培训大数据程序员：大数据编程语言比较

大数据作为程序员群体当中的重要组成，随着近年来大数据的兴起，开始得到更多的关注，尤其是相比同级别程序员，大数据程序员的薪资可以高出10%-20%左右，很多程序员也在往大数据方向发展。今天，我们就从培训大数据程序员的角度，来聊一聊大数据编程的几种语言比较。

大数据编程的几种语言，其实也是从主流的几种编程语言来的，只是基于不同的计算框架，可能支持不同的语言。但是通常情况下，一个计算框架，自身框架的编程语言是首选，但是同时也提供更多的主流编程语言API，方便支持更多的用户。


培训大数据程序员的课程当中，基于不同的计算框架，需要掌握不同的编程语言，一般来说是选择自身的框架编程语言为首选，但是在实际工作当中，主要能够解决实际需求，采用自己更顺手的语言，也无不可。

JAVA

Java可以说在主流编程语言当中具备最大用户基础的语言了，在第一代大数据计算框架Hadoop当中，Java占据绝对的优势，在搭建大型大数据系统上，Java仍然是很多公司的首选。我们所熟知的Twitter、LinkedIn、Facebook，其系统框架的基础语言，依然是Java。

Scala

Scala语言的高表现力，使得它在大规模机器学习、构建高层次算法方面，具备相当的优势。主流的几大数据计算引擎，Spark、Storm、Kafka都是基于Scala语言编程的，这几个框架主要覆盖实时计算领域，与Hadoop的离线计算互相补充。

Python

在数据科学领域，Python是最受欢迎的语言之一，在数据处理规模和复杂性之间，Python能够提供折中的方案，对于中等规模的数据处理，Python的性能足够解决绝大部分的问题。丰富的数据社区，大量的工具包支持，是的Python在数据分析处理当中，表现出色。

R语言

R语言与Python，都是数据分析处理当中的优势语言，短短的几行语言，就能完成复杂的数据筛选任务，完成数据建模，因此备受数据科学家们的喜爱，Google，Facebook，美国银行等企业，都在使用R语言。但是在面对大规模数据集的处理上，R语言略有吃力。

从培训大数据程序员的角度来说，我们并不推崇某一个语言具备绝对的优势，更多的是需要根据实际需求情况来选择，每种编程语言具备各自的优势，优势互补才是最佳的解决方案。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据程序员培训班3月班正在招生中，课程详情可联系客服了解！