大数据用什么语言

文章摘要：大数据用什么语言

大数据是技术进步的产物，而其中的关键是云技术的进步。在云技术中，虚拟化技术乃最基本的组成部分。如果想知道大数据 […]

大数据是技术进步的产物，而其中的关键是云技术的进步。在云技术中，虚拟化技术乃最基本的组成部分。如果想知道大数据需要学什么这个问题，就接着往下看吧。

学习大数据方法

1、制定计划

每个人都有自己的想法，学习大数据的目的是什么，是学会分析，还是学会管理呢?在学习的过程中，没有计划，估计是达不到理想的彼岸的。一个好的计划是详细合理的，是张弛有度的。零基础学习大数据，需要学习掌握R语言和Python编程语言，还需要完整地了解EDA。另外，深度学习和DataMining也是需要了解的。除此之外，大数据还涉及SQL、一些分布式计算框架，比如Hadoop、Spark、Storm等等都要掌握。在了解了大数据必备技能之后，大家就可以根据自己的学习进度，规划学习内容和进度。

2、项目实战

学习大数据，最重要的就是要进行相关项目的演练。只有这样大家学的那些理论知识才能真正被掌握，而你所掌握的编程技术在实际应用中如何使用，也就是你在未来工作中的工作如何进行。在面试及工作中项目经验都将直接决定你的薪资和发展，只有用真实的企业大数据项目进行对学生实训，以提高学生的竞争力，这才是学习大数据就业的重中之重。因此，在学习大数据的过程中，一定要时时刻刻记着及时训练、及时强化，多多找机会储备和丰富自己的实战经验。

3、不断学习

大数据岗位也好，还是其他的技术岗位也好，在这个快速发展的时代，技术的迭代更新是很快的。因此大家千万别认为，自己在工作中就可以懈怠了，学习新技术应该是一个长期的过程，而不仅仅局限在培训的时候。除了要从工作的项目经验中，汲取更多的经验。还需要再工作之余抽点时间，好好学习一些新的技术，这样才能不断成长，在竞争中不落后于人。毕竟大数据技术发展日新月异，只有不断学习才能为自己创造出更好的发展前景。

学大数据要学什么内容

一、基础内容学习

对于有大数据学习基础的同学们来说，许多同学认为理论基础知识很复杂，很难记住。但是对于大数据学习者而言，确实逻辑思维能力要求较高。但是根据容大教育的大数据培训第一阶段基础内容学习的时间，许多同学一个月就能通过本阶段的测试。

二、课程内容教学

不同的培训机构来说，根据课程内容的不同，当然时间也会有所差异。容大教育大数据培训课程内容除开第一阶段学习Java语言基础之外，还要学习HTML、CSS、Java、JavaWeb和数据库、Linux基础、Hadoop生态体系、Spark生态体系等课程内容。容大教育大数据培训课程内容覆盖全面，学习周期当然会长一些。

三、项目实战训练

参加大数据培训必须经过项目实战训练。学者只有经过项目实战训练，才能在面试和后期工作中从容应对。当然了，项目实战训练时间与项目的难度、项目的数量相关，项目难度较大、项目较多，当然学习的时间会更长。

大数据需要学什么编程语言

1、Python

一般的数据科学家都会选择Python作为大数据语言的优选。一直以来，Python流行于学术界，在自然语言处理(NLP)等领域尤其如此。所以，当有一个需要NLP处理的项目时，就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择，包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模，或者超快、准确的spaCy。不仅如此，在神经网络领域Python同样适用。在大数据处理框架中，Python通常能够得到支持。

Python与R相反，它是一种传统的面向对象语言，所以大多数开发人员用起来会相当得心应手。但是初次接触R或Scala会让人心生畏惧。一个小问题就是你的代码中需要留出正确的空白处。这将人员分成两大阵营，一派觉得“这非常有助于确保可读性”，另一派则认为，我们应该不需要就因为一行代码有个字符不在适当的位置，就要迫使解释器让程序运行起来。

2、R

R又叫做“统计人员为统计人员开发的一种语言”。大家如果需要计算深奥的统计模型，可能会在CRAN上找到它。说到用于分析和标绘，没有什么比得过ggplot2。而如果你想利用比你机器提供的功能还强大的功能，那可以使用SparkR绑定，在R上运行Spark。

然而，如果你不是数据科学家，之前也没有用过Matlab、SAS或OCTAVE，可能需要一番调整，才能使用R来高效地处理。即使R很适合数据分析的工作，但它并不就擅长一般用途。你可以用R构建模型，但是你需要考虑将模型转换成Scala或Python，才能用于生产环境。

3、Scala

不得不说，因其类型系统Scala几乎是最轻松的语言。Scala在JVM上运行，基本上成功地结合了，函数范式和面向对象范式。目前，它在金融界和需要处理海量数据的公司企业中，取得了巨大进展。常常采用一种大规模分布式方式来处理。另外它还是驱动Spark和Kafka的一种语言。

由于Scala在JVM里面运行，它可以立即随意访问Java生态系统，不过它也有一系列广泛的“原生”库，用于处理大规模数据(尤其是Twitter的Algebird和Summingbird)。它还包括一个使用非常方便的REPL，用于交互式开发和分析，就像使用Python和R那样。然而Scala也有缺点，它的编译器运行起来有点慢。不过，它有REPL、支持大数据，还有采用Jupyter和Zeppelin这一形式的基于Web的笔记本框架。考虑到以上的优势，总体来讲，Scala还是利大于弊的。