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                9個最佳的大數據】處理編程語言

                Submitted by zhongzhimin on Thu, 07/27/2017 - 17:08
                9個最佳的大數據處理編程語言

                R語言

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                在這些語言名單中,如果R語言排第都帶了不少二,那就沒其他能排第一。自1997年以來,作為昂貴的統計神器鎧甲軟件,如Matlab和SAS的免費替代品,它漸漸風靡全魏老三球。

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                在過去的幾年時間中,R語言已經成為了數據科學的寵兒——數據科學現在不僅僅在書□呆子一樣的統計學家中人盡皆知,而且也為華爾街交易員,生物學家,和矽青帝谷開發者所家喻戶曉。各種行業的□ 公司,例如Google,Facebook,美國銀行,以及紐約時報都使用R語言,R語言正在商業◢用途上持續蔓延和擴散。

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                R語言有著簡◣單而明顯的吸引力。使用R語言,只需要短短的幾行代碼,你就可以在復雜的數據集 中篩選,通過先進的建模函數處我們也就耽誤了十五天理數據,以及創建平¤整的圖形來代表數字。它被比喻為是Excel的一個極度活躍版本。

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                R語言最偉大的資本是已圍繞它開『發的充滿活力的生態系統:R語言社區總是在不斷地∏添加新的軟件包和功能到它已經相當豐富的功能集中。據估計,超過200萬的人使用R語言,並且最近的一次投▓票表明,R語言是迄今為止在科學數據中最流行的語言,被61%的受訪醉無情見突然陷入沉思者使用(其次是Python,39%)。

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                此外,它的身影也漸漸出現在了華爾深深街。以前,銀行分析師會全神貫註於Excel文件〗直到深夜,但現在R語言轟被越來越多地用於金融建模R,特別是作為一種可視化工√具,Niall O’Connor,美國銀行的副總裁如是㊣ 說。 “R語言使我們平凡的表格與眾不轟同,”他說。

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                R語言◥的日漸成熟,使得它成為了數據建模的首選↓語言,雖然當企業需要生產大型產ぷ品時它的能力會變得有限,也有的人說這是因為它的地位正在被其他語言篡奪。

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                “R更適合於身上黑光閃爍而起做一個草圖和大概,而不是詳細∩的構建,”Michael Driscoll,Metamarkets的首席執行官說。 “你不會就先借你六十億了在谷歌的網頁排名以及Facebook的朋友推薦算◤法的核心找到R語言。工程師☆會用R語言做原型,然後移交給用Java或Python寫的模型。”

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                話說回來,早在2010年,Paul Butler就以R語言◣打造了全球的Facebook地圖而著名,這證明了該語言豐富的可視化功能。盡管他現在已經不像以前那樣頻繁地使用R語言了。

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                “R正在一點點地∩過時,因為它的緩慢和處理大型數據集的笨重,”Butler說。

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                那麽,他使用什麽代替呢?請繼續閱你往下看。

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                Python

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                如果說R語言是一個神經★質又可愛的高手,那麽Python是它隨和又靈活的表兄弟。作為一●種結合了R語言快速對復雜數據進行挖掘的能力並構建產品的更實用語言,Python迅速得到了主流的吸引力。Python是直觀的,並且比R語言可一旦退入風沙屏障更易於學習,以及它的生態系統近年來急劇增長,使得它更能夠用於先前為R語◥言保留的統計分析。

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                “這是這個行業的進步。在過去的兩年時間中,從R語言到Python已經發生了非常明顯的轉變,”Butler說。

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                在數據處理中,在規模和復雜性之間往往會有一個權衡,於是Python成為了一種折中方案。IPython notebook和NumPy可以用作輕便憑什么工作的一種暫存器,而Python可那不是說以作為中等規模數據處理的強大工具。豐富 的數據社區,也是Python的優勢,因為可以提供了大量的工具包和功能。

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                美國銀要我帶你下去也可以行使用Python在銀行的基礎架構中構建新的產品和接口,同時也用Python處理財務數據。“Python廣泛而靈活,因此人們趨之若鶩,”O’Donnell說。

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                不過,它並非最高性能的語言,只能偶爾用於大規模的核心基礎設施,Driscoll這樣說道。

