I den siste bloggen om big data snakket vi om Data Integration Tools, det åtte laget av funksjonell arkitektur. I denne bloggen vil jeg liste opp dataspråkene som utgjør det niende laget av funksjonell lagarkitektur.
Big data-prosjekter er nå felles for alle bransjer, enten store eller små, alle ønsker å dra nytte av alle innsikt Big Data har å tilby. Uansett hvordan avansert og GUI-basert programvare vi utvikler, er dataprogrammering kjernen i alt. Jeg håper at de tidligere bloggene om typer verktøy ville ha hjulpet i planleggingen av Big Data-organisasjonen for din bedrift. Men et lag er fortsatt uferdig, uten som du kan gå et stykke videre på reisen. Men senere på reisen når dataene øker i alarmerende mengder, blir det komplekst. Og da er den eneste redningen for deg dataspråkene.
Liste over dataspråk
1. Java –
Javas urokkelige popularitet er tydelig nok til å vite at det er det beste programmeringsspråket for datavitenskap. Alle plattformer som er en del av JVM-økosystemet, som MapReduce, HDFS, Storm, Kafka, Spark og Apache Beam er kompatible med Java. Java gir deg tilgang til mongo-samlinger av feilsøkingsverktøy, overvåkingsverktøy, biblioteker og profiler, derfor er det det mest testede, reviderte og velprøvde språket for datavitenskap.
Den største fordelen Java tilbyr, er at det er plattformen. uavhengig og når den først er kompilert, kan den kjøres på tvers av hvilken som helst plattform. Dermed eliminerer behovet for kompilatorer som er spesifikke for språket.
Det største problemet med det er at det er latterlig detaljert, og det er ingen REPL for iterativ utvikling.
Se også: Best Open Verktøy for integrering av kildedata
2. R –
R programmeringsspråk er blant de 2 beste programmeringsspråkene som datavitere og analytikere. R programmeringsspråk er mye forskjellig fra de andre språkene, da det i hovedsak er et dedikert språk for statistisk databehandling og grafikk. Derfor er det ikke en erstatning for noen språk. R har enkel og åpenbar appell. R kan brukes til å automatisere et stort antall av disse beregningene, selv når rad- og kolonnedataene stadig endres eller vokser.
R ble brukt til å lage algoritmer bak Google, Facebook, Twitter og mange andre tjenester. Den kan kjøres på Linux, Windows og MacOS.
3. SQL –
SQL er akronymet for Structured Query Language som har b en i hjertet av å lagre og hente data i flere tiår. Det er fortsatt et enormt populært verktøy blant dataanalytikere. Noen av oppgavene som kan utføres med SQL er
Se også: Beste 19 gratis datautvinningsverktøy
4. Hadoop –
Hadoop er et av de beste programmeringsspråkene for åpen kildekode for datavitenskap. Den har et Java-basert programmeringsrammeverk som støtter behandling og lagring av ekstremt store datasett i et distribuert datamiljø. Hvis du leser noe om Hadoop, er det ingen mulighet for at du aldri kommer over bildet av en liten elefant. Og hvis du kommer over det, så leser du sikkert om Hadoop.
Hadoop er designet for å være robust i Big Data-applikasjonsmiljøet ditt, og det vil fortsette funksjonaliteten selv om individuelle servere eller klynger svikter. Den er designet for å skalere opp fra enkeltservere til tusenvis av maskiner, som hver tilbyr lokal beregning og lagring.
Selv om Hadoop er tregere enn noen andre prosesseringsverktøy, men det er bevist at resultatene er svært nøyaktige og som gjør det til det beste alternativet for backend-analyse.
5. JavaScript –
JavaScript er et populært, kraftig, dynamisk og mest utbredt skript- og programmeringsspråk som brukes til å lage kule nettsteder og spill for nettet. Vi er fortsatt forvirret om nettsiden og nettapplikasjonen. Det henter mye av syntaksen fra C-språket. Den mest fordelaktige funksjonen til JavaScript er at den er kompatibel med alle nettlesere, og brukes på over 90 % av alle nettsider.
Selv om den er fullstendig urelatert til Java-språket, gir den fortsatt tilgang til utviklere til utfør skript på klientsiden, samhandle med brukeren i sanntid, kontroller nettleseren og kommuniser asynkront med serveren.
6. SAS –
SAS er en forkortelse for Statistical Analysis system er lederen av de beste programmeringsspråkene for datavitenskap. Det er blant de beste innen kommersiell analyseplass med h høyeste andel i privat organisasjon. SAS har blitt brukt til statistisk modellering siden 1960-tallet og har fortsatt posisjonen etter mange år med oppdateringer og forbedringer. Hovedårsaken bak populariteten er dens brede spekter av statistiske funksjoner med en brukervennlig GUI som kan læres på svært kort tid. SAS inkluderer en rekke komponenter for tilgang til databaser og flate, uformaterte filer, manipulering av data og produksjon av grafiske utdata for publisering på nettsider og andre destinasjoner.
7. SPSS –
SPSS-statistikk er en programvarepakke som brukes for logisk batch- og ikke-batch-statistisk analyse. SPSS er et Windows-basert program som kan brukes til å skrive inn og analysere data og lage tabeller og grafer. Den er i stand til å håndtere store datamengder og kan utføre alle analysene som er dekket i tekst og mye mer.
Se også: Beste verktøy for rensing av data uten nett
IBM SPSS har vært i bruk i flere tiår, og siden den gang har det gitt kraftige verktøy for statistikere og dataforskere. I løpet av årene har SPSS-plattformen utviklet seg til å støtte alle faser av data mining-prosessen, som også inkluderer følgende –
Min liste over de beste programmeringsspråkene for datavitenskap er ennå ikke komplett. Resten av listen vil fortsette i neste blogg. Inntil da gi meg beskjed om ditt favorittprogrammeringsspråk for datavitenskap i kommentarene nedenfor.
Les: 0
