最佳的大数据编程语言-第1部分

Information concept. 3D render.

大数据项目现在对所有行业都很常见,无论大小,所有这些行业都在寻求利用大数据提供的所有洞察。当数据以惊人的速度增长时,就会变得复杂起来。不管我们开发的软件是多么先进和基于GUI的,计算机编程是最核心的。唯一能救你的就是数据语言。

数据语言列表

1. Java

Java毫不动摇的普及程度足以证明它是数据科学的最佳编程语言。JVM生态系统一部分的所有平台,例如MapReduce,HDFS,Storm,Kafka,Spark和Apache Beam,都与Java兼容。Java使您可以访问调试工具,监视工具,库和分析器的mongo集合,因此,它是数据科学中测试,修订和验证最丰富的语言。

Java提供的最大好处是它与平台无关,并且一旦编译就可以在任何平台上执行。因此,无需使用特定于该语言的编译器。

最大的问题是,它过于冗长,而且没有用于迭代开发的REPL。

2. R

R编程语言是数据科学家和分析师最喜欢的2种编程语言之一。R编程语言与其他语言有很大不同,因为R编程语言本质上是用于统计计算和图形的专用语言。因此,它不能替代任何语言。R具有简单明显的吸引力。即使行和列数据不断变化或增长,R仍可用于自动执行大量这些计算。

R被用于创建谷歌、Facebook、Twitter和许多其他服务背后的算法。它可以在Linux、Windows和MacOS上运行。

3. SQL

SQL是结构化查询语言(Structured Query Language)的缩写,它是数十年来存储和检索数据的核心。它仍然是数据分析师中非常流行的工具。使用SQL可以完成的一些任务是:

1)它可以帮助您与数据库进行交互。

2)它用于从大量数据中过滤相关信息。

3)通过仅提取数据的相关部分并进行处理而不是处理整个数据库表,它可以减少在线请求和查询的周转时间。

4)它是一种标准化的编程语言,用于管理关系数据库和对数据执行各种操作。

4. Hadoop

Hadoop是最好的数据科学开源编程语言之一。它有一个基于Java的编程框架,支持在分布式计算环境中处理和存储非常大的数据集。

Hadoop被设计为在您的大数据应用程序环境中具有强大的功能,即使单个服务器或群集出现故障,它也将继续其功能。它旨在从单个服务器扩展到数千台机器,每台机器都提供本地计算和存储。

尽管Hadoop比其他一些处理工具要慢,但是事实证明结果非常准确,这使其成为后端分析的最佳选择。

5. JavaScript

JavaScript是一种流行的、强大的、动态的和最广泛使用的脚本和编程语言,用于为web创建很酷的网站和游戏。它的大部分语法都来自C语言。JavaScript最有利的特性是兼容所有浏览器,90%以上的web页面都使用它。

尽管它与Java语言完全无关,但它仍然允许开发人员执行客户端脚本,与用户实时交互,控制浏览器以及与服务器异步通信。

6. SAS

SAS是统计分析系统的缩写,是数据科学最佳编程语言的领导者。它是商业分析领域中最好的,在私有组织中份额最高。自1960年代以来,SAS就一直用于统计建模,并且在经过多年的更新和完善之后仍然保持着这一地位。普及的主要原因是它具有广泛的统计功能和用户友好的GUI,可以在很短的时间内学会。SAS包含各种组件,用于访问数据库和平面的,未格式化的文件,处理数据以及生成图形输出以在网页和其他目标上发布。

7. SPSS

SPSS statistics是一个用于逻辑批处理和非批处理统计分析的软件包。SPSS是一个基于Windows的程序,可以用来执行数据输入和分析,并创建表格和图表。它能够处理大量的数据,并且能够执行文本中涉及的所有分析以及更多的功能。

IBM SPSS已经使用了几十年,从那时起,它为统计学家和数据科学家提供了强大的工具。多年来,SPSS平台已经发展到支持所有阶段的数据挖掘过程,其中也包括以下:

1)模型开发

2)模型部署

3)模型更新

关于数据科学的最佳编程语言的清单尚未完成。列表的其余部分将在下一篇中继续。

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