推荐 | 9个最佳的大数据处理编程语言

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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。

“这是这个行业的进步。在过去的两年时间中，从R语言到Python已经发生了非常明显的转变，”Butler说。

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。

美国银行使用Python在银行的基础架构中构建新的产品和接口，同时也用Python处理财务数据。“Python广泛而灵活，因此人们趋之若鹜，”O’Donnell说。

不过，它并非最高性能的语言，只能偶尔用于大规模的核心基础设施，Driscoll这样说道。

Julia

虽然当前的数据科学绝大多数是通过R语言，Python，Java，MatLab和SAS执行的。但依然有其他的语言存活于夹缝中，Julia就是值得一看的后起之秀。

业界普遍认为Julia过于晦涩难懂。但数据骇客在谈到它取代R和Python的潜力时会不由得眉飞色舞。Julia是一种高层次的，极度快速的表达性语言。它比R语言快，比Python更可扩展，且相当简单易学。

“它正在一步步成长。最终，使用Julia，你就能够办到任何用R和Python可以做到的事情，”Butler说。

但是至今为止，年轻人对Julia依然犹豫不前。Julia数据社区还处于早期阶段，要能够和R语言和Python竞争，它还需要添加更多的软件包和工具。

“它还很年轻，但它正在掀起浪潮并且非常有前途，”Driscoll说。

JAVA

Java，以及基于Java的框架，被发现俨然成为了硅谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。 “如果你去看Twitter，LinkedIn和Facebook，那么你会发现，Java是它们所有数据工程基础设施的基础语言，”Driscoll说。

Java不能提供R和Python同样质量的可视化，并且它并非统计建模的最佳选择。但是，如果你移动到过去的原型制作并需要建立大型系统，那么Java往往是你的最佳选择。

Hadoop 和 Hive

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