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  • java大数据和python大数据的全面对比,哪个更主流?
    2022-04-16 15:14:43

    大数据是目前互联网流行的技术语言,处理大数据的编程语言比较有优势的也很多,比如java、python、go、R语言、Hadoop等等,按道理来说每种编程语言都可以处理大数据,只是处理的规模不一样而且,但是现在比较受欢迎的数据处理编程语言是java与python。

      java大数据与python大数据

    说到java编程,java工程师一直都是同行的高薪岗位,而python是从最初的2016人工智能开始爆发,从而在短短两年之内能赶超java。随着python的发展,最大赢家无疑是python。未来大数据是对于一家企业有多重要,通过对数据的分析,可以了解市场需求、发展方向,对公司未来的定位,把数量庞大、不规整的数据信息进行梳理,总结出可供查询的特征。

    大数据必备技能

     自从python热度赶超java之后,python在大数据方面的优势逐渐被人们认识,但是java作为20多年成熟的编程语言,在大数据处理方面已存在已久,依然是程序员开发比较喜爱的编程。

    java在大数据处理方面还是比较倾向软件应用与网站数据,包括游戏数据处理,特别是金融服务数据处理,一直都是java的强项;python有着众多免费科学算法库,优势在人工智能大数据处理,当然也有使用Python在银行的基础架构中处理财务数据。可以说java与python在大数据处理各有优势。

    处理大规模数据时有那些常用的Python库,他们有什么优缺点?适用范围如何?

    需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题:

    1、百万行级不算大数据量,以目前的互联网应用来看,大数据量的起点是10亿条以上。

    处理的具体含义,如果是数据载入和分发,用python是很高效的;如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果,python也有现成的高效的库,C实现的和并行化的;如果是纯粹自己写的算法,没有任何其他可借鉴的,什么库也用不上,用纯python写是自讨苦吃。

    python的优势不在于运行效率,而在于开发效率和高可维护性。针对特定的问题挑选合适的工具,本身也是一项技术能力。

    百万级别数据是小数据,python处理起来不成问题,python处理数据还是有些问题的

    Python处理大数据的劣势:

    1、python线程有gil,通俗说就是多线程的时候只能在一个核上跑,浪费了多核服务器。在一种常见的场景下是要命的:并发单元之间有巨大的数据共享或者共用(例如大dict),多进程会导致内存吃紧,多线程则解决不了数据共享的问题,单独的写一个进程之间负责维护读写这个数据不仅效率不高而且麻烦

    2、python执行效率不高,在处理大数据的时候,效率不高,这是真的,pypy(一个jit的python解释器,可以理解成脚本语言加速执行的东西)能够提高很大的速度,但是pypy不支持很多python经典的包,例如numpy(顺便给pypy做做广告,土豪可以捐赠一下PyPy - Call for donations)

    3、绝大部分的大公司,用java处理大数据不管是环境也好,积累也好,都会好很多

    Python处理数据的优势(不是处理大数据):

    1、异常快捷的开发速度,代码量巨少

    2、丰富的数据处理包,不管正则也好,html解析啦,xml解析啦,用起来非常方便

    3、内部类型使用成本巨低,不需要额外怎么操作(java,c++用个map都很费劲)

    4、公司中,很大量的数据处理工作工作是不需要面对非常大的数据的

    5、巨大的数据不是语言所能解决的,需要处理数据的框架(hadoop, mpi。。。。)虽然小众,但是python还是有处理大数据的框架的,或者一些框架也支持python

    6、编码问题处理起来太太太方便了

    综上所述:

    1、python可以处理大数据

    2、python处理大数据不一定是最优的选择

    python和其他语言(公司主推的方式)并行使用是非常不错的选择

    因为开发速度,你如果经常处理数据,而且喜欢linux终端,而且经常处理不大的数据(100m一下),最好还是学一下python

    python数据处理的包:

    1、自带正则包, 文本处理足够了

    2、cElementTree, lxml 默认的xml速度在数据量过大的情况下不足

    3、beautifulsoup 处理html

    4、hadoop(可以用python) 并行处理,支持python写的map reduce,足够了, 顺便说一下阿里巴巴的odps,和hadoop一样的东西,支持python写的udf,嵌入到sql语句中

