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  • 大数据编程语言:Scala视频教程

    万人学习 2018-10-22 21:38:02
    Scala视频培训教程:本课程帮助您掌握Scala编程语言,Scala是一种函数式面向对象语言,它融汇了许多前所未有的特性,而同时又运行于JVM之上。随着开发者对Scala的兴趣日增,以及越来越多的工具支持,无疑Scala语言将...
  • 10个最佳的大数据处理编程语言

    千次阅读 2017-11-22 13:48:45
    大数据的浪潮仍在继续。它渗透到了几乎所有的行业,信息像洪水一样地席卷企业,使得软件越发庞然大物,比如Excel看上去就变得越来越笨拙。数据处理不再无足轻重,并且对精密分析和强大又实时处理的需要变得前所未有...

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    大数据的浪潮仍在继续。它渗透到了几乎所有的行业,信息像洪水一样地席卷企业,使得软件越发庞然大物,比如Excel看上去就变得越来越笨拙。数据处理不再无足轻重,并且对精密分析和强大又实时处理的需要变得前所未有的巨大。


    那么,在巨大的数据集中进行筛选的最好工具是什么?通过和数据骇客的交流,我们知道了他们用于硬核数据分析最喜欢的语言和工具包。



    1、R语言



    在这些语言名单中,如果R语言排第二,那就没其他能排第一。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书呆子一样的统计学家中人尽皆知,而且也为华尔街交易员,生物学家,和硅谷开发者所家喻户晓。各种行业的公司,例如Google,Facebook,美国银行,以及纽约时报都使用R语言,R语言正在商业用途上持续蔓延和扩散。


    R语言有着简单而明显的吸引力。使用R语言,只需要短短的几行代码,你就可以在复杂的数据集中筛选,通过先进的建模函数处理数据,以及创建平整的图形来代表数字。它被比喻为是Excel的一个极度活跃版本。


    R语言最伟大的资本是已围绕它开发的充满活力的生态系统:R语言社区总是在不断地添加新的软件包和功能到它已经相当丰富的功能集中。据估计,超过200万的人使用R语言,并且最近的一次投票表明,R语言是迄今为止在科学数据中最流行的语言,被61%的受访者使用(其次是Python,39%)。


    此外,它的身影也渐渐出现在了华尔街。以前,银行分析师会全神贯注于Excel文件直到深夜,但现在R语言被越来越多地用于金融建模R,特别是作为一种可视化工具,Niall O’Connor,美国银行的副总裁如是说。 “R语言使我们平凡的表格与众不同,”他说。


    R语言的日渐成熟,使得它成为了数据建模的首选语言,虽然当企业需要生产大型产品时它的能力会变得有限,也有的人说这是因为它的地位正在被其他语言篡夺。


    “R更适合于做一个草图和大概,而不是详细的构建,”Michael Driscoll,Metamarkets的首席执行官说。 “你不会在谷歌的网页排名以及Facebook的朋友推荐算法的核心找到R语言。工程师会用R语言做原型,然后移交给用Java或Python写的模型。”


    话说回来,早在2010年,Paul Butler就以R语言打造了全球的Facebook地图而著名,这证明了该语言丰富的可视化功能。尽管他现在已经不像以前那样频繁地使用R语言了。


    “R正在一点点地过时,因为它的缓慢和处理大型数据集的笨重,”Butler说。


    那么,他使用什么代替呢?请继续阅往下看。



    2、Rython



    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。



    3、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。



    4、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。



    5、Hadoop和Hive



    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,但它出奇的准确,因此被广泛用于后端分析。它和Hive——一个基于查询并且运行在顶部的框架可以很好地结对工作。



    6、Scala



    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,因为你之后可以将之放入窑内转变成钢铁,”Driscoll说。



    7、Kafka和Storm



    那么,当你需要快速实时的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。Kafka的缺点?好吧,它太快了。在实时操作时会导致自身出错,并且偶尔地会遗漏东西。


