中培教育IT资讯频道
您现在的位置:首页 > IT资讯 > 国内认证 > 【中培课堂】大数据应用不可缺的10种开发语言

【中培课堂】大数据应用不可缺的10种开发语言

2017-02-08 16:57:25 | 来源:中培企业IT培训网

大数据时代,伴随而来的是基础设施的巨大飞跃,数据储存技术、网络技术的迅猛发展。越来越多的人开始成为大数据玩家,工欲善其事必先利其器。中培教育《大数据分析及可视化技术应用实战》培训专家谢老师表示,大数据的应用离开不10种开发语言:

语言——

若要列出所有程序语言,你能忘记其他的没关系,但最不能忘的就是R。从1997年悄悄地出现,最大的优势就是它免费,为昂贵的统计软件像是MatlabSAS的另一种选择。

但是在过去几年来,它的身价大翻转,变成了资料科学界眼中的宝。不只是木讷的统计学家熟知它,包括WallStreet交易员、生物学家,以及硅谷开发者,他们都相当熟悉。多元化的公司像是GoogleFacebook、美国银行以及NewYorkTimes通通都使用,它的商业效用持续提高。

R的好处在于它简单易上手,透过,你可以从复杂的数据集中筛选你要的数据,从复杂的模型函数中操作数据,建立井然有序的图表来呈现数字,这些都只需要几行程序代码就可以了,打个比方,它就像是好动版本的Excel

R最棒的资产就是活跃的动态系统,社群持续地增加新的软件包,还有以内建丰富的功能集为特点。目前估计已有超过200万人使用,最近的调查显示,在数据科学界里,到目前为止最受欢迎的语言,占了回复者的61%(紧追在后的是39%Python)。

它也吸引了WallStreet的注目。传统而言,证券分析师在Excel档从白天看到晚上,但现在在财务建模的使用率逐渐增加,特别是可视化工具

在数据建模上,它正在往逐渐成熟的专业语言迈进,虽然R仍受限于当公司需要制造大规模的产品时,而有的人说他被其他语言篡夺地位了。

Python——

如果说R是神经质又令人喜爱的Geek,那Python就是随和又好相处的女生。

Python结合了的快速、处理复杂数据采矿的能力以及更务实的语言等各个特质,迅速地成为主流,Python比起,学起来更加简单也更直观,而且它的生态系统近几年来不可思议地快速成长,在统计分析上比起功能更强。

在数据处理范畴内,通常在规模与复杂之间要有个取舍,而Python以折衷的姿态出现。IPythonNotebook(记事本软件)和NumPy被用来暂时存取较低负担的工作量,然而Python对于中等规模的数据处理是相当好的工具;Python拥有丰富的资料族,提供大量的工具包和统计特征。

然而,虽然它的优点能够弥补R的缺点,它仍然不是最高效能的语言,偶尔才能处理庞大规模、核心的基础建设。

Julia——

今日大多数的数据科学都是透过RPythonJavaMatlabSAS为主,但仍然存在着鸿沟要去弥补,而这个时候,新进者Julia看到了这个痛点。

Julia仍太过于神秘而尚未被业界广泛的采用,但是当谈到它的潜力足以抢夺Python的宝座时,数据黑客也难以解释。原因在于Julia是个高阶、不可思议的快速和善于表达的语言,比起要快的许多,比起Python又有潜力处理更具规模的数据,也很容易上手。

就现在而言,若要说Julia发展会倒退的原因,大概就是它太年轻了。Julia的数据小区还在初始阶段,在它要能够和Python竞争前,它还需要更多的工具包和软件包。

Driscoll说,它就是因为它年轻,才会有可能变成主流又有前景。

 Java——

Driscoll说,Java和以Java为基础的架构,是由硅谷里最大的几家科技公司的核心所建立的,如果你从TwitterLinkedin或是Facebook里观察,你会发现Java对于所有数据工程基础架构而言,是非常基础的语言。

Java没有和Python一样好的可视化功能,它也不是统计建模的最佳工具,但是如果你需要建立一个庞大的系统、使用过去的原型,那Java通常会是你最基的选择。

hadoop and Hive——

为了迎合大量数据处理的需求,以Java为基础的工具群兴起。Hadoop为处理一批批数据处理,发展以Java为基础的架构关键;相较于其他处理工具,Hadoop慢许多,但是无比的准确和可被后端数据库分析广泛使用。和Hive搭配的很好,Hive是基于查询的架构下,运作的相当好。

Scala——

又是另一个以Java为基础的语言,和Java很像,对任何想要进行大规模的机械学习或是建立高阶的算法,Scala会是逐渐兴起的工具。它是善于呈现且拥有建立可靠系统的能力。

Kafka andStorm——

说到当你需要快速的、实时的分析时,你会想到什么?Kafka将会是你的最佳伙伴。其实它已经出现五年有了,只是因为最近串流处理兴起才变的越来越流行。

Kafka是从Linkedin内诞生的,是一个特别快速的查询讯息系统。Kafka的缺点呢就是它太快了,因此在实时操作时它会犯错,有时候会漏掉东西。

鱼与熊掌不可兼得,「必须要在准确度跟速度之间做一个选择」,Driscoll说。所以全部在硅谷的科技大公司都利用两个管道:用KafkaStorm处理实时数据,接下来打开Hadoop处理一批批处理数据系统,这样听起来有点麻烦又会有些慢,但好处是,它非常非常精准。

Storm是另一个从Scala写出来的架构,在硅谷逐渐大幅增加它在串流处理的受欢迎程度,被Twitter并购,这并不意外,因为Twitter对快速事件处理有极大的兴趣。

Matlab——

Matlab可以说是历久不衰,即使它标价很高;在非常特定的利基市场它使用的相当广泛,包括密集的研究机器学习、信号处理、图像辨识等等。

Octave——

OctaveMatlab很像,除了它是免费的之外。然而,在学术信号处理的圈子,几乎都会提到它。

GO——

GO是另一个逐渐兴起的新进者,从Google开发出来的,放宽点说,它是从语言来的,并且在建立强大的基础架构上,渐渐地成为JavaPython的竞争者。

相关阅读

预约领优惠