    5、numpy, scipy, scikit-learn 数值计算,数据挖掘

    6、dpark(搬楼上的答案)类似hadoop一样的东西

    1,2,3,5是处理文本数据的利器(python不就处理文本数据方便嘛),4,6是并行计算的框架(大数据处理的效率在于良好的分布计算逻辑,而不是什么语言)

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  • 而人工智能和大数据主要用的语言就是Java和Python。今天我们就来分析一下,当前java,python和大数据,哪个就业前景更好?自己该学哪一个?Java和Python是编程语言,而大数据则是一系列技术的整合,所以应该分开来看...

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    都知道现在最火爆的是人工智能、大数据。而人工智能和大数据主要用的语言就是Java和Python。今天我们就来分析一下,当前java,python和大数据,哪个就业前景更好?自己该学哪一个?

    Java和Python是编程语言,而大数据则是一系列技术的整合,所以应该分开来看,三者并不能直接进行对比。

    三者实际的关系是目标和实现的包含关系。所以这个问题应该分别为 Java和Python哪个发展前景好?大数据的发展前景如何?

    Java发展前景

    Java语言是一门面向对象编程语言,不仅吸收了C++语言的各种优点,还摒弃了C++语言里难以理解的多继承、指针等概念,因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。

    Java语言作为静态的面向对象编程语言的代表,极好地实现了面向对象的理论,允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。Java语言具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等等特点 。

    Java的发展方向:web开发、大数据开发、安卓开发、服务器开发等等。

    Java的就业情况:

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    Java作为传统的编程语言之一,就业市场一直非常紧缺,只要能够掌握相关的技术,实现就业并不难。

    Java市场人才需求量:

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    从地域上看来,北上广深依旧是人才需求明显的地区,另外可以看出杭州对于软件人才的需求也在扩大,人才需求量对比,可看出Java需求之大,很多企业都很难招到一个合适的软件人才。

    Java开发薪资:

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    可以看到,Java薪资处在10-30K的为普遍情况。

    大数据前景

    大数据并不是一种概念,而是一种方法论,一句话概括,就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。

    关于大数据的发展前景,这里引用马云说过的一句话:

    未来最大的资源就是数据,不参与大数据十年后一定会后悔。

    从这句话中可以看出马云对大数据是多么的推崇,而事实上,大数据在现在乃至未来十年,依然会很火。

    大数据可以实现的应用可以概括为两个方向,一是精准化定制,二是预测。比如通过搜索引擎搜索同样的内容,每个人的结果是不同的,定制新闻服务或网游。再比如精准营销,百度推广,淘宝推广,或者你到了一个地方,自动推荐周边的消费设施等。

    大数据能火多久完全决定于他的应用方向能火多久,或者可以说是大数据的取代者何时能火!

    Java和大数据的关系:

    java是计算机的一门编程语言;可以用来做很多工作,大数据开发属于其中一种;大数据属于互联网方向,就像现在建立在大数据基础上的AI方向一样,他两不是一个同类,但是属于包含和被包含的关系;

    java可以用来做大数据工作,大数据开发或者应用不必要用java,可以Python,Scala,go语言等。

    目前最火的大数据开发平台是Hadoop,而Hadoop则是采用java语言编写。,一方面由于hadoop的历史原因,Hadoop的项目诞生于一个java高手;另一方面,也有Java跨平台方面的优势;基于这两个方面的原因,所以Hadoop采用了Java语言。但是也因为Hadoop使用了java所以就出现了"Java大数据”。

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    由于大数据产业的火爆,相关职位的待遇也是水涨船高。可以看到,大数据相关职位的平均薪资已经超过月薪20K。

    大数据的应用方向和未来趋势

    1、应用方向:营销、金融、工业、医疗、教育、交通、智慧生活、执法、体育、政府、旅游等等,大数据是真正的覆盖全行业,也就是未来所有的行业都需要大数据的支撑。

    2、未来趋势:传感器——数据服务——人工智能——社会关系——人类文明

    从大数据的应用方向和未来发展趋势可以看出来,在未来10年或20年社会及企业发展过程中,

    由此看出大数据能火多久的主要决定因素就是有没有他的取代者出现。

    达妹OS:大数据薪资28000!!!超越其他有没有!!!

