做大數據工程師,語言選Java還是Python?
學大數據還要學Python嗎?java大數據與python大數據如何選擇?今天我們來看看一位大神的回答。目前Java和Python是做大數據平臺開發最常見的兩種編程語言,當然還有Scala和R,下面我們簡單的分析一下Java與Python在做大數據開發時的優缺點,具體選擇哪個可以根據實際情況來判斷。Java大數據首先說一下Java語言,Java語言應用廣泛,可以應用的領域也非常多,有完整的生態體系,另外Java語言的性能也非常不錯。Java與大數據的關系非常密切,一方面目前做大數據開發的程序員很多都是從Java程序員轉過去的,另一方面Hadoop平臺本身就是基于Java開發的,所以目前Java在大數據開發中的使用還是非常普遍的。但是Java語言自身的復雜性讓很多程序員感覺它有點“重”,格式化的東西有點多,所以在Spark平臺下,很多程序員更愿意使用Scala語言,而Scala就是基于Java語言構建的,所以有Java基礎再學習Scala還是比較輕松的。單學Java以后的就業方向單一,薪資就是java程序員的基本水平;而java大數據工程師,以后的就業可以從事java方面的工作,也可以涉獵大數據方面的工作,因為對大數據技術知識有所涉獵,所以談薪資的資本會高一些:Java大數據薪資:由于大數據產業的火爆,相關職位的待遇也是水漲船高。可以看到,大數據相關職位的平均薪資已經超過月薪20K。Python大數據再說一下Python語言,Python語言目前在大數據和人工智能領域有廣泛的應用,原因就是Python語言簡單、直接、方便。Python語言是腳本式語言,所以學習起來比較簡單,腳本語言的天然屬性就是直接,所以Python在語法結構上比Java要“輕”很多。另外,由于Python有豐富的庫支持,所以Python做軟件開發也非常“直接”,程序員的作用有點像做“集成”的感覺。目前Python在Hadoop和Spark平臺下的使用都非常普遍,而且越來越多的Java程序員轉向使用Python,因為沒人愿意復雜。但是Python缺點也比較明顯,那就是Python的性能遠不及Java,另外與大數據平臺的耦合度也不如Java好。但是如果你使用Python做算法實現、數據分析、數據呈現等應用是完全沒有問題的,效率也比較高。總之,如果做大數據開發,Java和Python最好都學習一下(主學Java),語言本身就是工具,學習起來并不是十分困難。
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