大数据语编程言

『壹』 在大数据分析/挖掘领域，哪些编程语言应用最多

现在运用得最多的，当然是C++语言，它的学习难度是相当大的，很多人都学不下去，根本学不明白，因为难所以更紧缺。

『贰』 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。

『叁』 大数据学哪些编程

大数据需要的语言

Java

java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。

Scala

scala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Shell

shell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。

『肆』 大数据用什么语言开发

目前全世界的开发人员，编码人员和软件工程师都使用许多编程语言。根据一项调查，计算机语言的总数总计达9000种。但是，如今，其中只有50种编程语言是首选。

编程语言会根据大数据和AI等行业而有所不同。科技市场由大数据主导，因此，如果作为大数据专业人士，必须学习最重要的编程语言。

大数据中最喜欢的编程语言：

Python

Python在全球拥有500万用户，目前被其视为开发人员最常用的编程语言之一。让我们感受到Python是未来流行编程的是，世界上一些成功的公司选择Python编程语言进行产品开发，比如：NASA，Google，Instagram，Spotify，Uber，Netflix，Dropbox，Reddit和Pinterest，而且初学者和专业人员都认为Python是一种功能强大的语言。

Python由Guido van Rossum于1991年开发，Python成为程序员第一个学习入门级编程语言。

Python最适合针对大数据职业的技术专业人员，将在数据分析，Web应用程序或统计代码与生产数据库集成一起时，Python成为了最佳选择。此外，它还具有强大的库软件包作为后盾，可帮助满足大数据和分析需求，使其成为大数据爱好者的首选。Pandas，NumPy，SciPy，Matplotlib，Theano，SymPy，Scikit学习是大数据中最常用的一些库。

R

R编程语言为数据表示提供了多种图形功能，例如条形图，饼图，时间序列，点图，3D表面，图像图，地图，散点图等。借助R语言，可以轻松地自定义图形并开发新鲜个性的图形。

R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman编写；但是，它现在是由R开发核心团队开发的。它是一种可编程语言，有助于有效地存储和处理数据。R不是数据库，而是一种可以轻松连接到数据库管理系统（DBMS）的语言。R可以轻松连接到excel和MS Office，但它本身不提供任何电子表格数据视图。编程语言是数据分析的理想选择，它有助于访问分析结果的所有领域，并与分析方法结合使用，从而得出对公司重要的肯定结论。

Scala

Scala是金融行业主要使用的一种开源高级编程语言。Scala特点是可确保其在大数据可用性方面的重要性。

Apache Spark是用于大数据应用程序的集群计算框架，是用Scala编写的。大数据专业人员需要在Scala中具有深入的知识和动手经验。

Java

Java进入技术行业已有一段时间了，自Java诞生以来，它就以其在数据科学技术中的多功能性而闻名。值得注意的是，用于处理和存储大数据应用程序的开源框架Hadoop HDFS已完全用Java编写。Java被广泛用于构建各种ETL应用程序，例如Apache，Apache Kafka和Apache Camel等，这些应用程序用于运行数据提取，数据转换以及在大数据环境中的加载。

收入最高的编程语言

根据Stack Overflow的调查，Scala，Go和Objective-C是目前丰厚报酬的编程语言。

• 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，使其成为收入最高的编程语言是完全有符合现实的。

今天有超过250种编程语言，尽管有多种语言可供选择，但多数开发者认为Python仍然是赢家，拥有70,000多个库和820万用户。除了Python，你还需要不断提高自己的技能并学习新的编程语言，以保持与行业的联系。

『伍』 大数据开发常用的编程语言有哪些

1、Python语言
如果你的数据科学家不使用R，他们可能就会彻底了解Python。十多年来，在学术界当中一直很流行，尤其是在自然语言处理（NLP）等领域。因而，如果你有一个需要NLP处理的项目，就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择，包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模，或者超快、准确的spaCy。同样，说到神经网络，Python同样游刃有余，有Theano和Tensorflow；随后还有面向机器学习的scikit-learn，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，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，不过这年头，这个概念证明大有用途，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，包括Scala和R。
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
在过去的几年时间中，R语言已经成为了数据科学的宠儿——数据科学现在不仅仅在书呆子一样的统计学家中人尽皆知，而且也为华尔街交易员，生物学家，和硅谷开发者所家喻户晓。各种行业的公司，例如Google，Facebook，美国银行，以及纽约时报都使用R语言，R语言正在商业用途上持续蔓延和扩散。
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。