    Python发展前景

    Python是一种面向对象的解释型计算机程序的设计语言, Python具有丰富和强大的库。它常被称为胶水语言,能够把其他语言制作的各种模块很轻松地结合在一起。

    相对于Java、C语言等,Python简单易学,更适合没有编程基础的小白入门。Python 的语言没有多少仪式化的东西,所以就算不是一个 Python 专家,你也能读懂它的代码。

    Python的发展方向:数据分析、人工智能、web开发、测试、运维、web安全、游戏制作等等。

    另外说下,Python目前的发展趋势非常好,伴随着大数据和人工智能的发展,Python的应用将得到更广泛的普及,目前在落地应用中已有不少Python开发的项目了。

    Python是人工智能的未来。因为考虑到语言的灵活性,其速度以及提供的机器学习功能库(如scikit-learn,Keras和TensorFlow),我们将继续看到Python在机器学习领域占据主导地位。

    所以就目前的趋势来说,Python要比Java更具有前景一些。

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    总结:

    无论是Java、Python还是大数据,都是我们这个时代急需且紧缺的技术。当然,如果你有一定的Java基础,从薪资上来看,大数据是你的第一选择!

    展开全文
  • Java大数据相关的一些代码,从简单到复杂,希望可以给大家做个参考
  • Java大数据与Python大数据 说到Java编程,Java工程师一直都是同行的高薪岗位,而python是从最初的2016人工智能开始爆发,从而在短短两年之内能赶超Java。随着python的发展,最大赢家无疑是pytho.

    在这里插入图片描述

    【此文章转自乐字节】

    大数据是目前互联网流行的技术语言,处理大数据的编程语言比较有优势的也很多,比如java、python、go、R语言、Hadoop等等,按道理来说每种编程语言都可以处理大数据,只是处理的规模不一样而且,但是现在比较受欢迎的数据处理编程语言是Java与python。

    Java大数据与Python大数据

    说到Java编程,Java工程师一直都是同行的高薪岗位,而python是从最初的2016人工智能开始爆发,从而在短短两年之内能赶超Java。随着python的发展,最大赢家无疑是python。未来大数据是对于一家企业有多重要,通过对数据的分析,可以了解市场需求、发展方向,对公司未来的定位,把数量庞大、不规整的数据信息进行梳理,总结出可供查询的特征。

    大数据必备技能

    在这里插入图片描述

    自从python热度赶超Java之后,python在大数据方面的优势逐渐被人们认识,但是Java作为20多年成熟的编程语言,在大数据处理方面已存在已久,依然是程序员开发比较喜爱的编程。

    Java在大数据处理方面还是比较倾向软件应用与网站数据,包括游戏数据处理,特别是金融服务数据处理,一直都是Java的强项;python有着众多免费科学算法库,优势在人工智能大数据处理,当然也有使用Python在银行的基础架构中处理财务数据。可以说Java与python在大数据处理各有优势。

    处理大规模数据时有那些常用的Python库,他们有什么优缺点?适用范围如何?

    python的优势不在于运行效率,而在于开发效率和高可维护性。针对特定的问题挑选合适的工具,本身也是一项技术能力。

    百万级别数据是小数据,python处理起来不成问题,python处理数据还是有些问题的

    Python处理大数据的劣势:

    1、python线程有gil,通俗说就是多线程的时候只能在一个核上跑,浪费了多核服务器。在一种常见的场景下是要命的:并发单元之间有巨大的数据共享或者共用(例如大dict),多进程会导致内存吃紧,多线程则解决不了数据共享的问题,单独的写一个进程之间负责维护读写这个数据不仅效率不高而且麻烦

