赞美大数据的语言

1. 大数据专业主要学习什么语言

大数据专业需要学习哪些技术：

一、编程语言

想要学习大数据技术，首先要掌握一门基础编程语言。java编程语言的使用率最广泛，因此就业机会会更多一些，而Python编程语言正在高速推广应用中，同时学习Python的就业方向会更多一些。

二、Linux

学习大数据一定要掌握一定的Linux技术知识，不要求技术水平达到就业的层次，但是一定要掌握Linux系统的基本操作。能够处理在实际工作中遇到的相关问题。

三、SQL

大数据的特点就是数据量非常大，因此大数据的核心之一就是数据仓储相关工作。因此大数据工作对于数据库要求是非常的高。甚至很多公司单独设置数据库开发工程师。

四、Hadoop

Hadoop是分布式系统的基础框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性、低成本等优点，从事大数据相关工作Hadoop是必学的知识点。

五、Spark

Spark是专门为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。可以用它来完成各种各样的运算，包括SQL查询、文本处理、机器学习等等。

六、机器学习

机器学习是目前人工智能领域的核心技术，在大数据专业中也有非常广泛的引用。在算法和自动化的发展过程中，机器学习扮演着非常重要的角色。可以大大拓展自己的就业方向。

互联网行业里大数据和云智能是当下最重要板块，企业借助大数据技术不仅能避免企业发展时会面临的各种风险，更能解决发展过程中所遇到的种种难题。近些年来大数据的公司越来越多，但是大数据人才需求还存在着很大缺口，为了响应市场需求未来我国还会需要更多的大数据人才。网络、阿里、京东等互联网高企依仗自身的强大技术和数据优势，均已将大数据作为企业的重要战略部署。

大数据专业未来就业方向解析：

一、ETL研发

企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL.

二、Hadoop开发

随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。

三、可视化工具开发

可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

四、信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

五、数据仓库研究

为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

六、OLAP开发

OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

七、数据科学研究

数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。

八、数据预测分析

营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

九、企业数据管理

企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。

十、数据安全研究

数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。

大数据的特点就是能够灵活、快速、高效的响应各种市场需求。大数据的受众领域非常广泛，不仅改善着人们的社会活动和生活方式，运用好大数据技术还能为企业带了更多的商机和商业价值。大数据不仅与IT行业关系密切，众多行业都已经开始了大数据运营的布局，例如金融、医疗、政府等。撼地大数据就是以大数据技术为基础研发出了属于自己的大数据数智招商系统，为产业招商打造了一个精准招商服务云平台，极大的改善了现阶段产业园招商难的窘境。

2. 大数据用什么语言

1、语言
Python往往在大数据处理框架中得到支持，但与此同时，它往往又不是“一等公民”。比如说，Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本（对Spark Streaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此）。

与R相反，Python是一种传统的面向对象语言，所以大多数开发人员用起来会相当得心应手，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，一派觉得“这非常有助于确保可读性”，另一派则认为，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，就要迫使解释器让程序运行起来。
2、R语言
R语言有着简单而明显的吸引力。使用R语言，只需要短短的几行代码，你就可以在复杂的数据集中筛选，通过先进的建模函数处理数据，以及创建平整的图形来代表数字。它被比喻为是Excel的一个极度活跃版本。
R语言最伟大的资本是已围绕它开发的充满活力的生态系统：R语言社区总是在不断地添加新的软件包和功能到它已经相当丰富的功能集中。据估计，超过200万的人使用R语言，并且最近的一次投票表明，R语言是迄今为止在科学数据中最流行的语言，被61%的受访者使用(其次是Python，39%)。
3、JAVA
Java，以及基于Java的框架，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，LinkedIn和Facebook，那么你会发现，Java是它们所有数据工程基础设施的基础语言，”Driscoll说。
Java不能提供R和Python同样质量的可视化，并且它并非统计建模的最佳选择。但是，如果你移动到过去的原型制作并需要建立大型系统，那么Java往往是你的最佳选择。
4、Hadoop和Hive
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，但它出奇的准确，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。

3. 大数据应该学习什么语言

一般来说来大家很多都是从Java开始的，源Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、maprece等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
Java的方向也有很多，如JavaSE、JavaEE等，但是我们不是完全都要掌握的，一般大数据来说，我们只需要掌握Java的标准版本JavaSE就行。像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了。

4. 有没有大神能用通俗的语言讲一下什么是大数据

大数据其实就是把很多的一个小的数据集合在一起，然后再通过一个获取之后专进行一个储存，并属再次管理和分析，然后通过这样的一个行为就可以判断出来我们很多用户自己喜欢的是什么，偏向于什么样的东西，这些都是可以通过这样的东西去分析的。

