大数据开发中最常用的编程语言

在本文中，我跟大家来分享一下大数据开发中最常用的5种编程语言。

大数据仓库

Scala

Scala是面向对象和函数式编程范例的完美结合，它既快速又健壮，并且是许多大数据专业人士常用的语言选择。事实上，Apache Spark和Apache Kafka两个最受欢迎的大数据处理框架都是在Scala基础之上构建。

Spark和Kafka

Scala是在JVM上运行，这意味着用Scala编写的代码可以在基于Java的大数据生态系统中轻松使用。不过，使Scala与Java区别的一个重要因素是，相比之下，Scala的冗长度要低得多。您可以在Scala中用不到几代码，去实现Java中要上百行代码量的特性。但是与Go和Python语言相比，Scala的不利之处是学习曲线陡峭，就这点而言，对初学者来说是不够友好的。

为什么要选择Scala进行大数据开发？

快速而强大；

适用于使用Apache Spark等大数据框架进行分布式大数据处理；

运行于JVM，可在基于Java的生态系统中使用；

Python

根据最近几年Stack Overflow上开发人员调查结果显示，Python已被宣布为近几年增长最快的编程语言之一。Python应用广泛，大数据开发是其中一个主要应用领域。

神经网络

大数据框架中越来越多的数据分析和处理的库，例如Pandas，NumPy，SciPy都是基于Python的。不仅如此，大多数流行的机器学习和深度学习框架（例如scikit-learn，Tensorflow等）也都使用Python编写，使得Python在大数据生态系统中得到越来越多的应用。

使用Python的一个缺点以及其在大数据编程方面饱受诟病的问题是运行速度慢。尽管Python语言非常简单易用，但是大数据专业人员发现使用Java或Scala等语言构建的系统比使用Python来说要更快速，更强大。

但是，Python在其他方面优秀的表现弥补了这一缺点。由于Python主要是一种脚本语言，因此交互式编码使得大数据分析的开发变得容易。Python可以十分轻松地与现有的大数据框架（例如Apache Hadoop和Apache Spark）调用，从而使得我们能够大规模执行预测分析。

为什么要使用Python进行大数据开发？

用途广泛

丰富的数据分析和机器学习库

易用

与大数据工具的集成的好

轻松的进行各种交互式计算

R

从事统计学的开发者对R应该十分熟悉。R被称为“统计语言”，因为R语言常常用于开发数据分析模型。在大型R包存储库（CRAN）的支持下，使用R几乎可以用来完成大数据处理中从分析到数据可视化的任何任务。R可以与Apache Hadoop和Apache Spark以及其他流行框架进行集成调用，来进行大数据处理和分析的开发。

R画图非常棒

使用R作为大数据的编程语言的一个问题是R并不是很通用。这意味着用R编写的代码不能用于生产部署，通常必须转换为其他编程语言，例如Python或Java。也就是说，如果你的目标仅仅是为了开发大数据统计分析模型，那你可以考虑使用R。

为什么对大数据开发要使用R？

专为数据科学而设计

支持Hadoop和Spark

强大的统计建模和可视化功能

Java

首先要申明的是，把Java放在靠后来讲并不是说Java不重要。一些传统的大数据框架（例如Apache Hadoop）及其生态系统中的所有组件都是基于Java开发的，而且Java语言运行稳定，应用最稳定，是最适合生产的语言！

mapreduce

Java的主要缺点之一是冗长。例如Java程序员编写数百行代码来完成一项任务，但是Python或Scala程序员只需要编写小几十行代码就可以实现，因此这可能会使许多新入行的程序员望而却步。但是，在Java 8中引入lambda函数使开发变得更加方便。与Python等新起之秀的语言不同，Java不支持迭代开发，所以对Java程序员来说就要注意版本问题。

尽管存在一些问题，但由于Java运行稳定特别适用于生产以及对传统大数据工具和框架的持续依赖，因此在大数据编程的首选语言仍然是Java。

为什么要使用Java进行大数据开发？

传统的大数据工具和框架是用Java编写的

稳定且可投入生产

久经考验的工具和强大的生态系统

Go

Go是近年来发展最快的编程语言之一，据说这是由一群对C++感到沮丧的Google工程师设计的。因为Go支持非常多的大数据基础架构，就包括鼎鼎大名的Kubernetes，Docker等。

k8s

Go运行速度快，易于学习，并且使用它开发也相当容易，更不用说部署了。更重要的是，随着企业希望构建更大规模的数据分析系统，基于Go的系统已用于集成机器学习和大数据的并行处理。其他语言还可以轻松地调用基于Go的系统接口。

为什么要使用Go进行大数据开发？

快速，易用

大数据基础架构中使用的许多工具都是基于Go的

高效的分布式计算

当然你可能会说还有C++，Julia和MATLAB等语言，但这些语言与我们上面讨论的语言相比，它们在某些方面会有所欠缺，如速度，效率，易用性，文档和社区支持等方面。

我们来看一下这些语言在大数据开发领域中的优缺点，如下表所示。✓符号表示可能的最佳语言

主流大数据开发语言优缺点对比

大数据开发中各语言应用场景

这些语言的使用，当然得看具体的应用场景了。如果你的任务中是涉及到大量统计计算的数据分析工作，那么R将是你的首选语言。如果你想为大数据开发流应用程序，Scala可能是一个更好的选择。如果你希望使用机器学习来对大数据挖掘并构建预测模型，Python无疑是最合适的。如果你打算仅在传统的大数据框架上（hadoop）进行二次开发，那么Java是最适合不过的。

当然你还可以选择结合数种语言组合起来构建高效可靠的解决方案。例如，你可以使用Python训练机器学习模型并将其以分布式模式部署在Spark上。