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                Julia

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                雖然當前的數據科學絕大多數是通斧芒過R語言,Python,Java,MatLab和SAS執行的。但依然有ζ其他的語言存活於夾縫中,Julia就是值得一看的後起之秀。

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                業界普遍追認為Julia過於來回踱步晦澀難懂。但數據駭客在談到它取ζ 代R和Python的潛力時會不由得眉飛色舞。Julia是一種就如他們所說高層次的,極度快速的表達性語言。它比R語言快,比Python更可擴展,且相當簡單易學。

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                “它正在洪六一步步成長。最終,使用Julia,你就能夠辦到任何用R和Python可以做到的事情對,”Butler說。

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                但是至今為止,年輕人對Julia依然猶豫不前。Julia數據社區還處於早期階段,要能夠和R語言和Python競爭,它還需要添加更多的軟件包和工具。

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                “它還很年他們二人輕,但它正在隨后笑道掀起浪潮並且非常有前途,”Driscoll說。

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                JAVA

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                Java,以及基於Java的框架,被發現儼然成為了矽就在道塵子等人剛準備去搶奪寶物之時谷最大的那些高科技公司的震驚骨骼支架。 “如果你去看Twitter,LinkedIn和Facebook,那麽你會眼中精光爆閃發現,Java是它們所有數據工程基礎設施的基礎語言,”Driscoll說。

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                Java不能提供R和Python同樣質量的可視化,並且它並非統計〓建模的最佳選擇。但是,如果你移動到過去的原型制作並需要建走吧立大型系統,那麽Java往往是你的最佳選擇。

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                Hadoop和Hive

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                一群基於Java的工具被開發出卐來以滿足數據處理的巨大需戰狂求。Hadoop作為首選的基於Java的框架用於批處理數據已經點這弱水燃了大家的↑熱情。Hadoop比其他一些處理工具慢,但它出奇的軍隊準確,因此被廣泛用於後端分析。它和Hive——一個基於查詢並且運行在頂部的框架可以很好地結對工作。

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                Scala

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                Scala是另一神器出現了什么紕漏種基於Java的語言,並且和Java相同的是,它正日益成為大規模機↙器學習,或構還有一幕幕恐怖建高層次算法的工具。它富有表現力,並且還能夠構建健壯的系統。

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                “Java就像是建造時的鋼鐵,而Scala則像黏土,因為你之後ㄨ可以將之放入窯內轉變成鋼鐵,”Driscoll說。

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                Kafka和Storm

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                那麽,當你閃爍著九彩光芒需要快速實時的分析時又該怎麽辦呢?Kafka會成為你的好第九殿主點了點頭朋友。它大概5年前就已經出看到這一幕現了,但是直到最近才成為流處主人理的流行框架。

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                Kafka,誕生於LinkedIn內部,是一個超快速的查詢消息系統。Kafka的缺點?好吧,它太快了。在實時操作時會導致自身出錯,並且偶爾地會遺漏東西。

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                “有精度和速度之間有一個權○衡,”Driscoll說, “因此,矽谷所有的大型高科技公司都會使用兩最少都是十級仙帝后期條管道↓:Kafka或Storm用於實 時處理,然後Hadoop用於批但冷光依舊受了不輕處理系統,此時雖然是緩慢的〖但超級準確。”

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                Storm是用Scala編寫的另一個框架,它在矽谷中也知道這蜥蜴沒有騙他因為流處理而受到了大量的青睞。它被Twitter納入其中,勿庸置疑的黑鐵鋼熊絕對可以追上來,這樣一來,Twitter就能在快速事件處理中得到巨大的裨益。

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                鼓勵獎:

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                ?MatLab

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                MatLab一直以來長盛不衰傳送陣,盡管它要價不菲,但它仍然☆被廣泛使用在一些非常特殊的領域:研究密集型機器學習,信號處理,圖像識別,僅舉幾例。

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                ?Octave

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                Octave和MatLab非常相似,但它是免費的九霄看著這蓮花藕。不過,它在學術性信號處理圈子之外很少見到。

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                ?GO

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                GO是另一個正在掀起浪我是不可能出手潮的後起之秀。它由Google開發,從C語言松散身上頓時綠色光芒暴漲而起地派生,並在構建健壯基礎設施上,正在贏得競爭對手,例如Java和Python的份額。

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