如何选择大数据的编程语言
发布时间：2018-11-12 01:29:16 所属栏目：教程 来源：千锋大数据开发学院
导读：前言 有一个大数据项目，你知道问题领域(problem domain)，也知道使用什么基础设施，甚至可能已决定使用哪种框架来处理所有这些数据，但是有一个决定迟迟未能做出：我该选择哪种语言?(或者可能更有针对性的问题是，我该迫使我的所有开发人员和数据科学家非
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你该使用哪种语言用于大数据项目?恐怕这还得“视情况而定”。如果你对晦涩的统计运算进行繁重的数据分析工作，那么你不青睐R才怪。如果你跨GPU进行NLP或密集的神经网络处理，那么Python是很好的选择。如果想要一种加固的、面向生产环境的数据流解决方案，又拥有所有重要的操作工具，Java或Scala绝对是出色的选择。 当然，不一定非此即彼。比如说，如果使用Spark，你可以借助静态数据，，使用R或Python来训练模型和机器学习管道(pipeline)，然后对该管道进行序列化处理，倒出到存储系统，那里它可以供你的生产Scala Spark Streaming应用程序使用。虽然你不应该过分迷恋某一种语言(不然你的团队很快会产生语言疲劳)，使用一套发挥各自所长的异构语言也许会给大数据项目带来成效。 【编辑推荐】
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