I den første delen av bloggen om Beste programmeringsspråk for datavitenskap snakket vi om 7 språk. De inkluderte språkene som brukes av flest personer som arbeider med Big Data.
I denne bloggen lister jeg opp den andre halvdelen av listen som består av de nye med hensyn til programmeringsspråkene i første del. Noen av dem har fått popularitet på samme måte som Java, Hadoop, R og SQL, mens andre har gjort en bemerkelsesverdig plass i markedet på grunn av de utmerkede funksjonene som tilbys av dem.
Liste over programmeringsspråk for datavitenskap:
1. Python –
Python er et av de beste programmeringsspråkene med åpen kildekode for å jobbe med de store og kompliserte datasettene som trengs for Big Data. Python har vunnet popularitet blant programmerere som bruker de objektorienterte språkene. Python er intuitiv og lettere å lære enn R, og plattformen har vokst dramatisk de siste årene, noe som gjør den mer egnet for statistiske analyser som R. Pythons USP er lesbarheten og kompaktheten.
Moderne applikasjoner som f.eks. som Pinterest og Instagram er bygget ved hjelp av Python. Det er et tradisjonelt objektorientert språk, et som understreker økte nivåer av produktivitet og lesbarhet. Python vil også passe best for store dataprosjekter som omhandler nevrale nettverk.
2. MATLAB –
MATLAB er blant de beste programmeringsspråkene for datavitenskap hvis du må jobbe med matriser. Det er ikke et åpen kildekodespråk, men brukes mest for akademikere på grunn av dets egnethet for matematisk modellering og datainnsamling. MATLAB ble designet for å jobbe med matriser i utgangspunktet, noe som gjør det til et veldig godt alternativ for å bruke det til statistisk modellering og algoritmeoppretting. MATLAB er også bra for datavitenskapelige oppgaver som involverer lineære algebraiske beregninger, simuleringer og matriseberegninger.
Ulempen med MATLAB er at det setter begrensninger på kodeportabilitet.
3. Scala –
Scala-programmeringsspråket er en blanding av objektorienterte og funksjonelle programmeringsspråk som bidrar til å bygge robuste og skalerbare datavitenskapsapplikasjoner. Derfor fungerer det med både Java og Javascript. Scala kombinerer mange av de fordelaktige funksjonene til andre språk til ett tett, brukervennlig verktøy.
Se også: Things to Remember About Cloud Computing: Dos
Scala er basert på Java og den kompilerte koden kjører på th e JVM økosystem, som gjør det potent og fleksibelt ut av porten, da det kan kjøre på hvilken som helst plattform. Scala for datavitenskap krever litt ekstra evne til abstraksjon og tenkning. Skalerbarhet og tallknusingsfunksjoner til Scala har gjort det til et av de beste programmeringsspråkene for datavitenskap.
4. Hive QL –
Apache Hive er en datavarehusinfrastruktur bygget på topp Hadoop for å gi dataoppsummering, spørring og analyse. Hive QL er Hive-spørringsspråket som har SQL-lignende grensesnitt for å spørre etter data lagret i ulike databaser og filsystemer som integreres med Hadoop. Hive tilbyr ikke støtte for innsettinger, oppdateringer og slettinger på radnivå.
Hive QL er utviklet for å fungere på toppen av Apache Hadoop eller andre distribuerte lagringsplattformer som Amazons S3-filsystem. Hive-konseptet til en database er i hovedsak bare en katalog eller navneområde med tabeller. Med Hive får vi den nødvendige abstraksjonen av SQL for å implementere Hive QL-spørringer på Java API uten å implementere spørringene i lavnivå Java API.
5. Julia –
Julia er relativt ny blant dataspråkene. Vel, de mest valgte språkene er R, Python og Java. Men det er fortsatt hull å se etter. Julia som bare har vært kjent i noen år, har vist seg å være et godt valg. Julia er et høyt nivå, vanvittig raskt og uttrykksfullt språk.
Julia er best egnet for å jobbe med sanntidsstrømmene av Big Data, siden funksjonene er bygget på kjernen av språket. Julias økosystem av utvidelser og biblioteker er ikke like modent eller utviklet som de mer etablerte språkene, men de fleste populære funksjonene er tilgjengelige, med flere tillegg i jevn hastighet.
6. Pig Latin –
Pig Latin er blant de beste programmeringsspråkene for datavitenskap som også er orientert med Hadoop og er også et åpen kildekode-system. Det danner språklaget til apache Pig Platform, som sorterer og bruker matematiske funksjoner på store, distribuerte datasett.
Pig kan utføre Hadoop-jobbene sine i MapReduce, Apache Tez eller Apache Spark.
Den kan utvides ved å bruke de brukerdefinerte funksjonene som kan skrives på et hvilket som helst språk som støttes av det som Java, Python, JavaScript, Ruby eller Groovy. Et funksjonskall av disse kan gjøres direkte fra koden til gris latinsk språk.
7. GO –
Go, ble utviklet av Google i 2007, som er en gratis og åpen kildekode-programmering. språk. Selv om den er en nykommer i verden av datavitenskap, får den fart på grunn av sin enkelhet. For det første ble ikke Go utviklet for statistisk databehandling, men den fikk snart den vanlige tilstedeværelsen på grunn av sin hastighet og fortrolighet.
Gos syntaks er basert på C, som viser seg å være til stor hjelp i bruken av den. . Go kan også kalle rutineprogrammer, som er skrevet på andre programmeringsspråk som Python for å oppnå funksjonaliteter som ikke er plass til i Go.
Listen ovenfor forteller deg om de beste 15 dataspråkene du kan velge for din Big Data-organisasjon.
Vel, med dette kommer vi til slutten av den funksjonelle lagarkitekturen, men ikke til slutten av Big Data. Hver dag avsløres et nytt mysterium om Big Data. Selv etter å ha lært om alle verktøyene er det mye mer igjen å vite, forstå, analysere, lære og oppnå i Big Data.
Les: 0
