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大数据开发需要学什么编程语言?随着大数据的持续升温,越来越多的人投身于大数据的浪潮之中,不少完全没基础的小伙伴,难免会有这样的疑问,从事大数据需要学习什么编程语言呢?其实这个问题没有固定的答案,像Python、R、Java和Scala都是很好的选择,大家可以根据自身的实际情况进行选择。
1、Scala
不得不说,因其类型系统Scala几乎是较轻松的语言。Scala在JVM上运行,基本上成功地结合了,函数范式和面向对象范式。目前,它在金融界和需要处理海量数据的公司企业中,取得了巨大进展。常常采用一种大规模分布式方式来处理。另外它还是驱动Spark和Kafka的一种语言。
由于Scala在JVM里面运行,它可以立即随意访问Java生态系统,不过它也有一系列广泛的“原生”库,用于处理大规模数据(尤其是Twitter的Algebird和Summingbird)。它还包括一个使用非常方便的REPL,用于交互式开发和分析,就像使用Python和R那样。然而Scala也有缺点,它的编译器运行起来有点慢。不过,它有REPL、支持大数据,还有采用Jupyter和Zeppelin这一形式的基于Web的笔记本框架。考虑到以上的优势,总体来讲,Scala还是利大于弊的。
2、Java
Java很适合大数据的项目。比如HadoopMapReduce,它用Java编写。而HDFS也是用Java来编写的。连Storm、Kafka和Spark都可以在JVM上运行,这意味着Java是这些项目中的选编程语言。另外还有像Google Cloud Dataflow这些新技术,之直还只支持Java。研发人员在竭力理清Node.js应用程序中的一套回调,使用Java可以访问一个庞大的生态系统,以及除此之外的更多内容。
Java的缺点是非常繁琐冗长,而且缺少交互式开发所需的REPL。这一点来说,R、Python和Scala都有。不过Java 8中新的Lambda支持功能,对于改善这种情况会有帮助。Java从来不会像Scala那么紧凑,但是Java 8确确实实使得用Java进行开发不那么痛苦。
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