I den senaste bloggen om big data pratade vi om Data Integration Tools, det åtta lagret i den funktionella arkitekturen. I den här bloggen skulle jag lista de dataspråk som utgör det nionde lagret av Functional Layer Architecture.
Big data-projekt är nu gemensamma för alla branscher, oavsett om stora eller små, alla försöker dra nytta av alla insikter som Big Data har att erbjuda. Hur avancerad och GUI-baserad mjukvara vi än utvecklar, är datorprogrammering kärnan i allt. Jag hoppas att de tidigare bloggarna om olika typer av verktyg skulle ha hjälpt till i planeringen av Big Data-organisationen för ditt företag. Men ett lager är fortfarande oavslutat, utan vilket du kan gå en bit framåt på resan. Men senare på resan när datan ökar i oroväckande mängder blir det komplext. Och då är den enda räddningen för dig dataspråken.
Lista över dataspråk
1. Java –
Javas orubbliga popularitet är uppenbar nog för att veta att det är det bästa programmeringsspråket för datavetenskap. Alla plattformar som är en del av JVM-ekosystemet, som MapReduce, HDFS, Storm, Kafka, Spark och Apache Beam är kompatibla med Java. Java ger dig tillgång till mongo-samlingar av felsökningsverktyg, övervakningsverktyg, bibliotek och profiler, därför är det det mest testade, reviderade och beprövade språket för datavetenskap.
Den största fördelen Java erbjuder är att det är en plattform oberoende och när de väl kompilerats kunde de köras över vilken plattform som helst. Därmed elimineras behovet av kompilatorer som är specifika för språket.
Det största problemet med det är att det är löjligt mångsidigt och det finns ingen REPL för iterativ utveckling.
Se även: Bästa öppna Källdataintegreringsverktyg
2. R –
R programmeringsspråk är bland de 2 bästa programmeringsspråken som datavetare och analytiker. R programmeringsspråk skiljer sig mycket från de andra språken eftersom det i huvudsak är ett dedikerat språk för statistisk beräkning och grafik. Därför är det inte en ersättning för några språk. R har enkel och uppenbar dragningskraft. R kan användas för att automatisera ett stort antal av dessa beräkningar, även när rad- och kolumndata ständigt förändras eller växer.
R användes för att skapa algoritmer bakom Google, Facebook, Twitter och många andra tjänster. Den kan köras på Linux, Windows och MacOS.
3. SQL –
SQL är akronymen för Structured Query Language som har b en i hjärtat av att lagra och hämta data i decennier. Det är fortfarande ett enormt populärt verktyg bland dataanalytiker. Några av de uppgifter som skulle kunna utföras med SQL är
Se även: bästa 19 gratis verktygen för datautvinning
4. Hadoop –
Hadoop är ett av de bästa programmeringsspråken med öppen källkod för datavetenskap. Den har ett Java-baserat programmeringsramverk som stöder bearbetning och lagring av extremt stora datamängder i en distribuerad datormiljö. Om du läser något om Hadoop så finns det ingen möjlighet att du aldrig skulle stöta på bilden av en liten elefant. Och om du stöter på det så läser du säkert om Hadoop.
Hadoop är designat för att vara robust i din Big Data-applikationsmiljö, och det skulle fortsätta sin funktionalitet även om enskilda servrar eller kluster misslyckas. Den är utformad för att skala upp från enstaka servrar till tusentals maskiner, som var och en erbjuder lokal beräkning och lagring.
Även om Hadoop är långsammare än vissa andra bearbetningsverktyg, men det är bevisat att resultaten är mycket exakta och vilket gör det till det bästa alternativet för backend-analys.
5. JavaScript –
JavaScript är ett populärt, kraftfullt, dynamiskt och mest utbrett skript- och programmeringsspråk som används för att skapa coola webbplatser och spel för webben. Vi är fortfarande förvirrade om webbplatsen och webbapplikationen. Det härleder mycket av sin syntax från C-språket. Det mest fördelaktiga med JavaScript är att det är kompatibelt med alla webbläsare och används på över 90 % av alla webbsidor.
Även om det är helt orelaterade till Java-språket, ger det fortfarande utvecklare tillgång till exekvera skript på klientsidan, interagera med användaren i realtid, kontrollera webbläsaren och kommunicera asynkront med servern.
6. SAS –
SAS är en kortform för Statistical Analysis system är ledaren för de bästa programmeringsspråken för datavetenskap. Det är bland det bästa inom kommersiella analysutrymmen med h största andelen i privat organisation. SAS har använts för statistisk modellering sedan 1960-talet och håller fortfarande positionen efter många år av uppdateringar och förfining. Den främsta anledningen till populariteten är dess breda utbud av statistiska funktioner med ett användarvänligt GUI som kan läras in på mycket kort tid. SAS innehåller en mängd olika komponenter för att komma åt databaser och platta, oformaterade filer, manipulera data och producera grafiska utdata för publicering på webbsidor och andra destinationer.
7. SPSS –
SPSS-statistik är ett mjukvarupaket som används för logisk batchad och icke-batchad statistisk analys. SPSS är ett Windowsbaserat program som kan användas för att utföra datainmatning och analys och för att skapa tabeller och grafer. Den kan hantera stora mängder data och kan utföra alla analyser som täcks i text och mycket mer.
Se även: Bästa verktyg för offlinedatarensning
IBM SPSS har varit i användningen i decennier och sedan dess tillhandahåller den kraftfulla verktyg för statistiker och datavetare. Under åren har SPSS-plattformen utvecklats för att stödja alla faser av datautvinningsprocessen, vilket även inkluderar följande –
Min lista över de bästa programmeringsspråken för datavetenskap är ännu inte komplett. Resten av listan kommer att fortsätta i nästa blogg. Tills dess låt mig veta ditt favoritprogrammeringsspråk för datavetenskap i kommentarerna nedan.
Läs: 0