    “有精度和速度之间有一个权衡,”Driscoll说, “因此,硅谷所有的大型高科技公司都会使用两条管道:Kafka或Storm用于实时处理,然后Hadoop用于批处理系统,此时虽然是缓慢的但超级准确。”


    Storm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。


    鼓励奖:



    ➤MatLab


    MatLab一直以来长盛不衰,尽管它要价不菲,但它仍然被广泛使用在一些非常特殊的领域:研究密集型机器学习,信号处理,图像识别,仅举几例。



    ➤Octave


    Octave和MatLab非常相似,但它是免费的。不过,它在学术性信号处理圈子之外很少见到。



    ➤GO


    GO是另一个正在掀起浪潮的后起之秀。它由Google开发,从C语言松散地派生,并在构建健壮基础设施上,正在赢得竞争对手,例如Java和Python的份额。


    来源:大数据


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  • 随着大数据的热潮不断升温,几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来,面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据,如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析,而不怎么如何用...

    随着大数据的热潮不断升温,几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来,面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据,如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析,而不怎么如何用逻辑数据来分析的话,那也只是简单的数据处理。

    替代性很高的工作,而无法深入规划策略的核心。

     

    当然,基本功是最不可忽略的环节,想要成为数据科学家,对于这几个程序你应该要有一定的认识:

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    R

    若要列出所有程序语言,你能忘记其他的没关系,但最不能忘的就是R。从1997年悄悄地出现,最大的优势就是它免费,为昂贵的统计软件像是Matlab或SAS的另一种选择。

    但是在过去几年来,它的身价大翻转,变成了资料科学界眼中的宝。不只是木讷的统计学家熟知它,包括WallStreet交易员、生物学家,以及硅谷开发者,他们都相当熟悉R。多元化的公司像是Google、Facebook、美国银行以及NewYorkTimes通通都使用R,它的商业效用持续提高。

    R的好处在于它简单易上手,透过R,你可以从复杂的数据集中筛选你要的数据,从复杂的模型函数中操作数据,建立井然有序的图表来呈现数字,这些都只需要几行程序代码就可以了,打个比方,它就像是好动版本的Excel。

    R最棒的资产就是活跃的动态系统,R社群持续地增加新的软件包,还有以内建丰富的功能集为特点。目前估计已有超过200万人使用R,最近的调查显示,R在数据科学界里,到目前为止最受欢迎的语言,占了回复者的61%(紧追在后的是39%的Python)。

    它也吸引了WallStreet的注目。传统而言,证券分析师在Excel档从白天看到晚上,但现在R在财务建模的使用率逐渐增加,特别是可视化工具,美国银行的副总裁NiallO’Conno说,「R让我们俗气的表格变得突出」。

    在数据建模上,它正在往逐渐成熟的专业语言迈进,虽然R仍受限于当公司需要制造大规模的产品时,而有的人说他被其他语言篡夺地位了。

    “R更有用的是在画图,而不是建模。”顶尖数据分析公司Metamarkets的CEO,MichaelDriscoll表示,

    “你不会在Google的网页排名核心或是Facebook的朋友们推荐算法时看到R的踪影,工程师会在R里建立一个原型,然后再到Java或Python里写模型语法”。

    举一个使用R很有名的例子,在2010年时,PaulButler用R来建立Facebook的世界地图,证明了这个语言有多丰富多强大的可视化数据能力,虽然他现在比以前更少使用R了。

    “R已经逐渐过时了,在庞大的数据集底下它跑的慢又笨重”Butler说。

    所以接下来他用什么呢?

    Python

    如果说R是神经质又令人喜爱的Geek,那Python就是随和又好相处的女生。

    Python结合了R的快速、处理复杂数据采矿的能力以及更务实的语言等各个特质,迅速地成为主流,Python比起R,学起来更加简单也更直观,而且它的生态系统近几年来不可思议地快速成长,在统计分析上比起R功能更强。

    Butler说,“过去两年间,从R到Python地显著改变,就像是一个巨人不断地推动向前进”。

    在数据处理范畴内,通常在规模与复杂之间要有个取舍,而Python以折衷的姿态出现。IPythonNotebook(记事本软件)和NumPy被用来暂时存取较低负担的工作量,然而Python对于中等规模的数据处理是相当好的工具;Python拥有丰富的资料族,提供大量的工具包和统计特征。

