Размышляете над большими данными? Понял тебя!

Какие языки учить, чтобы начать в нем? У меня для вас топ 5!

Короче говоря…

Большие данные

Большой объем данных, которые генерируются на высокой скорости

Коллекция наборов данных, которые являются большими и сложными

Огромные наборы данных, которыми невозможно управлять с помощью традиционных баз данных.

5. Go

Это самые быстрорастущие языки программирования в последнее время,

Работает со многими инструментами, используемыми в инфраструктуре больших данных, включая Kubernetes, Docker и т. д.

Зачем использовать Go?

  1. Быстрый и простой в использовании
  2. Многие инструменты, используемые в инфраструктуре больших данных, основаны на Go.
  3. Эффективные «распределенные вычисления» (здесь вам понадобится быстрый поиск в Google :))

4. R

Да это просто "Р" забавно! XD

«Язык статистики» правильно называется R и используется для построения данных моделей, которые можно использовать для эффективного и точного анализа данных.

Зачем использовать Р?

  1. Создан для науки о данных
  2. Поддерживает Apache Hadoop и Apache Spark (платформы больших данных)
  3. Мощные возможности статистики, моделирования и визуализации
  4. Поддерживает ноутбуки Jupyter

3. Питон

Мой личный фаворит ❤❤

Многие библиотеки для анализа данных используются в инфраструктуре больших данных для очистки и обработки больших блоков данных, таких как pandas, NumPy, >SciPyвсе основаны на Python.

Среды машинного и глубокого обучения, такие как sickit-learn, TensorFlow и многие другие, также написаны на Python.

Зачем использовать Python?

  1. Общее назначение
  2. Богатые библиотеки для анализа данных и машинного обучения
  3. Легко использовать
  4. Поддерживает итеративную разработку
  5. Широкая интеграция с инструментами больших данных
  6. Интерактивные вычисления с помощью Jupyter Notebooks

2. Скала

Это популярный выбор языка для многих специалистов по работе с большими данными.

Среды обработки больших данных в Apache Spark и Apache Kafka были построены поверх Scala.

Scala работает на JVM, что означает, что коды, написанные на Scala, можно легко использовать в экосистеме больших данных на основе Java.

Вы можете написать 100 строк запутанного кода на Java, который можно написать менее чем за 15 строк на Scala.

Зачем использовать Скала?

  1. Быстрый и надежный
  2. Подходит для работы с инструментами больших данных, такими как Apache Spark, для распределенной обработки больших данных.
  3. Совместимость с JVM, возможность использования в экосистеме на основе Java.

1. Ява

Это наиболее стабильный и готовый к работе язык среди всех языков, используемых с большими данными.

Некоторые из традиционных платформ для работы с большими данными, такие как Apache Hadoop и все инструменты в его экосистемах, основаны на Java.

Зачем использовать Java?

  1. Традиционные инструменты и фреймворки для работы с большими данными написаны на Java.
  2. Стабильный и готовый к производству
  3. Большие экосистемы проверенных инструментов и библиотек для мониторинга.

Вы: «Сколько раз вы хотите написать «Большие данные» в этой статье?»

Я да"

Извини, лол :)

Хотите узнать больше о платформах больших данных или парадигмах программирования в больших данных? Дайте мне знать через ответ! :)

Вы только что пропустили мою звездную серию статей о парсинге веб-страниц в Python? Развивайте новый навык здесь:



Как сделать парсинг веб-страниц с помощью Python? | Часть 1
Нажмите, чтобы получить новый навык веб-скрейпинга. Это серия из трех частей, которые сделают вас лучшим программистом и…faun.pub



~Подпишитесь на Harsh Gaurav, чтобы подписаться и узнать больше интересного технического и случайного контента!