大數據語編程言

『壹』 在大數據分析/挖掘領域，哪些編程語言應用最多

現在運用得最多的，當然是C++語言，它的學習難度是相當大的，很多人都學不下去，根本學不明白，因為難所以更緊缺。

『貳』 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。

『叄』 大數據學哪些編程

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

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。

『肆』 大數據用什麼語言開發

目前全世界的開發人員，編碼人員和軟體工程師都使用許多編程語言。根據一項調查，計算機語言的總數總計達9000種。但是，如今，其中只有50種編程語言是首選。

編程語言會根據大數據和AI等行業而有所不同。科技市場由大數據主導，因此，如果作為大數據專業人士，必須學習最重要的編程語言。

大數據中最喜歡的編程語言：

Python

Python在全球擁有500萬用戶，目前被其視為開發人員最常用的編程語言之一。讓我們感受到Python是未來流行編程的是，世界上一些成功的公司選擇Python編程語言進行產品開發，比如：NASA，Google，Instagram，Spotify，Uber，Netflix，Dropbox，Reddit和Pinterest，而且初學者和專業人員都認為Python是一種功能強大的語言。

Python由Guido van Rossum於1991年開發，Python成為程序員第一個學習入門級編程語言。

Python最適合針對大數據職業的技術專業人員，將在數據分析，Web應用程序或統計代碼與生產資料庫集成一起時，Python成為了最佳選擇。此外，它還具有強大的庫軟體包作為後盾，可幫助滿足大數據和分析需求，使其成為大數據愛好者的首選。Pandas，NumPy，SciPy，Matplotlib，Theano，SymPy，Scikit學習是大數據中最常用的一些庫。

R

R編程語言為數據表示提供了多種圖形功能，例如條形圖，餅圖，時間序列，點圖，3D表面，圖像圖，地圖，散點圖等。藉助R語言，可以輕松地自定義圖形並開發新鮮個性的圖形。

R語言由Ross Ihaka和Robert Gentleman編寫；但是，它現在是由R開發核心團隊開發的。它是一種可編程語言，有助於有效地存儲和處理數據。R不是資料庫，而是一種可以輕松連接到資料庫管理系統（DBMS）的語言。R可以輕松連接到excel和MS Office，但它本身不提供任何電子表格數據視圖。編程語言是數據分析的理想選擇，它有助於訪問分析結果的所有領域，並與分析方法結合使用，從而得出對公司重要的肯定結論。

Scala

Scala是金融行業主要使用的一種開源高級編程語言。Scala特點是可確保其在大數據可用性方面的重要性。

Apache Spark是用於大數據應用程序的集群計算框架，是用Scala編寫的。大數據專業人員需要在Scala中具有深入的知識和動手經驗。

Java

Java進入技術行業已有一段時間了，自Java誕生以來，它就以其在數據科學技術中的多功能性而聞名。值得注意的是，用於處理和存儲大數據應用程序的開源框架Hadoop HDFS已完全用Java編寫。Java被廣泛用於構建各種ETL應用程序，例如Apache，Apache Kafka和Apache Camel等，這些應用程序用於運行數據提取，數據轉換以及在大數據環境中的載入。

收入最高的編程語言

根據Stack Overflow的調查，Scala，Go和Objective-C是目前豐厚報酬的編程語言。

• Scala– 150,000美元

• java– 120,000美元

• Python– 120,000

• R – 109,000美元

Twitter，Airbnb，Verizon和Apple等公司都使用Scala。因此，使其成為收入最高的編程語言是完全有符合現實的。

今天有超過250種編程語言，盡管有多種語言可供選擇，但多數開發者認為Python仍然是贏家，擁有70,000多個庫和820萬用戶。除了Python，你還需要不斷提高自己的技能並學習新的編程語言，以保持與行業的聯系。

『伍』 大數據開發常用的編程語言有哪些

1、Python語言
如果你的數據科學家不使用R，他們可能就會徹底了解Python。十多年來，在學術界當中一直很流行，尤其是在自然語言處理（NLP）等領域。因而，如果你有一個需要NLP處理的項目，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、准確的spaCy。同樣，說到神經網路，Python同樣游刃有餘，有Theano和Tensorflow；隨後還有面向機器學習的scikit-learn，以及面向數據分析的NumPy和Pandas。
還有Juypter/iPython――這種基於Web的筆記本伺服器框架讓你可以使用一種可共享的日誌格式，將代碼、圖形以及幾乎任何對象混合起來。這一直是Python的殺手級功能之一，不過這年頭，這個概念證明大有用途，以至於出現在了奉行讀取－讀取－輸出－循環（REPL）概念的幾乎所有語言上，包括Scala和R。
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
在過去的幾年時間中，R語言已經成為了數據科學的寵兒——數據科學現在不僅僅在書獃子一樣的統計學家中人盡皆知，而且也為華爾街交易員，生物學家，和矽谷開發者所家喻戶曉。各種行業的公司，例如Google，Facebook，美國銀行，以及紐約時報都使用R語言，R語言正在商業用途上持續蔓延和擴散。
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。
Java不能提供R和Python同樣質量的可視化，並且它並非統計建模的最佳選擇。但是，如果你移動到過去的原型製作並需要建立大型系統，那麼Java往往是你的最佳選擇。
4、Hadoop和Hive
一群基於Java的工具被開發出來以滿足數據處理的巨大需求。Hadoop作為首選的基於Java的框架用於批處理數據已經點燃了大家的熱情。Hadoop比其他一些處理工具慢，但它出奇的准確，因此被廣泛用於後端分析。它和Hive——一個基於查詢並且運行在頂部的框架可以很好地結對工作。