    美国银行用Python来建立新产品和在银行的基础建设接口,同时也处理财务数据,“Python是更广泛又相当有弹性,所以大家会对它趋之若鹜。”O’Donnell如是说。

    然而,虽然它的优点能够弥补R的缺点,它仍然不是最高效能的语言,偶尔才能处理庞大规模、核心的基础建设。Driscoll是这么认为的。

     

    Julia

    今日大多数的数据科学都是透过R、Python、Java、Matlab及SAS为主,但仍然存在着鸿沟要去弥补,而这个时候,新进者Julia看到了这个痛点。

    Julia仍太过于神秘而尚未被业界广泛的采用,但是当谈到它的潜力足以抢夺R和Python的宝座时,数据黑客也难以解释。原因在于Julia是个高阶、不可思议的快速和善于表达的语言,比起R要快的许多,比起Python又有潜力处理更具规模的数据,也很容易上手。

    “Julia会变的日渐重要,最终,在R和Python可以做的事情在Julia也可以”。Butler是这么认为的。

    就现在而言,若要说Julia发展会倒退的原因,大概就是它太年轻了。Julia的数据小区还在初始阶段,在它要能够和R或Python竞争前,它还需要更多的工具包和软件包。

    Driscoll说,它就是因为它年轻,才会有可能变成主流又有前景。

    Java

    Driscoll说,Java和以Java为基础的架构,是由硅谷里最大的几家科技公司的核心所建立的,如果你从Twitter、Linkedin或是Facebook里观察,你会发现Java对于所有数据工程基础架构而言,是非常基础的语言。

    Java没有和R和Python一样好的可视化功能,它也不是统计建模的最佳工具,但是如果你需要建立一个庞大的系统、使用过去的原型,那Java通常会是你最基的选择。

    Hadoop and Hive

    为了迎合大量数据处理的需求,以Java为基础的工具群兴起。Hadoop为处理一批批数据处理,发展以Java为基础的架构关键;相较于其他处理工具,Hadoop慢许多,但是无比的准确和可被后端数据库分析广泛使用。和Hive搭配的很好,Hive是基于查询的架构下,运作的相当好。

    Scala

    又是另一个以Java为基础的语言,和Java很像,对任何想要进行大规模的机械学习或是建立高阶的算法,Scala会是逐渐兴起的工具。它是善于呈现且拥有建立可靠系统的能力。

    “Java像是用钢铁建造的;Scala则是让你能够把它拿进窑烤然后变成钢的黏土”Driscoll说。

    Kafka andStorm

    说到当你需要快速的、实时的分析时,你会想到什么?Kafka将会是你的最佳伙伴。其实它已经出现五年有了,只是因为最近串流处理兴起才变的越来越流行。

    Kafka是从Linkedin内诞生的,是一个特别快速的查询讯息系统。Kafka的缺点呢?就是它太快了,因此在实时操作时它会犯错,有时候会漏掉东西。

    鱼与熊掌不可兼得,「必须要在准确度跟速度之间做一个选择」,Driscoll说。所以全部在硅谷的科技大公司都利用两个管道:用Kafka或Storm处理实时数据,接下来打开Hadoop处理一批批处理数据系统,这样听起来有点麻烦又会有些慢,但好处是,它非常非常精准。

    Storm是另一个从Scala写出来的架构,在硅谷逐渐大幅增加它在串流处理的受欢迎程度,被Twitter并购,这并不意外,因为Twitter对快速事件处理有极大的兴趣。

    Matlab

    Matlab可以说是历久不衰,即使它标价很高;在非常特定的利基市场它使用的相当广泛,包括密集的研究机器学习、信号处理、图像辨识等等。

    Octave

    Octave和Matlab很像,除了它是免费的之外。然而,在学术信号处理的圈子,几乎都会提到它。

    GO

    GO是另一个逐渐兴起的新进者,从Google开发出来的,放宽点说,它是从C语言来的,并且在建立强大的基础架构上,渐渐地成为Java和Python的竞争者。

    这么多的软件可以使用,但我认为不见得每个都一定要会才行,知道你的目标和方向是什么,就选定一个最适合的工具使用吧!可以帮助你提升效率又达到精准的结果。

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  • 大数据开发需要掌握哪些编程语言?

