大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于大数据核心编程语言有哪些的问题,于是小编就整理了3个相关介绍大数据核心编程语言有哪些的解答,让我们一起看看吧。
大数据的核心算法是***用什么编程语言实现的?你怎么看?
看是要做什么,如果是算法验证,现在流行的是用Python,可以快速的验证算法,因为有很多开源的库,另外可以用传统的计算软件,像Matlab等,还有就是项目的实现,很多是用c++做的,像自动驾驶等,需要适配相应的硬件。
学习大数据开发,需要掌握哪些开发语言?
1、java
Java是开发需求最多的编程语言之一,JAVA和大数据关系很密切,大数据框架的编写支持很多开发语言,目前流行的大数据Hadoop框架,很多部分都是用开源的J***a语言编写。
J***a是学习大数据的编程基础,大数据以J***a技术为基础,在熟练掌握了J***a技术以后,再学习大数据的相关技术会容易很多。
2、Scala
Scala是一门现代的多范式编程语言,设计初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。相比与J***a,Scala的语法更容易掌握。Scala运行在J***a虚拟机之上,可以直接调用J***a类库。
大数据Spark 是在 Scala 语言中实现的,它将 Scala 用作其应用程序框架,和 Scala 能够紧密集成,其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。
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大数据开发零基础需要学习什么内容?(1)J***a、大数据基础
大数据开发所用的需要有J***a、Python、Scala、R等
J***a和Python主要用于Hadoop平台的编程语言,而Scala则用于Spark平台下。
大数据无疑是近年来很火的专业,我们的生活中也逐渐的感觉到了大数据带来的***!学习大数据也是很多人的打算,但是作为初期入门的人来说也不需要学习太多的语言J***A和scale就可以了,就可以做一些大数据开发的工作了,以后要想更好的发展在学习其他语言已经相匹配的知识!
下图为大数据生态
要是先全部学完全部的需要那估计花的时间就要成倍的增加了,其实J***A和scale也不需要学的很深,只要会一些简单的开发,看的懂代码就可以了,主要目的是学习大数据开发,不要本末倒置!
如果学大数据,最好学习哪种编程语言?是J***a还是Python或者C++?
实际上,J***a本来就是从C++衍生出来的, 而且J***a语言的对象模型几乎就是C++对象模型的简化版。然而,C++和J***a之间仍存在一些显著的差异。
j***a语言另辟蹊径,充分考虑程序员们为了应对复杂多变的应用开发,降低开发成本,提高代码复用,选择了编程效率优先这条路。j***a语言的设计者希望语言可以做到跨平台(write once,run anywhere)。那么如何做到跨平台呢,j***a的解决方案是:在操作系统和应用程序间加入一层虚拟机,虚拟机负责屏蔽平台差异,而应用程序编译后生成的是字节码(bytecode),虚拟机通过加载字节码执行,这样就能够满足一份程序在不同平台都生成相同规范的字节码从而做到跨平台,此外各大商业公司、开源社区提供了功能强大的库供j***a程序员[_a***_],效率能不高吗? 为了消除内存分配和内存回收工作量,虚拟机还需要负责内存的分配和回收。
J***a是一种优秀的程序设计语言,相对而言,J***a更容易学习,并且编程环境更为简单。
1.J***a为纯面向对象的语言,能够直接反应现实生活中的对象,容易理解,编程更容易。
2.跨平台,j***a是解释性语言,编译器会把j***a代码变成中间代码,然后在JVM上解释执行,由于中间代码和平台无关因此,j***a语言可以跨平台执行,具有很好的移植性。
3.J***a提供了很多内置的类库,简化了开发人员的程序设计工作,缩短了项目的开发时间。例如,J***a语言提供了对多线程的支持,提供了对网络通信的支持,最重要的是提供了垃圾回收器,这使得开发人员从对内存的管理中解脱出来。
4.去除了C++语言中难以理解、容易混淆的特性,例如头文件、指针、结构、单元、运算符重载、虚拟基础类、多重继承等,使得程序更加严谨、简洁。
J***a 是纯粹的面向对象语言,它因统一的字节码文件和差异化的 JDK 而具有平台无关的特性。
到此,以上就是小编对于大数据核心编程语言有哪些的问题就介绍到这了,希望介绍关于大数据核心编程语言有哪些的3点解答对大家有用。