Welche Programmiersprache sollte ich für Big Data lernen?

Die im Big-Data-Zeitalter gelösten Probleme sind hauptsächlich große Datensätze, daher ist die gewählte Programmiersprache dieselbe, die mit großen Datensätzen umgehen und Probleme gut lösen kann. Hier sind einige empfohlene Mainstream-Sprachen.

Zuerst wird hauptsächlich Java verwendet. Warum? Dies liegt daran, dass zu viele Leute Java spielen und sich Big Data zuwenden. Daher entscheiden sich viele Unternehmen für die Java-Sprachentwicklung zur Wartung und zum Einsatz von Talenten, andere wiederum, weil die Plattform über alte MapReduce-Programme verfügt werden mit Spark-Aufgaben gemischt und Java wird als einheitliche Entwicklungssprache der Plattform ausgewählt. Einige Unternehmen wählen auch die vielseitigere Java-Sprache für die Entwicklung, um eine Verbindung zu externen Projekten herzustellen.

Scala kann auch als die Hauptsprache für die Big-Data-Spark-Entwicklung bezeichnet werden, denn nachdem Sie Spark gelernt haben, werden Sie auf jeden Fall weitere Forschungen und Studien zu Scala durchführen, denn um die Spark-Technologie gut zu erlernen, benötigen Sie Um den Quellcode zu studieren, müssen Projekte prägnanter und schneller entwickelt werden. Daher ist Scala, die Spark-Big-Data-Entwicklungssprache, die beliebteste.

Python ist mit dem Aufkommen von maschinellem Lernen und KI auch eine von vielen Menschen bevorzugte Sprache; es gibt auch eine Welle von Leuten, die es mögen, das heißt Big-Data-Analysten, die Python für die Skriptplanung verwenden in SQL und Spark SQL.

R ist eine Sprache und Betriebsumgebung für statistische Analysen und Grafiken. R ist eine kostenlose, kostenlose Open-Source-Software, die zum GNU-System gehört. Es ist ein hervorragendes Werkzeug für statistische Berechnungen und statistische Grafiken.

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