    千次阅读 2018-09-18 16:25:27
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    大数据零基础怎么学?大数据零基础学什么?难吗?

    你知道什么是大数据吗?

    要学习大数据你首先应该知道什么是大数据,大数据一般运用在什么领域。对大数据的概念有一个大概的了解,这样你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣,如果对大数据一无所知就开始学习,有可能学着学着发现自己其实不喜欢,这样浪费了时间精力,可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据,需要先对大数据有一个大概的了解。

    大数据零基础学习什么计算机编程语言?

    对于零基础的朋友,一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言,大家都知道计算机编程语言有很多,比如:R,C++,JAVA等等。目前大多数机构都是教JAVA,我们都知道Java是目前使用最为广泛的网络编程语言之一。

    容易学而且很好用,如果你学习过C++语言,你会觉得C++和Java很像,因为Java中许多基本语句的语法和C++一样,像常用的循环语句,控制语句等和C++几乎一样,其实Java和C++是两种完全不同的语言,Java只需理解一些基本的概念,就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。

    Java略去了运算符重载、多重继承等模糊的概念,C++中许多容易混淆的概念,有的被Java弃之不用了,或者以一种更清楚更容易理解的方式实现,因此Java语言相对是简单的。

    需要学习java编程语言

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    运用所学知识进行实践

    运用所学知识进行实践,学习完任何一门技术,最后的实战训练是最重要的,进行一些实际项目的操作练手,可以帮助我们更好的理解所学的内容,同时对于相关知识也能加强记忆,在今后的运用中,也可以更快的上手,对于相关知识该怎么用也有了经验。

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  • java可以说是大数据最基础的编程语言,据我这些年的经验,我接触的很大一部分的大数据开发都是从JaveWeb开发转岗过来的(当然也不是绝对我甚至见过产品转岗大数据开发的,逆了个天)。 一是因为大数据的本质无非...

    Java

    java可以说是大数据最基础的编程语言,据我这些年的经验,我接触的很大一部分的大数据开发都是从JaveWeb开发转岗过来的(当然也不是绝对我甚至见过产品转岗大数据开发的,逆了个天)。

    一是因为大数据的本质无非就是海量数据的计算,查询与存储,后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景

    二就是java语言本事了,天然的优势,因为大数据的组件很多都是用java开发的像HDFS,Yarn,Hbase,MR,Zookeeper等等,想要深入学习,填上生产环境中踩到的各种坑,必须得先学会java然后去啃源码。

    说到啃源码顺便说一句,开始的时候肯定是会很难,需要对组件本身和开发语言都有比较深入的理解,熟能生巧慢慢来,等你过了这个阶段,习惯了看源码解决问题的时候你会发现源码真香。

    Scala

    scala和java很相似都是在jvm运行的语言,在开发过程中是可以无缝互相调用的。Scala在大数据领域的影响力大部分都是来自社区中的明星Spark和kafka,这两个东西大家应该都知道(后面我会有文章多维度介绍它们),它们的强势发展直接带动了Scala在这个领域的流行。

    Python和Shell

    shell应该不用过多的介绍非常的常用,属于程序猿必备的通用技能。python更多的是用在数据挖掘领域以及写一些复杂的且shell难以实现的日常脚本。
      人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,有兴趣的朋友,可以查阅多智时代,在此为你推荐几篇优质好文:
    1.大数据分析,主要有哪些核心技术?
    http://www.duozhishidai.com/article-1938-1.html
    2.构建一个企业的大数据分析平台 ,主要分为哪几步?
    http://www.duozhishidai.com/article-8017-1.html
    3.数据科学,数据分析和机器学习之间,有什么本质区别?
    http://www.duozhishidai.com/article-7892-1.html


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