    2、python执行效率不高,在处理大数据的时候,效率不高,这是真的,pypy(一个jit的python解释器,可以理解成脚本语言加速执行的东西)能够提高很大的速度,但是pypy不支持很多python经典的包,例如numpy(顺便给pypy做做广告,土豪可以捐赠一下PyPy - Call for donations)

    3、绝大部分的大公司,用Java处理大数据不管是环境也好,积累也好,都会好很多

    Python处理数据的优势(不是处理大数据):

    1、异常快捷的开发速度,代码量巨少

    2、丰富的数据处理包,不管正则也好,html解析啦,xml解析啦,用起来非常方便

    3、内部类型使用成本巨低,不需要额外怎么操作(Java,c++用个map都很费劲)

    4、公司中,很大量的数据处理工作工作是不需要面对非常大的数据的

    5、巨大的数据不是语言所能解决的,需要处理数据的框架(hadoop, mpi。。。。)虽然小众,但是python还是有处理大数据的框架的,或者一些框架也支持python

    6、编码问题处理起来太太太方便了

    综上所述:

    1、python可以处理大数据

    2、python处理大数据不一定是最优的选择

    3、python和其他语言(公司主推的方式)并行使用是非常不错的选择

    4、因为开发速度,你如果经常处理数据,而且喜欢linux终端,而且经常处理不大的数据(100m一下),最好还是学一下python

    python数据处理的包:

    1、自带正则包, 文本处理足够了

    2、cElementTree, lxml 默认的xml速度在数据量过大的情况下不足

    3、beautifulsoup 处理html

    4、hadoop(可以用python) 并行处理,支持python写的map reduce,足够了, 顺便说一下阿里巴巴的odps,和hadoop一样的东西,支持python写的udf,嵌入到sql语句中

    5、numpy, scipy, scikit-learn 数值计算,数据挖掘

    6、dpark(搬楼上的答案)类似hadoop一样的东西

    1,2,3,5是处理文本数据的利器(python不就处理文本数据方便嘛),4,6是并行计算的框架(大数据处理的效率在于良好的分布计算逻辑,而不是什么语言)

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    END
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  • Java大数据技术栈

    千次阅读 2020-04-08 11:15:50
    大数据技术板块划分 数据采集 flume kafka logstash filebeat ... 数据存储 mysql redis hbase hdfs ... 数据查询 hive impala elasticsearch kylin ... 数据计算 实时计算 storm sparkstrea...

    大数据技术板块划分

    数据采集
        flume kafka logstash filebeat ...
        
        数据存储
        mysql redis hbase hdfs ...
        
        数据查询
        hive impala elasticsearch kylin ...
        
        数据计算
        实时计算
            storm sparkstreaming flink ...
            
            离线计算
            hadoop spark ...
            
        
        其他框架
        zookeeper ..
             
        
    学习步骤及大概作用


        linux基础和javase基础【包含mysql】

        这些是基本功,刚开始也不可能学的很精通,最起码要对linux中的一些基本的命令混个脸熟,后面学习各种框架的时候都会用到,用多了就熟悉了。javase的话建议主要看面向对象,集合,io,多线程,以及jdbc操作即可。
        
        
        zookeeper

        zookeeper是很多大数据框架的基础,中文名称是动物园的意思,因为目前的大数据框架的图标很多都是动物的形状,所以zookeeper其实就是可以管理很多大数据框架的。针对这个框架,主要掌握如何搭建单节点和集群,以及掌握如何在zkcli客户端下对zookeeper的节点进行增删改查操作即可。
        
        
        hadoop

        目前企业中一般都是用hadoop2.x的版本了,所以就没有必要再去学hadoop1.x版本了,hadoop2.x主要包含三大块
            hdfs 前期,主要学习hdfs的一些命令即可,上传,下载,删除,移动,查看等命令...
                mapreduce 这个需要重点学习下,要理解mr的原理以及代码实现,虽然现在工作中真正写mr的代码次数很少了,但是原理还是要理解的。
                yarn 前期了解即可,只需要知道yarn是一个资源调度平台,主要负责给任务分配资源即可,yarn不仅可以给mapreduce任务调度资源,还可以为spark任务调度资源...yarn是一个公共的资源调度平台,所有满足条件的框架都可以使用yarn来进行资源调度。
            
