8个最优的大数据处理语言，哪个更好？

划重点

? ? ? ?在当下红红火火的经济中，作为一个优秀的程序猿有8个大数据处理编程语言你不得不知道。当需要对巨大的数据集中进行筛选时，你们都知道最好的工具是什么吗？达妹推荐8个程序猿必备的大数据处理编程语言。

1.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。你会发现，Java是所有数据工程基础设施的基础语言。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。

2.R语言，在语言名单中，R语言的地位相当之高，自1997年以来，作为昂贵的统计软件，如Matlab和SAS的免费替代品，它渐渐风靡全球。在过去的几年时间中，R语言已经成为了数据科学的宠儿——数据科学现在不仅仅在统计学家中人尽皆知，而且也为华尔街交易员、生物学家、硅谷开发者所家喻户晓。

3.Python，可以说Python是R语言的兄弟。作为一种结合了R语言快速对复杂数据进行挖掘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。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。

4.Hadoop，一群基于Java的工具被开发出来以满足数据处理的巨大需求。Hadoop作为首选的基于Java的框架用于批处理数据已经点燃了大家的热情。Hadoop比其他一些处理工具慢，但它出奇地准确，因此被广泛用于后端分析。

5.Hive，一个基于查询并且运行在顶部的框架，可以和Hadoop很好地结对工作。

6.Scala，是另一种基于Java的语言，并且和Java相同的是，它正日益成为大规模机器学习或构建高层次算法的工具。它富有表现力，并且还能够构建健壮的系统。“Java就像是建造时的钢铁，而Scala则像黏土，因为你可以将之放入窑内转变成钢铁。”Driscoll说。

7.Kafka，那么，当你需要快速实时地分析时又该怎么办呢？Kafka会成为你的好朋友。它大概5年前就已经出现了，但是直到最近才成为流处理的流行框架。Kafka，诞生于LinkedIn内部，是一个超快速的查询消息系统。

8.StormStorm，是用Scala编写的另一个框架，它在硅谷中因为流处理而受到了大量的青睐。它被Twitter纳入其中，勿庸置疑的，这样一来，Twitter就能在快速事件处理中得到巨大的裨益。

看完本文，以上7个Java大数据处理语言，你觉得哪个最好了？或者说你会哪个呢？不会的达妹在底部留了免费课程，速速去领取啊！

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