各位同学对于大数据编程语言知道多少呢？今天加米谷带着大家一起来看看常见的3种大数据编程语言，一起来看看他们的功能与特征。

根据数据科学界Kd Nugget的年度调查，“什么编程/统计语言用于数据科学工作”，下图表示语言的流行程度：

但是，根据市场调查和用户体验，我们从列表中入围了前3种大数据编程语言，它们是数据科学中最常用的编程语言。

一、Java

Java是终极大数据编程语言。根据行业报告，自90年代中期以来，Java一直将自己列为最受欢迎的一两种开源编程语言。有许多因素在使Java流行方面起着至关重要的作用。

Java功能

Java使其适合数据科学家的重要特征是：

• Java与Java虚拟机（JVM）相关，因此，Java几乎可以在每个系统上运行。具有可移植性，对Java的投资对开发人员来说是长期的利益。
• Java具有良好的性能，这使其在企业和小型应用程序中都很受欢迎。
• Java是一种静态类型的语言。因此，可以快速的开发，更轻松地进行维护。
• Java向后兼容，这意味着即使Java发布了新版本，您也可以完美地使用它的旧版本。这可以帮助组织或个人摆脱返工。
• Java具有广泛的社区支持，例如Stack Overflow和GitHub。这是它受欢迎的另一个原因。

现在，如果从大数据角度考虑，JVM是Hadoop MapReduce等大数据分析工具的支柱。不仅Hadoop，而且许多其他大数据分析工具（如Storm，Spark和Kafka）也都是用Java编写的，并在JVM（Clojure和Scala中）上运行。与大数据相关的另一种技术Apache Beam（以前称为Google Cloud Dataflow）仅支持Java。

因此，Java对于想要深入了解Hadoop代码的任何Hadoop开发人员都是必不可少的。要了解代码功能和故障排除，必须具备核心知识和高级Java知识。因此，Java是大数据开发所必需的。

从数据科学的角度进行迭代开发，Java 8提供了新的lambda支持，该支持有助于减少冗长性。同样在Java 9版本中，用户将获得REPL支持。新版本中的这两大增强功能使Java与其他流行的数据科学语言R，Python或Scala几乎相似地兼容。

二、Python

当下Python重要性正在上升。Python已成为近十年来一些最流行的技术中的主要语言，例如数据科学，机器学习，人工智能（AI），机器人技术，大数据和网络安全。

Python是一种简单的开源通用语言。因此，很容易为任何人学习Python。这是大数据编程语言成功背后的最重要原因。凭借其丰富的实用程序和库以及易于使用的功能，它对于大数据处理和分析非常有用。

与R不同，Python是传统的面向对象语言。因此大多数开发人员都觉得使用它相对容易。另一方面，对于初学者来说，初次接触R或Scala可能会成为陡峭的学习曲线。

Python功能

下列功能使python非常适合快速数据科学应用程序开发。

• Python是一种解释型语言。因此，编码程序不需要任何编译。
• Python动态定义变量类型。
• Python的独特之处在于其更少的编码，这使得它为用户所接受。
• Python是强类型的，需要手动类型转换。
• Python是可移植的。

Python在大数据中已变得非常重要。凭借其全面的数据处理库集，Python对于数据科学家而言是一种易于使用的语言。它使大数据专家 可以开发可扩展的应用程序。而且，它可以轻松地与Web应用程序集成。用户 可以在python环境中安装许多开源软件包，这在以后的某个时间可能会有用。

三、Scala

Scala采用混合语言方式处理大数据。这是一种高度可扩展的通用编程语言，结合了面向对象和功能编程的功能。

Scala功能

Scala的一些著名功能包括：

• Scala是一种通用语言，设计简洁明了。因此，它不太冗长。
• Scala以单独的方式支持OOP和函数式编程。
• Scala可与Java库互操作。
• 它是便携式的。可以编写Scala的源代码，然后将其作为已编译的Java字节码在JVM上运行。
• Scala可以编译为JavaScript。因此，您可以使用Scala编写Web应用程序。
• Scala在编译时检查类型。因此，开发人员可以在编译时捕获错误，并且可以避免许多生产问题。

Scala在数据科学领域是Java和Python的竞争对手，并且由于在大数据Hadoop行业中广泛使用Apache Spark而变得越来越受欢迎。

Apache Spark用Scala编写。Scala不仅是数据处理领域，而且还被誉为机器学习和流分析的语言。Apache Spark内置了许多支持机器学习算法的API和库。

总结

总之，如果您是一个有抱负的大数据专家，那么Linux和Java是Hadoop等最受欢迎的大数据工具的基础。如果您想在数据科学和大数据领域中蒸蒸日上，那么了解以上三种语言是一个优势。但是，逐渐扩大规模对于取得更好的成就是有意义的。