大数据处理中最常用的编程语言

柠檬学院大数据

　　大数据是门很火的技术，想要成为数据科学家，大数据学习的基本功是不可忽略的环节，大数据处理常用的编程语言就是不可缺少的内容。

　　大数据处理中最常用的变成语言有哪些呢？

　　１、Ｒ语言

　　R的好处在于它简单易上手，透过R，你可以从复杂的数据集中筛选你要的数据，从复杂的模型函数中操作数据，建立井然有序的图表来呈现数字，这些都只需要几行程序代码就可以了，打个比方，它就像是好动版本的Excel。

　　R最棒的资产就是活跃的动态系统，R社群持续地增加新的软件包，还有以内建丰富的功能集为特点。目前估计已有超过200万人使用R，最近的调查显示，R在数据科学界里，到目前为止最受欢迎的语言，占了回复者的61%（紧追在后的是39%的Python）。

　　２、Python语言

　　Python结合了R的快速、处理复杂数据采矿的能力以及更务实的语言等各个特质，迅速地成为主流，Python比起R，学起来更加简单也更直观，而且它的生态系统近几年来不可思议地快速成长，在统计分析上比起R功能更强。

　　在数据处理范畴内，通常在规模与复杂之间要有个取舍，而Python以折衷的姿态出现。IPythonNotebook（记事本软件）和NumPy被用来暂时存取较低负担的工作量，然而Python对于中等规模的数据处理是相当好的工具；Python拥有丰富的资料族，提供大量的工具包和统计特征。

　　３、Java

　　Java没有和R和Python一样好的可视化功能，它也不是统计建模的最佳工具，但是如果你需要建立一个庞大的系统、使用过去的原型，那Java通常会是你最基的选择。

　　4、HadoopandHive

　　为了迎合大量数据处理的需求，以Java为基础的工具群兴起。Hadoop为处理一批批数据处理，发展以Java为基础的架构关键；相较于其他处理工具，Hadoop慢许多，但是无比的准确和可被后端数据库分析广泛使用。和Hive搭配的很好，Hive是基于查询的架构下，运作的相当好。

　　4、Scala

　　又是另一个以Java为基础的语言，和Java很像，对任何想要进行大规模的机械学习或是建立高阶的算法，Scala会是逐渐兴起的工具。它是善于呈现且拥有建立可靠系统的能力。

　　5、KafkaandStorm

　　Kafka是从Linkedin内诞生的，是一个特别快速的查询讯息系统。Kafka的缺点呢?就是它太快了，因此在实时操作时它会犯错，有时候会漏掉东西。

　　Storm是另一个从Scala写出来的架构，在硅谷逐渐大幅增加它在串流处理的受欢迎程度，被Twitter并购，这并不意外，因为Twitter对快速事件处理有极大的兴趣。

　　以上5个技术编程语言就是大数据中比较常用的，如果初学者不知道该学习哪些必学基础就可以按照小编上述总结的顺序学习。希望以上内容可以帮助你更深刻的了解大数据。