5. 大数据专业主要学习什么语言

大数据是近五年兴起的行业，发展迅速，很多技术经过这些年的迭代也变得比较成熟了，同时新的东西也不断涌现，想要保持自己竞争力的唯一办法就是不断学习。但是，大数据需要学习什么？1 思维导图下面的是我之前整理的一张思维导图，内容分成几大块，包括了分布式计算与查询，分布式调度与管理，持久化存储，大数据常用的编程语言等等内容，每个大类下有很多的开源工具。2大数据需要的语言Javajava可以说是大数据最基础的编程语言，据我这些年的经验，我接触的很大一部分的大数据开发都是从Jave Web开发转岗过来的（当然也不是绝对我甚至见过产品转岗大数据开发的，逆了个天）。一是因为大数据的本质无非就是海量数据的计算，查询与存储，后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景二就是java语言本事了，天然的优势，因为大数据的组件很多都是用java开发的像HDFS,Yarn,Hbase,MR,Zookeeper等等，想要深入学习，填上生产环境中踩到的各种坑，必须得先学会java然后去啃源码。说到啃源码顺便说一句，开始的时候肯定是会很难，需要对组件本身和开发语言都有比较深入的理解，熟能生巧慢慢来，等你过了这个阶段，习惯了看源码解决问题的时候你会发现源码真香。Scalascala和java很相似都是在jvm运行的语言，在开发过程中是可以无缝互相调用的。Scala在大数据领域的影响力大部分都是来自社区中的明星Spark和kafka,这两个东西大家应该都知道（后面我会有文章多维度介绍它们），它们的强势发展直接带动了Scala在这个领域的流行。Python和Shellshell应该不用过多的介绍非常的常用，属于程序猿必备的通用技能。python更多的是用在数据挖掘领域以及写一些复杂的且shell难以实现的日常脚本。3分布式计算什么是分布式计算？分布式计算研究的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多服务器进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。举个栗子，就像是组长把一个大项目拆分，让组员每个人开发一部分，最后将所有人代码merge，大项目完成。听起来好像很简单，但是真正参与过大项目开发的人一定知道中间涉及的内容可不少。分布式计算目前流行的工具有：离线工具Spark，MapRece等实时工具Spark Streaming，Storm，Flink等这几个东西的区别和各自的应用场景我们之后再聊。4分布式存储传统的网络存储系统采用的是集中的存储服务器存放所有数据，单台存储服务器的io能力是有限的，这成为了系统性能的瓶颈，同时服务器的可靠性和安全性也不能满足需求，尤其是大规模的存储应用。分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。采用的是可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。上图是hdfs的存储架构图，hdfs作为分布式文件系统，兼备了可靠性和扩展性，数据存储3份在不同机器上（两份存在同一机架，一份存在其他机架）保证数据不丢失。由NameNode统一管理元数据，可以任意扩展集群。主流的分布式数据库有很多hbase，mongoDB，GreenPlum，redis等等等等，没有孰好孰坏之分，只有合不合适，每个数据库的应用场景都不同，其实直接比较是没有意义的，后续我也会有文章一个个讲解它们的应用场景原理架构等。5分布式调度与管理现在人们好像都很热衷于谈"去中心化"，也许是区块链带起的这个潮流。但是"中心化"在大数据领域还是很重要的，至少目前来说是的。分布式的集群管理需要有个组件去分配调度资源给各个节点，这个东西叫yarn;需要有个组件来解决在分布式环境下"锁"的问题，这个东西叫zookeeper；需要有个组件来记录任务的依赖关系并定时调度任务，这个东西叫azkaban。当然这些“东西”并不是唯一的，其实都是有很多替代品的，本文只举了几个比较常用的例子。

6. java的数据分析和Python的数据分析一样吗

数据分析都一样
但是用Java做数据分析和python做感觉肯定不一样
Java是做面向对象编程， 处理数据多一步麻烦事，python就很直接

7. 大数据专业主要学哪些语言

1、Java

大数据的本质无非就是海量数据的计算、查询与存储，后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景，所以 Java 语言有着天然优势，现在大数据的组件很多都是用 Java 开发的，比如 HDFS、Yarn、HBase、MapRece、ZooKeeper等等。

2、Python

Python 的优势在于资源丰富，拥有坚实的数值算法、图标和数据处理基础设施，建立了非常良好的生态环境。并不是所有的企业都能自己生产大量数据用于决策辅助，更多的互联网企业都是靠爬虫来抓取互联网数据进行分析，而 Python 在网络爬虫领域有着强势地位。Python 的战略定位就是做一种简单、易用但专业、严谨的通用言语组合。Python 语法简捷而清晰，对底层做了很好的封装，是一种很容易上手的高级语言。更重要的是， Python 的包装能力、可组合性、可嵌入性都很好，可以把各种复杂性包装在 Python 模块里，暴露出漂亮的接口。

3、Scala

Scala 在 JVM 上运行，基本上成功地结合了函数范式和面向对象范式。目前，它在金融界和需要处理海量数据的公司企业中取得了巨大进展。Scala 通常采用一种大规模分布式方式来处理数据，它还驱动着像 Spark 和 Kafka 这样的大数据处理平台，也被 Twitter 和 LinkedIn 这样的大型企业所使用。

8. 大数据开发常用的编程语言有哪些

大数据常用的编程语言是Java。Java可以用来做大数据工作，大数据开发或者应用不必要用Java。目前最火的大数据开发平台是Hadoop，而Hadoop则是采用Java语言编写。一方面由于hadoop的历史原因，Hadoop的项目诞生于一个Java高手；另一方面，也有Java跨平台方面的优势；基于这两个方面的原因，所以Hadoop采用了Java语言。

9. 大数据的运用语言哪些数据支撑

可以选择的语言：

Python和Java上手相对较快，对编程能力要求不是非常高，编程效率相对较高，能够更“优雅”、更快速去实现一个原型；

• 性能方面，Java的JIT优化使得性能几乎可以赶上C++了；

• 二者的平台移植性都不错；

• Python在数据挖掘方面有比较专业和全面的库支持，也是编程效率较高的一个原因；

• 处理基于Hadoop/Spark的大数据业务时，Java有先天优势，Hadoop对Java支持最全面

大数据活在“云端”！唯有云计算能让大数据找到自己的轨迹和存在的真正价值；但大数据不是无根的浮云，它有自己的根，源源不断输送数据的根。