从事大数据开发，主要会运用到哪几种语言？

大数据的的开发会运用到很多语言&＃xff0c;那么下面我们来看一下这几种语言的具体运用

Python&＃xff1a;

十多年来&＃xff0c;Python在学术界当中一直很流行&＃xff0c;尤其是在自然语言处理(NLP)等领域。因而&＃xff0c;如果你有一个需要NLP处理的项目&＃xff0c;就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择&＃xff0c;包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模&＃xff0c;或者超快、准确的spaCy。同样&＃xff0c;说到神经网络&＃xff0c;Python同样游刃有余&＃xff0c;有Theano和Tensorflow;随后还有面向机器学习的scikit-learn&＃xff0c;以及面向数据分析的NumPy和Pandas。

还有Juypter/iPython――这种基于Web的笔记本服务器框架让你可以使用一种可共享的日志格式&＃xff0c;将代码、图形以及几乎任何对象混合起来。这一直是Python的杀手级功能之一&＃xff0c;不过这年头&＃xff0c;这个概念证明大有用途&＃xff0c;以至于出现在了奉行读取-读取-输出-循环(REPL)概念的几乎所有语言上&＃xff0c;包括Scala。

Python是一种传统的面向对象语言&＃xff0c;所以大多数开发人员用起来会相当得心应手&＃xff0c;而初次接触R或Scala会让人心生畏惧。一个小问题就是你的代码中需要留出正确的空白处。这将人员分成两大阵营&＃xff0c;一派觉得“这非常有助于确保可读性”&＃xff0c;另一派则认为&＃xff0c;我们应该不需要就因为一行代码有个字符不在适当的位置&＃xff0c;就要迫使解释器让程序运行起来。

JAVA&＃xff1a;

Java&＃xff0c;以及基于Java的框架&＃xff0c;被发现俨然成为了硅谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。“如果你去看Twitter&＃xff0c;LinkedIn和Facebook&＃xff0c;那么你会发现&＃xff0c;Java是它们所有数据工程基础设施的基础语言&＃xff0c;”Driscoll说。

Java不能提供Python同样质量的可视化&＃xff0c;并且它并非统计建模的最佳选择。但是&＃xff0c;如果你移动到过去的原型制作并需要建立大型系统&＃xff0c;那么Java往往是你的最佳选择。

Hadoop和Hive&＃xff1a;

一群基于Java的工具被开发出来以满足数据处理的巨大需求。Hadoop作为首选的基于Java的框架用于批处理数据已经点燃了大家的热情。Hadoop比其他一些处理工具慢&＃xff0c;但它出奇的准确&＃xff0c;因此被广泛用于后端分析。它和Hive一个基于查询并且运行在顶部的框架可以很好地结对工作。
人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视&＃xff0c;均为前沿产业&＃xff0c;多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱&＃xff0c;在此为你推荐几篇优质好文&＃xff1a;
送给大数据开发初学者的良言&＃xff0c;有兴趣的可以看看
http://www.duozhishidai.com/article-7742-1.html
在人工智能和大数据的开发过程中&＃xff0c;有哪些特别需要注意的要点?
http://www.duozhishidai.com/article-2052-1.html
对于大数据开发的学习&＃xff0c;最经典的学习路线是什么&＃xff1f;
http://www.duozhishidai.com/article-1544-1.html

多智时代-人工智能和大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网、云计算的学习交流网站