深圳目前优质的大数据培训学校名单汇总盘点

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　　大数据开发需要学什么编程语言？随着大数据的持续升温，越来越多的人投身于大数据的浪潮之中，不少完全没基础的小伙伴，难免会有这样的疑问，从事大数据需要学习什么编程语言呢？其实这个问题没有固定的答案，像Python、R、Java和Scala都是很好的选择，大家可以根据自身的实际情况进行选择。

　　1、Scala

　　不得不说，因其类型系统Scala几乎是较轻松的语言。Scala在JVM上运行，基本上成功地结合了，函数范式和面向对象范式。目前，它在金融界和需要处理海量数据的公司企业中，取得了巨大进展。常常采用一种大规模分布式方式来处理。另外它还是驱动Spark和Kafka的一种语言。

　　由于Scala在JVM里面运行，它可以立即随意访问Java生态系统，不过它也有一系列广泛的“原生”库，用于处理大规模数据(尤其是Twitter的Algebird和Summingbird)。它还包括一个使用非常方便的REPL，用于交互式开发和分析，就像使用Python和R那样。然而Scala也有缺点，它的编译器运行起来有点慢。不过，它有REPL、支持大数据，还有采用Jupyter和Zeppelin这一形式的基于Web的笔记本框架。考虑到以上的优势，总体来讲，Scala还是利大于弊的。

　　2、Java

　　Java很适合大数据的项目。比如HadoopMapReduce，它用Java编写。而HDFS也是用Java来编写的。连Storm、Kafka和Spark都可以在JVM上运行，这意味着Java是这些项目中的选编程语言。另外还有像Google Cloud Dataflow这些新技术，之直还只支持Java。研发人员在竭力理清Node.js应用程序中的一套回调，使用Java可以访问一个庞大的生态系统，以及除此之外的更多内容。

　　Java的缺点是非常繁琐冗长，而且缺少交互式开发所需的REPL。这一点来说，R、Python和Scala都有。不过Java 8中新的Lambda支持功能，对于改善这种情况会有帮助。Java从来不会像Scala那么紧凑，但是Java 8确确实实使得用Java进行开发不那么痛苦。