빅 데이터 시대에 해결되는 문제는 주로 대규모 데이터 세트이므로 선택한 프로그래밍 언어는 동일하므로 대규모 데이터 세트를 처리하고 문제를 잘 해결할 수 있습니다. 다음은 권장되는 주요 언어입니다.
우선 이 단계에서는 Java가 가장 일반적으로 사용됩니다. 이는 Java를 사용하고 빅 데이터로 전환하는 사람들이 너무 많아 Java를 사용하는 것을 좋아하기 때문입니다. 일부 회사는 유지 관리 및 인재 활용을 위해 Java 언어 개발을 선택하고 일부는 플랫폼에 오래된 MapReduce가 있기 때문입니다. 프로그램은 Spark 작업과 혼합되어 있으며, 플랫폼의 개발 언어를 통합하기 위해 Java를 선택합니다. 일부 회사에서는 외부 프로젝트와 연결하기 위해 개발을 위해 보다 다양한 Java 언어를 선택합니다.
Scala는 빅데이터 Spark 개발의 주요 언어라고도 할 수 있습니다. 왜냐하면 Spark를 배운 후에는 반드시 Scala에 대해 더 많은 연구와 공부를 하게 될 것이기 때문입니다. Spark 기술을 잘 배우기 위해서는 소스를 공부해야 하기 때문입니다. 코드를 작성하고 더 간단하고 빠른 개발 프로젝트가 필요합니다. 따라서 Spark 빅데이터 개발 언어인 Scala가 가장 많이 사용됩니다.
Python은 기계 학습과 AI의 등장으로 많은 사람들이 선호하는 언어이기도 합니다. 즉, SQL 및 Spark의 스크립트 스케줄링에 Python을 사용하는 빅 데이터 분석가도 있습니다. SQL.
R은 통계 분석 및 그래픽을 위한 언어 및 운영 환경입니다. R은 GNU 시스템에 속하는 무료 오픈 소스 소프트웨어로 통계 계산 및 통계 그래픽을 위한 탁월한 도구입니다.
위 내용은 빅데이터를 위해서는 어떤 프로그래밍 언어를 배워야 할까요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!