10款大数据处理编程语言

本文列举了10款适合大数据处理的编程语言,包括R语言、Python、Julia、Java、Hadoop与Hive、Scala、Kafka和Storm、MatLab、Octave以及GO。这些语言各有特点,如R语言在数据科学中的流行,Python的易学性和广泛生态系统,以及Java在构建大型系统中的应用。此外,Hadoop和Hive适用于批处理分析,而Scala则在大规模机器学习中发挥作用。

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在巨大的数据集中进行筛选的最好工具是什么?以下是总结的十大合适大数据处理的编程语言。

1. R语言

R语言是数据科学的宠儿,R语言有着简单而明显的吸引力,使用R语言,只需要短短的几行代码,你就可以在复杂的数据集中筛选,通过先进的建模函数处理数据,以及创建平整的图形来代表数字,它被比喻为是Excel的一个极度活跃版本。

2. Python

如果说R语言是一个神经质又可爱的高手,那么Python是它随和又灵活的表兄弟。作为一种结合了R语言快速对复杂数据进行挖掘的能力并构建产品的更实用语言,Python迅速得到了主流的吸引力。Python是直观的,并且比R语言更易于学习,以及它的生态系统近年来急剧增长,使得它更能够用于先前为R语言保留的统计分析。

在数据处理中,在规模和复杂性之间往往会有一个权衡,于是Python成为了一种折中方案。IPython notebook和NumPy可以用作轻便工作的一种暂存器,而Python可以作为中等规模数据处理的强大工具。丰富的数据社区,也是Python的优势,因为可以提供了大量的工具包和功能。

3. Julia

虽然当前的数据科学绝大多数

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