大數(shù)據(jù)開發(fā)需要學(xué)哪些編程語言,相信很多沒有經(jīng)驗的人對此束手無策,為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法,通過這篇文章希望你能解決這個問題。
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1、Python
一般的數(shù)據(jù)科學(xué)家都會選擇Python作為大數(shù)據(jù)語言的選。一直以來,Python流行于學(xué)術(shù)界,在自然語言處理(NLP)等領(lǐng)域尤其如此。所以,當(dāng)有一個需要NLP處理的項目時,就會面臨數(shù)量多得讓人眼花繚亂的選擇,包括經(jīng)典的NTLK、使用GenSim的主題建模,或者超快、準(zhǔn)確的spaCy。不僅如此,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域Python同樣適用。在大數(shù)據(jù)處理框架中,Python通常能夠得到支持。
Python與R相反,它是一種傳統(tǒng)的面向?qū)ο笳Z言,所以大多數(shù)開發(fā)人員用起來會相當(dāng)?shù)眯膽?yīng)手。但是初次接觸R或Scala會讓人心生畏懼。一個小問題就是你的代碼中需要留出正確的空白處。這將人員分成兩大陣營,一派覺得“這非常有助于確??勺x性”,另一派則認為,我們應(yīng)該不需要就因為一行代碼有個字符不在適當(dāng)?shù)奈恢?,就要迫使解釋器讓程序運行起來。
2、R
R又叫做“統(tǒng)計人員為統(tǒng)計人員開發(fā)的一種語言”。大家如果需要計算深奧的統(tǒng)計模型,可能會在CRAN上找到它。說到用于分析和標(biāo)繪,沒有什么比得過ggplot2。而如果你想利用比你機器提供的功能還強大的功能,那可以使用SparkR綁定,在R上運行Spark。
然而,如果你不是數(shù)據(jù)科學(xué)家,之前也沒有用過Matlab、SAS或OCTAVE,可能需要一番調(diào)整,才能使用R來高效地處理。即使R很適合數(shù)據(jù)分析的工作,但它并不就擅長一般用途。你可以用R構(gòu)建模型,但是你需要考慮將模型轉(zhuǎn)換成Scala或Python,才能用于生產(chǎn)環(huán)境。
3、Scala
不得不說,因其類型系統(tǒng)Scala幾乎是最輕松的語言。Scala在JVM上運行,基本上成功地結(jié)合了,函數(shù)范式和面向?qū)ο蠓妒健D壳?,它在金融界和需要處理海量?shù)據(jù)的公司企業(yè)中,取得了巨大進展。常常采用一種大規(guī)模分布式方式來處理。另外它還是驅(qū)動Spark和Kafka的一種語言。
由于Scala在JVM里面運行,它可以立即隨意訪問Java生態(tài)系統(tǒng),不過它也有一系列廣泛的“原生”庫,用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)(尤其是Twitter的Algebird和Summingbird)。它還包括一個使用非常方便的REPL,用于交互式開發(fā)和分析,就像使用Python和R那樣。然而Scala也有缺點,它的編譯器運行起來有點慢。不過,它有REPL、支持大數(shù)據(jù),還有采用Jupyter和Zeppelin這一形式的基于Web的筆記本框架??紤]到以上的優(yōu)勢,總體來講,Scala還是利大于弊的。
4、Java
Java很適合大數(shù)據(jù)的項目。比如HadoopMapReduce,它用Java編寫。而HDFS也是用Java來編寫的。連Storm、Kafka和Spark都可以在JVM上運行,這意味著Java是這些項目中的選編程語言。另外還有像Google Cloud Dataflow這些新技術(shù),之前一直還只支持Java。研發(fā)人員在竭力理清Node.js應(yīng)用程序中的一套回調(diào),使用Java可以訪問一個龐大的生態(tài)系統(tǒng),以及除此之外的更多內(nèi)容。
Java唯一的缺點是非常繁瑣冗長,而且缺少交互式開發(fā)所需的REPL。這一點來說,R、Python和Scala都有。不過Java 8中新的Lambda支持功能,對于改善這種情況會有幫助。Java從來不會像Scala那么緊湊,但是Java 8確確實實使得用Java進行開發(fā)不那么痛苦。
看完上述內(nèi)容,你們掌握大數(shù)據(jù)開發(fā)需要學(xué)哪些編程語言的方法了嗎?如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容,歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道,感謝各位的閱讀!
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