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适合大数据编程的语言介绍

时间:2018-11-23
浏览:25251
发布:甲骨文华育兴业
赞:8514

  随着大数据的热潮不断升温,几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来,面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据,如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析,而不怎么如何用逻辑数据来分析的话,那也只是简单的数据处理。

  替代性很高的工作,而无法深入规划策略的核心。

  当然,基本功是最不可忽略的环节,想要成为数据科学家,对于下面这个问题你应该要有一定的认识:假如有一个大数据项目,你知道问题领域(problem domain),也知道使用什么基础设施,甚至可能已决定使用哪种框架来处理所有这些数据,但是有一个决定迟迟未能做出:  

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  我该选择哪种语言?下面简要介绍了每种语言,帮助你做出合理的决定。

  R

  R经常被称为是“统计人员为统计人员开发的一种语言”。如果你需要深奥的统计模型用于计算,可能会在CRAN上找到它――你知道,CRAN叫综合R档案网络(Comprehensive R Archive Network)并非无缘无故。说到用于分析和标绘,没有什么比得过ggplot2。而如果你想利用比你机器提供的功能还强大的功能,那可以使用SparkR绑定,在R上运行Spark。


  Python

  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,Python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。  

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  Java

  最终,总是少不了Java,Java可能很适合你的大数据项目。想一想Hadoop MapReduce,它用Java编写。HDFS呢?也用Java来编写。连Storm、Kafka和Spark都可以在JVM上运行(使用Clojure和Scala),这意味着Java是这些项目中的“一等公民”。另外还有像Google Cloud Dataflow(现在是Apache Beam)这些新技术,直到最近它们还只支持Java。

  Java也许不是摇滚明星般备受喜爱的首选语言。但是由于研发人员在竭力理清Node.js应用程序中的一套回调,使用Java让你可以访问一个庞大的生态系统(包括分析器、调试器、监控工具以及确保企业安全和互操作性的库),以及除此之外的更多内容,大多数内容在过去二十年已久经考验(很遗憾,Java今年迎来21岁,我们都老矣)。  

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  哪种语言胜出?

  你该使用哪种语言用于大数据项目?恐怕这还得“视情况而定”。如果你对晦涩的统计运算进行繁重的数据分析工作,那么你不青睐R才怪。如果你跨GPU进行NLP或密集的神经网络处理,那么Python是很好的选择。如果想要一种加固的、面向生产环境的数据流解决方案,又拥有所有重要的操作工具,Java或Scala绝对是出色的选择。


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