大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据核心编程语言有哪些的问题，于是小编就整理了3个相关介绍大数据核心编程语言有哪些的解答，让我们一起看看吧。
数据结构学哪种语言的？
关于数据结构与算法的描述问题，现在是使用C语言进行描述的为多。因为C语言是目前比较流行的一种高级编程语言。现在市场上就有售卖《数据结构（C语言版）》的教材。该教材中的所有算法（例如：各种排序算法、以及查找算法）都是使用C语言进行描述的。根据我个人的体会就是：至于是学习哪一种具体的编程语言来进行编程？
那还是其次的，最、最关键的是：一定、必须要做到：具有很好的逻辑思维能力、以及动手解决实际问题的能力、编程思路清晰、精通数据结构及其各种算法。
只要做到了以上这些事情，那么使用（或者是学习）哪一种编程语言都是非常容易的。
如何选择大数据的编程语言？
选择大数据项目编程语言的最重要因素是目究竟项目偏向于什么。如果是更加侧重于分析数据，构建分析并测试机器学习模型，那么更偏向于数据科学语言。如果是希望构建大数据或物联网（IoT）应用程序，那么选择又需要考虑其他因素.
在数据科学探索和开发阶段，今天最流行的语言无疑是python。Python流行的一个重要原因是可用于帮助数据科学家探索大数据集的大量工具和库。另外Python本身就是一门通用语言，实用型强.
另一种流行的数据科学语言是R，长期以来一直是数学家，统计学家和科学家的最爱。MATLAB也广泛用于大数据的探索和发现阶段。另外如果不了解SQL，也无法在数据科学方面走得太远，这仍然是一种非常有用的语言。
在开发生产分析和物联网应用程序时，通常会选择不同的语言集。虽然可能在项目的实验阶段选择Python或R，但实施通常会重写应用程序并使用完全不同的语言重新实现机器学习算法。
java仍然是一个非常受欢迎的选择，因为世界上有大量的Java开发人员，以及一些流行的框架，如Apache Hadoop，是用J***a开发的。Scala在J***a虚拟机（JVM）中运行，也广泛用于数据科学; Apache Spark是用Scala编写的，Apache Flink是用J***a和Scala编写的。但是，对于某些生产应用程序，开发人员仍然倾向于低级语言。当速度和延迟很重要时，许多开发人员转向使用C和C ++来获得他们想要的东西。
使用C / C ++这样的低级语言可以比使用自动内存管理的语言更严格地控制应用程序的内存和性能.一个编写良好的C ++程序，对内存访问模式和机器的体系结构有深入的了解，可以比依赖于垃圾收集的J***a程序快几倍。出于这些原因，许多具有巨大可伸缩性和性能要求的企业开发人员倾向于在其服务器应用程序中使用C / C ++而不是J***a。
总之,究竟选择何种大数据相关编程语言，还是要根据具体目标选择.对于性能有着苛刻的要求，就偏向于低级语言.如果偏向于数据分析和探索Python和R比较适合。J***a以其强大的生态和不错的性能，也是一个可能的选择.
当前正处在大数据时代背景下，大数据技术目前也正处在落地应用的初期，未来大数据的发展空间还是比较大的，所以学习大数据相关技术是个不错的选择。
大数据编程语言的选择要根据具体的工作岗位来进行，目前大数据领域的工作岗位包括大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维，除了大数据平台研发之外，其他岗位的人才需求量还是比较大的，尤其是大数据分析岗位。
大数据应用开发岗位比较常见的编程语言包括J***a、Python、Scala等，J***a和Python是Hadoop平台比较常见的编程语言，而在Spark平台下，往往更多的选择是Scala语言。从应用的普遍性和功能性来说，在Hadoop平台下比较推荐***用J***a语言，在Spark平台下比较推荐***用Scala语言。J***a语言的生态比较健全，而且性能稳定，所以***用J***a语言会降低一定的开发风险。
大数据分析岗位比较常见的编程语言包括Python、R、Julia、Matlab、GO等语言，其中Python和R语言是比较常见的选择。Python语言随着大数据的发展，在近几年上升势头非常明显，在最新的TIOBE语言排行榜上已经排到了第三位，这是一个非常不错的成绩。Python语言语法简单、扩展性强、调整方便，而且Python语言自身具备强大的库支持（Numpy、Scipy、Matplotlib等），在进行数据分析时非常方便。
另外，Python语言也是大数据运维岗位比较常见的选择，从这个角度来看，Python语言是大数据从业人员应该[_a***_]的重点语言。
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Python和大数据有什么区别，学哪个以后好就业？
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j***a、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j***a与python。
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j***a。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。自从python热度赶超j***a之后，python在大数据方面的优势逐渐被人们认识，但是j***a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。j***a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j***a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j***a与python在大数据处理各有优势。
其实无论学什么语言，只要学精用精都很好就业。
到此，以上就是小编对于大数据核心编程语言有哪些的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据核心编程语言有哪些的3点解答对大家有用。
