Quel langage de programmation dois-je apprendre pour le Big Data ?

Les problèmes résolus à l'ère du Big Data sont principalement de grands ensembles de données, donc le langage de programmation choisi est le même, qui peut gérer de grands ensembles de données et bien résoudre les problèmes. Voici quelques langues grand public recommandées.

Tout d'abord, Java est principalement utilisé à ce stade. Pourquoi ? En effet, il y a trop de gens qui jouent à Java et passent au Big Data, donc beaucoup de gens aiment utiliser Java. Certaines entreprises choisissent d'utiliser le développement du langage Java pour la maintenance et l'utilisation des talents, et d'autres le font parce que la plate-forme utilise l'ancien MapReduce. Le programme est mélangé aux tâches Spark. Java est choisi pour unifier le langage de développement de la plateforme. Certaines entreprises choisissent également le langage Java, plus polyvalent, pour se connecter à des projets externes.

Scala peut également être considéré comme le langage principal pour le développement de Spark Big Data, car lorsque vous apprendrez Spark, vous effectuerez certainement des recherches et des études plus approfondies sur Scala, car pour bien apprendre la technologie Spark, vous avez besoin pour étudier le code source, Besoin de développer des projets de manière plus concise et rapide. Par conséquent, Scala, le langage de développement Big Data de Spark, est le plus populaire.

Python, avec l'essor de l'apprentissage automatique et de l'IA, est également un langage privilégié par de nombreuses personnes ; il existe également une vague de personnes qui l'apprécient, c'est-à-dire les analystes du big data, qui utilisent Python pour la planification de scripts. en SQL et Spark SQL.

R est un langage et un environnement d'exploitation pour l'analyse statistique et les graphiques. R est un logiciel libre et open source appartenant au système GNU. C'est un excellent outil de calcul statistique et de graphisme statistique.

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