anywhere)。那么如何做到跨平台呢，j***a的解决方案是：在操作系统和应用程序间加入一层虚拟机，虚拟机负责屏蔽平台差异，而应用程序编译后生成的是字节码（bytecode）,虚拟机通过加载字节码执行，这样就能够满足一份程序在不同平台都生成相同规范的字节码从而做到跨平台，此外各大商业公司、开源社区提供了功能强大的库供j***a程序员使用，效率能不高吗？ 为了消除内存分配和内存回收工作量，虚拟机还需要负责内存的分配和回收。
J***a是一种优秀的程序设计语言，相对而言，J***a更容易学习，并且编程环境更为简单。
1.J***a为纯面向对象的语言，能够直接反应现实生活中的对象，容易理解，编程更容易。
2.跨平台，j***a是解释性语言，编译器会把j***a代码变成中间代码，然后在JVM上解释执行，由于中间代码和平台无关因此，j***a语言可以跨平台执行，具有很好的移植性。
3.J***a提供了很多内置的类库，简化了开发人员的程序设计工作，缩短了项目的开发时间。例如，J***a语言提供了对多线程的支持，提供了对网络通信的支持，最重要的是提供了垃圾回收器，这使得开发人员从对内存的管理中解脱出来。
4.去除了C++语言中难以理解、容易混淆的特性，例如头文件、指针、结构、单元、运算符重载、虚拟基础类、多重继承等，使得程序更加严谨、简洁。
J***a 是纯粹的面向对象语言，它因统一的字节码文件和差异化的 JDK 而具有平台无关的特性。
我的感觉是大数据用j***a，人工智能用Python。但是编程语言选择不是很重要，性能或许有点不同。语言自身的性能常常是我们在开发复杂架构时决定到底使用哪种语言的一个关键因素，而且这一因素常常被过度夸大。实际上真正重要的是我们如何使用一种语言，正如Linus Torvalds所说，“低水平的程序员总在关心代码，而高水平的程序员则关注数据结构及其关系。”
想一想Hadoop MapReduce，它最早用J***a编写。HDFS呢?也用J***a来编写。连Storm、Kafka和Spark都可以在JVM上运行(使用Clojure和Scala)，这意味着J***a是这些项目中的“一等公民”。另外还有像Google Cloud Dataflow(现在是Apache Beam)这些新技术，直到最近它们还只支持J***a。
使用J***a让你可以访问一个庞大的生态系统([_a***_]分析器、调试器、监控工具以及确保企业安全和互操作性的库)，以及除此之外的更多内容，大多数内容在过去二十年已久经考验(很遗憾，J***a今年迎来21岁，我们都老矣)。
当然现在支持其他语言包的API都有，但是从历史沿革的角度看，我觉得是bigdata用j***a，AI用PYTHON。
欢迎讨论学习路线。
要学大数据，必须要会一种编程语言吗？为什么？
不一定，一堆数据需要有人在人、物、行为、时间、空间(地域)这五个轴上加工出信息，就好比我现在的数控机床5轴5联动，一个正方体6个面，要有一个面做基准不动，然后加工出零件，而这个零件就相当于我们在"人、物、行为、时间、空间"这5轴来回交叉运动加工得到的信息，所以确定信息的人，不一定需要学编程语言。又好比1+1=2，或1+2=3谁来确定2或3这个信息。至于是用1+1=2还是7-5=2，那是提取信息的方法。大数据至少需三类人，产品(信息)设计人员，因为您需要提取有用的产品(信息)才能出售，产品加工人员，就是我们学会编程语言的人员，运用不同的算法去提取数据，最后是销售人员，把我们的各种产品卖出去。
什么是大数据？
Hadoop还是spark还是hbase？ 这些都不是。 这只是大数据概念下的产物，一些工具。大数据只是一个概念，并不是指代什么
学大数据？
从这个标题上，我猜测你可能是想学大数据的一些组件，从事大数据相关的一些工作。大数据行业分很多方向。
大数据运维
运维方向可以不用学习任何编程语言，但是要对各个组建达到数量使用的地步以及对Linux的熟练操作
大数据开发
开发方向就必须得掌握一门编程语言了，比如j***a，scala，或者python
Sql语句还是必须得会的。然后是 python或者matlab这个答案是肯定的，就像你做饭，如果没有米，这饭能做成吗？ 俗话说巧妇难为无米之炊。所以要做大数据分析，肯定是至少要会一种编程语言的，不然你不能指望用诸如Excel的软件去处理大数据吧，而且就算使用Excel，处理大数据也比较慢，而且还需要学习Excel的很多内置函数，稍微高级一点的就使用Excel SQL，这样也得学习SQL语言。
其实，搞大数据不但要会编程语言，而且通常情况下需要会好几种。***如你在小公司，数据量不大，你可以用普通的SQL、Python或R语言等编程语言就可以应付了。但如果在大公司，要处理的数据量比较大，通常需要分布式处理，那么就需要学会SQL和J***a，而且还需要学习一些脚本语言。
所以，我认为要搞大数据，在编程语言方面最好学会Python、SQL、J***a，bash脚本语言，不然用到时候才觉得自己掌握得少就有点尴尬了。
学一种编程语言肯定是必须的。
重复的事情不可能要人去每天做，会一门编程语言，随便写几段代码，就可以代替人去做这些每天重复的事情了。
大数据比较通用的平台都是基于Hadoop+Saprk . 比较流行的平台是Hortonworks公司的HDP和Cloudera公司的CDH,不过目前这两家公司已经合并.
上面是HDP的大数据平台,主要支持三种开发语言, J***a,Python和Scala等.
Scala最难入门,Python 比较容易上手,如果编程经验不多可以从Python 上手.
J***a 是目前最流行的编程语言,如果想就业面广一些,可以考虑J***a
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