Ⅰ 大數據開發常用的編程語言有哪些
大數據常用的編程語言是java。Java可以用來做大數據工作，大數據開發或者應用不必要用Java。目前最火的大數據開發平台是Hadoop，而Hadoop則是採用Java語言編寫。一方面由於hadoop的歷史原因，Hadoop的項目誕生於一個Java高手；另一方面，也有Java跨平台方面的優勢；基於這兩個方面的原因，所以Hadoop採用了Java語言。
Ⅱ 大數據學習需要什麼語言
1，大數據需要的語言Java
java可以說是大數據最基礎的編程語言，據我這些年的經驗，我接觸的很大一部分的大數據開發都是從Jave Web開發轉崗過來的（當然也不是絕對我甚至見過產品轉崗大數據開發的，逆了個天）。
一是因為大數據的本質無非就是海量數據的計算，查詢與存儲，後台開發很容易接觸到大數據量存取的應用場景
二就是java語言本事了，天然的優勢，因為大數據的組件很多都是用java開發的像HDFS,Yarn,Hbase,MR,Zookeeper等等，想要深入學習，填上生產環境中踩到的各種坑，必須得先學會java然後去啃源碼。
說到啃源碼順便說一句，開始的時候肯定是會很難，需要對組件本身和開發語言都有比較深入的理解，熟能生巧慢慢來，等你過了這個階段，習慣了看源碼解決問題的時候你會發現源碼真香。
scala和java很相似都是在jvm運行的語言，在開發過程中是可以無縫互相調用的。Scala在大數據領域的影響力大部分都是來自社區中的明星Spark和kafka,這兩個東西大家應該都知道（後面我會有文章多維度介紹它們），它們的強勢發展直接帶動了Scala在這個領域的流行。
Python和Shell
shell應該不用過多的介紹非常的常用，屬於程序猿必備的通用技能。python更多的是用在數據挖掘領域以及寫一些復雜的且shell難以實現的日常腳本。
2，分布式計算，
什麼是分布式計算？分布式計算研究的是如何把一個需要非常巨大的計算能力才能解決的問題分成許多小的部分，然後把這些部分分配給許多伺服器進行處理，最後把這些計算結果綜合起來得到最終的結果。
舉個栗子，就像是組長把一個大項目拆分，讓組員每個人開發一部分，最後將所有人代碼merge，大項目完成。聽起來好像很簡單，但是真正參與過大項目開發的人一定知道中間涉及的內容可不少。
分布式計算目前流行的工具有：
離線工具Spark，MapRece等
實時工具Spark Streaming，Storm，Flink等
這幾個東西的區別和各自的應用場景我們之後再聊。
3，分布式存儲
傳統的網路存儲系統採用的是集中的存儲伺服器存放所有數據，單台存儲伺服器的io能力是有限的，這成為了系統性能的瓶頸，同時伺服器的可靠性和安全性也不能滿足需求，尤其是大規模的存儲應用。
分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多台獨立的設備上。採用的是可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。
Ⅲ 大數據開發常用的編程語言有哪些
在大數據開發領域，Python無疑是主流語言之一。如果你的數據科學家不熟悉R，那麼Python幾乎是他們必備的工具。Python在自然語言處理（NLP）方面提供了多種選擇，如經典的NLTK、使用GenSim進行主題建模，或是快速准確的spaCy。此外，Jupyter/iPython作為一種基於Web的筆記本伺服器框架，允許用戶以一種可共享的形式混合代碼、圖形以及幾乎任何類型的數據對象。這一直被認為是Python的一大優勢。
而R語言則以其簡潔高效的代碼著稱，只需少量代碼，即可在復雜數據集上進行篩選和高級建模，並生成清晰直觀的圖形表示。它被比喻為Excel的活躍版本，而其強大的社區支持和豐富的軟體包生態系統更是其獨特的優勢。
Java語言雖然在數據可視化和統計建模方面不及R和Python，但在構建大規模系統時卻是首選。Java及其基於Java的框架在大數據處理中扮演著重要角色，尤其是在需要穩定性和擴展性的情況下。
對於大規模數據處理，Hadoop和Hive是一對強大的組合工具。Hadoop作為批處理框架，以其出色的准確性和強大的後端分析能力贏得了廣泛的認可。而Hive則提供了一個基於查詢的框架，可以在Hadoop上運行，兩者結合使用可以滿足各種復雜的數據處理需求。
學習大數據技術，可以參考加米穀提供的相關課程，該平台提供了全面的大數據開發知識和實戰訓練，幫助學員快速掌握技能。
Ⅳ 大數據用什麼語言
1、Python語言
Python往往在大數據處理框架中得到支持，但與此同時，它往往又不是“一等公民”。比如說，Spark中的新功能幾乎總是出現在Scala/Java綁定的首位，可能需要用PySpark編寫面向那些更新版的幾個次要版本(對Spark Streaming/MLLib方面的開發工具而言尤為如此)。
與R相反，Python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，而初次接觸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“這非常有助於確保可讀性”，另一派則認為，我們應該不需要就因為一行代碼有個字元不在適當的位置，就要迫使解釋器讓程序運行起來。
2、R語言
R語言有著簡單而明顯的吸引力。使用R語言，只需要短短的幾行代碼，你就可以在復雜的數據集中篩選，通過先進的建模函數處理數據，以及創建平整的圖形來代表數字。它被比喻為是Excel的一個極度活躍版本。
R語言最偉大的資本是已圍繞它開發的充滿活力的生態系統：R語言社區總是在不斷地添加新的軟體包和功能到它已經相當豐富的功能集中。據估計，超過200萬的人使用R語言，並且最近的一次投票表明，R語言是迄今為止在科學數據中最流行的語言，被61%的受訪者使用(其次是Python，39%)。
3、JAVA
Java，以及基於Java的框架，被發現儼然成為了矽谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。 “如果你去看Twitter，LinkedIn和Facebook，那麼你會發現，Java是它們所有數據工程基礎設施的基礎語言，”Driscoll說。