大数据开发中最常用的编程语言

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斯卡拉

Scala是面向对象和函数式编程范例的完美结合. 它快速，强大，是许多大数据人士选择的语言. 实际上，两个最受欢迎的大数据处理框架Apache Spark和Apache Kafka是在Scala上构建的.

Spark and Kafka

Scala在JVM上运行，这意味着用Scala编写的代码可以在基于Java的大数据生态系统中轻松使用. 但是，使Scala与Java区别的一个重要因素是，相比之下，Scala的详细程度要低得多. 在Scala中，您可以使用很少的代码来实现Java中数百行代码的功能. 但是与Go和Python相比，Scala具有学习曲线陡峭的缺点，对初学者来说不够友好.

为什么选择Scala进行大数据开发？

快速而强大；适用于使用Apache Spark和其他大数据框架进行分布式大数据处理；在JVM上运行，可以在基于Java的生态系统中使用； Python

根据近年来开发人员对Stack Overflow的调查结果，Python已被宣布为近年来发展最快的编程语言之一. Python被广泛使用，大数据开发是主要的应用领域之一.

神经网络

大数据框架中越来越多的数据分析和处理库（例如Pandas，NumPy和SciPy）都基于Python. 不仅如此，大多数流行的机器学习和深度学习框架（例如scikit-learn，Tensorflow等）也是用Python编写的，这使得Python在大数据生态系统中的使用越来越多.

在大数据编程中使用Python及其缺点的缺点之一是速度慢. 尽管Python语言非常简单易用，但大数据专家发现，以Java或Scala等语言构建的系统比Python更快，功能更强大.

但是大数据统计分析工具，Python在其他领域的出色表现弥补了这一缺点. 由于Python主要是一种脚本语言，因此交互式编码使大数据分析的开发变得容易. 可以使用现有的大数据框架（例如Apache Hadoop和Apache Spark）轻松调用Python，从而使我们能够进行的预测分析.

为什么要使用Python进行大数据开发？

各种通用的数据分析和机器学习库易于使用，并且与大数据工具集成在一起，可以轻松地执行各种交互式计算R

统计开发人员应该熟悉R. R被称为“统计语言”，因为R通常用于开发数据分析模型. 在大型R软件包存储库（CRAN）的支持下，使用R可以完成大数据处理中从分析到数据可视化的几乎所有任务. R可以与Apache Hadoop，Apache Spark和其他流行的框架集成，以开发大数据处理和分析.

R绘图很棒

使用R作为大数据编程语言的一个问题是R不是很通用. 这意味着用R编写的代码不能在生产部署中使用，通常必须转换为其他编程语言，例如Python或Java. 换句话说，如果您的目标只是开发大数据的统计分析模型，则可以考虑使用R.

为什么要使用R进行大数据开发？

专为数据科学而设计，以支持Hadoop和Spark强大的统计建模和可视化功能Java

首先要说明的是，把Java抛在后面并不是说Java不重要. 一些传统的大数据框架（例如Apache Hadoop）及其生态系统中的所有组件都是基于Java开发的，并且Java语言运行稳定，应用程序最稳定，也是最适合生产的语言！

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Java的主要缺点之一是冗长. 例如，Java程序员编写数百行代码来完成一项任务，但是Python或Scala程序员只需编写数十行代码即可完成任务，因此这可能会阻止许多新程序员. 但是，Java 8中引入了lambda函数，使开发更加方便. 与Python等新来者的语言不同，Java不支持迭发，因此Java程序员应注意版本问题.

尽管存在一些问题，但是由于Java的稳定操作特别适合生产并且继续依赖于传统的大数据工具和框架，因此大数据编程的首选语言仍然是Java.

为什么要使用Java进行大数据开发？

传统的大数据工具和框架是稳定的大数据统计分析工具，并且使用Java和强大的生态系统Go进行了生产验证.

Go是近年来发展最快的编程语言之一. 据说这是由一群对C ++感到沮丧的Google工程师设计的. 因为Go支持许多大数据基础架构，包括著名的Kubernetes，Docker等.

k8s

Go运行速度快，易于学习，并且开发起来也相当容易，更不用说部署了. 更重要的是，随着公司希望建立的数据分析系统，基于Go的系统已用于集成机器学习和大数据的并行处理. 其他语言也可以轻松调用基于Go的系统接口.

为什么要使用Go进行大数据开发？

快速且易于使用大数据基础架构中使用的许多工具都是基于Go的高效分布式计算. 当然您可能会说存在诸如C ++，Julia和MATLAB之类的语言，但是这些语言与上面讨论的语言相同. 相反，它们在某些方面缺乏速度，效率，易用性使用，文档和社区支持.

让我们看一下这些语言在大数据开发领域中的优缺点，如下表所示. 符号表示可能的最佳语言

主流大数据开发语言的优缺点比较

在大数据开发中各种语言的应用场景

这些语言的使用取决于特定的应用场景. 如果您的任务涉及涉及大量统计计算的数据分析，那么R将是您选择的语言. 如果您想为大数据开发流应用程序，Scala可能是一个更好的选择. 如果您想使用机器学习来挖掘大数据并构建预测模型，那么Python无疑是最合适的. 如果您只打算对传统的大数据框架（hadoop）进行二次开发，那么Java是最合适的.

当然，您也可以选择组合几种语言以构建有效且可靠的解决方案. 例如，您可以使用Python训练机器学习模型并将其以分布式模式部署在Spark上.

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