大数据平台开发语言

≡(▔﹏▔)≡大数据开发常用的编程语言有哪些1.Python语言
如果数据科学家不使用R，他们可能对Python了如指掌。 如果您有一个需要NLP处理的项目，您将面临一系列令人眼花缭乱的选择，包括经典的NTLK、使用GenSim进行主题建模，或者极其快速且准确的spaCy。
还有Juypter/iPython，一个基于Web的笔记本服务器框架，允许您使用可共享日志格式混合代码、图形和几乎任何对象。 这一直是Python的杀手级特性之一。
2.R语言
R语言允许您过滤复杂的数据集、使用高级建模功能处理数据以及创建平面图形来表示数字，所有这些都只需几行代码。 这是与Excel的过度活跃版本进行比较的。
R最大的资产是围绕它开发的充满活力的生态系统。 R社区总是在其已经丰富的功能集中添加新的软件包和功能。 据估计，有超过200万人使用R，最近的一项民意调查发现，R是科学数据使用最广泛的语言，有61%的受访者使用（其次是Python，占39%）。
3.JAVA
Java和基于Java的框架Java无法提供与RPython相同的可视化质量，也不是统计建模的最佳选择。 然而，当您需要超越原型设计并构建大型系统时，Java通常是最佳选择。
4.Hadoop和Hive
为了满足巨大的数据处理需求，开发了一组基于Java的工具。 Hadoop作为首选的基于Java的数据批处理框架引起了人们的热情。 尽管Hadoop比其他处理工具慢，但它非常准确，使其成为后端分析的流行选择。 它与Hive配合得很好，Hive是一个在顶部运行的基于查询的框架。
如果你想了解大数据，请参考甲米谷。