大數據開發需要學哪些編程語言

大數據開發需要學哪些編程語言，相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

隨著大數據的持續升溫，越來越多的人投身于大數據的浪潮之中，不少完全沒基礎的小伙伴，難免會有這樣的疑問，從事大數據需要學習什么編程語言呢？其實這個問題沒有固定的答案，像Python、R、Java和Scala都是很好的選擇，大家可以根據自身的實際情況進行選擇。

1、Python

一般的數據科學家都會選擇Python作為大數據語言的首選。一直以來，Python流行于學術界，在自然語言處理(NLP)等領域尤其如此。所以，當有一個需要NLP處理的項目時，就會面臨數量多得讓人眼花繚亂的選擇，包括經典的NTLK、使用GenSim的主題建模，或者超快、準確的spaCy。不僅如此，在神經網絡領域Python同樣適用。在大數據處理框架中，Python通常能夠得到支持。

Python與R相反，它是一種傳統的面向對象語言，所以大多數開發人員用起來會相當得心應手。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“這非常有助于確保可讀性”，另一派則認為，我們應該不需要就因為一行代碼有個字符不在適當的位置，就要迫使解釋器讓程序運行起來。
　　

2、R

R又叫做“統計人員為統計人員開發的一種語言”。大家如果需要計算深奧的統計模型，可能會在CRAN上找到它。說到用于分析和標繪，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，如果你不是數據科學家，之前也沒有用過Matlab、SAS或OCTAVE，可能需要一番調整，才能使用R來高效地處理。即使R很適合數據分析的工作，但它并不就擅長一般用途。你可以用R構建模型，但是你需要考慮將模型轉換成Scala或Python，才能用于生產環境。
　　

3、Scala

不得不說，因其類型系統Scala幾乎是最輕松的語言。Scala在JVM上運行，基本上成功地結合了，函數范式和面向對象范式。目前，它在金融界和需要處理海量數據的公司企業中，取得了巨大進展。常常采用一種大規模分布式方式來處理。另外它還是驅動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生態系統，不過它也有一系列廣泛的“原生”庫，用于處理大規模數據(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、支持大數據，還有采用Jupyter和Zeppelin這一形式的基于Web的筆記本框架。考慮到以上的優勢，總體來講，Scala還是利大于弊的。

4、Java

Java很適合大數據的項目。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是這些項目中的首選編程語言。另外還有像Google Cloud Dataflow這些新技術，之前一直還只支持Java。研發人員在竭力理清Node.js應用程序中的一套回調，使用Java可以訪問一個龐大的生態系統，以及除此之外的更多內容。

Java唯一的缺點是非常繁瑣冗長，而且缺少交互式開發所需的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進行開發不那么痛苦。

看完上述內容，你們掌握大數據開發需要學哪些編程語言的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！