        
        
        hive

        hive是一个数据仓库,所有的数据都是存储在hdfs上的,具体【数据仓库和数据库】的区别大家可以去网上搜索一下,有很多介绍。其实如果对mysql的使用比较熟悉的话,使用hive也就简单很多了,使用hive主要是写hql,hql是hive的sql语言,非常类似于mysql数据库的sql,后续学习hive的时候主要理解一些hive的语法特性即可。其实hive在执行hql,底层在执行的时候还是执行的mapredce程序。
            注意:其实hive本身是很强大的,数据仓库的设计在工作中也是很重要的,但是前期学习的时候,主要先学会如何使用就好了。后期可以好好研究一下hive。
        
        
        hbase

        hbase是一个nosql 数据库,是一个key-value类型的数据库,底层的数据存储在hdfs上。在学习hbase的时候主要掌握 row-key的设计,以及列簇的设计。要注意一个特点就是,hbase基于rowkey查询效率很快,可以达到秒级查询,但是基于列簇中的列进行查询,特别是组合查询的时候,如果数据量很大的话,查询性能会很差。
        
        
        redis

        redis也是一个nosql 数据库和key-value类型的数据库,但是这个数据库是纯基于内存的,也就是redis数据库中的数据都是存储在内存中的,所以它的一个特点就是适用于快速读写的应用场景,读写可以达到10W次/秒,但是不适合存储海量数据,毕竟机器的内存是有限的,当然,redis也支持集群,也可以存储大量数据。在学习redis的时候主要掌握string,list,set,sortedset,hashmap这几种数据类型的区别以及使用,还有pipeline管道,这个在批量入库数据的时候是非常有用的,以及transaction事务功能。
        
        
        flume

        flume是一个日志采集工具,这个还是比较常用的,最常见的就是采集应用产生的日志文件中的数据。一般有两个流程,一个是flume采集数据存储到kafka中,为了后面使用storm或者sparkstreaming进行实时处理。另一个流程是flume采集的数据落盘到hdfs上,为了后期使用hadoop或者spark进行离线处理。在学习flume的时候其实主要就是学会看flume官网的文档,学习各种组建的配置参数,因为使用flume就是写各种的配置。
        
        
        kafka

        kafka 是一个消息队列,在工作中常用于实时处理的场景中,作为一个中间缓冲层,例如,flume->kafka->storm/sparkstreaming。学习kafka主要掌握topic,partition,replicate等的概念和原理。
        
        
        storm

        storm是一个实时计算框架,和hadoop的区别就是,hadoop是对离线的海量数据进行处理,而storm是对实时新增的每一条数据进行处理,是一条一条的处理,可以保证数据处理的时效性。学习storm主要学习topology的编写,storm并行度的调整,以及storm如何整合kafka实时消费数据。
        
        
        spark

        spark 现在发展的也很不错,也发展成了一个生态圈,spark里面包含很多技术,spark core,spark steaming,spark mlib,spark graphx。
            spark生态圈里面包含的有离线处理spark core,和实时处理spark streaming,在这里需要注意一下,storm和spark streaming ,两个都是实时处理框架,但是主要区别是:storm是真正的一条一条的处理,而spark streaming 是一批一批的处理。
            spark中包含很多框架,在刚开始学习的时候主要学习spark core和spark streaming即可。这个一般搞大数据的都会用到。spark mlib和spark graphx 可以等后期工作需要或者有时间了在研究即可。
        

     flink

       窗口粒度更细

        
        elasticsearch

        elasticsearch是一个适合海量数据实时查询的全文搜索引擎,支持分布式集群,其实底层是基于lucene的。在查询的时候支持快速模糊查询,求count,distinct,sum,avg等操作,但是不支持join操作。elasticsearch目前也有一个生态圈,elk(elasticsearch logstash kibana)是一个典型的日志收集,存储,快速查询出图表的一整套解决方案。在学习elasticsearch的时候,前期主要学习如何使用es进行增删改查,es中的index,type,document的概念,以及es中的mapping的设计。


     

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