大数据程序培训：大数据编程用哪种语言好

作者：加米谷大数据小编来源：成都加米谷大数据 2020/3/10 10:28:37

在大数据领域，基于不同的技术框架去搭建大数据平台，编程语言的选择，一方面限于自身框架，另一方面也需要考虑用哪种语言更好，能更高效地完成任务。在大数据程序培训当中，很多人对于大数据编程用哪种语言好。

在大数据领域，基于不同的技术框架去搭建大数据平台，编程语言的选择，一方面限于自身框架，另一方面也需要考虑用哪种语言更好，能更高效地完成任务。在大数据程序培训当中，很多人对于大数据编程用哪种语言好，始终存在疑问，今天我们就来解解惑。

从主流的编程语言来说，目前大数据领域当中用的比较多的，也就是Java、Python、Scala、R语言这几项，基于不同的计算框架，既有基于框架自身的编程语言，也有系统框架开放的API接口，支持多种语言来编程。

大数据程序培训

首先从Java语言来说，作为IT领域具备相当用户量的一门语言，其用户基础是非常广泛的。也正是基于此，一代的大数据技术框架Hadoop，主要采用的编程语言，就是Java，Hadoop框架当中的核心组件MapReduce、HDFS，都是基于Java语言的。

另外，后续的几个大数据计算引擎，如Storm、Kafka和Spark都可以在JVM上运行（使用Clojure和Scala）；还有一些大数据相关技术，如Google Cloud Dataflow（现在是Apache Beam），还是基于Java为主。

Java被诟病的点，主要是繁琐冗长，而且缺少交互式开发所需的REPL，但是在后续的Java版本当中，这些问题也有相应的解决。

Python和R语言，作为数据科学领域的流行语言，针对于数据分析往往有着很不错的表现，自带的多种类库，scikit-learn、NumPy、Pandas等，针对机器学习、自然语言处理等方面，尤其表现出色。

但是在大数据处理框架当中，Python和R得到的支持就要少一些的，举个简单的例子，Spark框架，新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位。

Scala语言的简洁优雅也是得到认证的，也是Spark和Kafka的框架编程语言，Scala在JVM里面运行，可以立即随意访问Java生态系统，在大规模数据处理上，也具备非常方便的REPL，用于交互式开发和分析。

Scala的主要缺点，则是Scala编译器运行起来有点慢，但是总体来说这只是小问题。

那么在大数据程序培训当中，究竟大数据编程用哪种语言好呢？其实还是需要开发人员综合来考量，哪种编程语言更能满足实际的数据处理需求，也可以考虑多种语言综合使用。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发2020春季班正在招生中，详情可联系客服了解！

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