java和python哪个更有前景,java和python哪个效率高

本文讨论了Java和Python在大数据处理中的优势,指出Java在软件应用、金融服务等领域占优,而Python凭借其在人工智能和科学算法库方面的优势在大数据分析上更受欢迎。作者强调了大数据量的定义和处理数据的不同含义对选择语言的影响。

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大数据是目前互联网流行的技术语言,处理大数据的编程语言比较有优势的也很多,比如java、python、go、R语言、Hadoop等等,按道理来说每种编程语言都可以处理大数据,只是处理的规模不一样而且,但是现在比较受欢迎的数据处理编程语言是java与python。

  java大数据与python大数据

说到java编程,java工程师一直都是同行的高薪岗位,而python是从最初的2016人工智能开始爆发,从而在短短两年之内能赶超javapython爱心代码。随着python的发展,最大赢家无疑是python。未来大数据是对于一家企业有多重要,通过对数据的分析,可以了解市场需求、发展方向,对公司未来的定位,把数量庞大、不规整的数据信息进行梳理,总结出可供查询的特征。

大数据必备技能

 自从python热度赶超java之后,python在大数据方面的优势逐渐被人们认识,但是java作为20多年成熟的编程语言,在大数据处理方面已存在已久,依然是程序员开发比较喜爱的编程。

java在大数据处理方面还是比较倾向软件应用与网站数据,包括游戏数据处理,特别是金融服务数据处理,一直都是java的强项;python有着众多免费科学算法库,优势在人工智能大数据处理,当然也有使用Python在银行的基础架构中处理财务数据。可以说java与python在大数据处理各有优势。

处理大规模数据时有那些常用的Python库,他们有什么优缺点?适用范围如何?

需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题:

1、百万行级不算大数据量,以目前的互联网应用来看,大数据量的起点是10亿条以上。

处理的具体含义,如果是数据载入和分发,用py

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