大数据开发常用的编程语言有哪些

一、大数据开发常用的编程语言有哪些

如果你的数据科学家不使用R，他们可能就会彻底了解Python。十多年来，Python在学术界当中一直很流行，尤其是在自然语言处理（NLP）等领域。因而，如果你有一个需要NLP处理的项目，就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择，包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模，或者超快、准确的spaCy。同样，说到神经网络，Python同样游刃有余，有Theano和Tensorflow；随后还有面向机器学习的scikit-learn，以及面向数据分析的NumPy和Pandas。

还有Juypter/iPython――这种基于Web的笔记本服务器框架让你可以使用一种可共享的日志格式，将代码、图形以及几乎任何对象混合起来。这一直是Python的杀手级功能之一，不过这年头，这个概念证明大有用途，以至于出现在了奉行读取－读取－输出－循环（REPL）概念的几乎所有语言上，包括Scala和R。

Python往往在大数据处理框架中得到支持，但与此同时，它往往又不是“一等公民”。比如说，Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本（对Spark Streaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此）。

与R相反，Python是一种传统的面向对象语言，所以大多数开发人员用起来会相当得心应手，而初次接触R或Scala会让人心生畏惧。一个小问题就是你的代码中需要留出正确的空白处。这将人员分成两大阵营，一派觉得“这非常有助于确保可读性”，另一派则认为，我们应该不需要就因为一行代码有个字符不在适当的位置，就要迫使解释器让程序运行起来。

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书呆子一样的统计学家中人尽皆知，而且也为华尔街交易员，生物学家，和硅谷开发者所家喻户晓。各种行业的公司，例如Google，Facebook，美国银行，以及纽约时报都使用R语言，R语言正在商业用途上持续蔓延和扩散。

R语言有着简单而明显的吸引力。使用R语言，只需要短短的几行代码，你就可以在复杂的数据集中筛选，通过先进的建模函数处理数据，以及创建平整的图形来代表数字。它被比喻为是Excel的一个极度活跃版本。

R语言最伟大的资本是已围绕它开发的充满活力的生态系统：R语言社区总是在不断地添加新的软件包和功能到它已经相当丰富的功能集中。据估计，超过200万的人使用R语言，并且最近的一次投票表明，R语言是迄今为止在科学数据中最流行的语言，被61%的受访者使用(其次是Python，39%)。

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。“如果你去看Twitter，LinkedIn和Facebook，那么你会发现，Java是它们所有数据工程基础设施的基础语言，”Driscoll说。

Java不能提供R和Python同样质量的可视化，并且它并非统计建模的最佳选择。但是，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。

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，但它出奇的准确，因此被广泛用于后端分析。它和Hive——一个基于查询并且运行在顶部的框架可以很好地结对工作。

二、大数据平台开发要掌握哪些语言

【导读】现如今，互联网大潮渐渐走向低谷，而传统企业纷纷开始进行数字化转型，大部分企业都在考虑如何挖掘数据的价值，以提高企业的运营效率。足以见证，大数据技术越来越重要。那么，大数据平台开发要掌握哪些语言呢?

大数据框架90%以上都是使用Java开发语言，所以如果要学习大数据技术，首先要掌握Java基础语法以及JavaEE方向的相关知识。

这是学习大数据必须掌握的知识之一。数据的操作语言是SQL，因此很多工具的开发目标就是能够在Hadoop上使用SQL。

大数据的框架都是安装在Linux操作系统上，因此熟练掌握Linux相关知识也是学习大数据的基础知识。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“大数据平台开发要掌握哪些语言?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

三、大数据处理需要用到的编程语言有哪些

1、R语言:为统计人员开发的一种语言，可以用R语言构建深奥的统计模型、数据探索以及统计分析等

2、Python语言：Python是数据分析利器，使用Python进行科学计算可以提高效率，Python可以替代Excel进行更高效的数据处理

3、java语言：Java是一门很适合大数据项目的编程语言，Hadoop、Spark、Storm、Flink、Flume、Kafka、Sqoop等大数据框架和工具都是用Java编写的，因此，大数据会不可避免的使用到Java。

4、Scala语言:Scala是一门轻松的语言，在JVM上运行，成功地结合了函数范式和面向对象范式