I den första delen av bloggen om bästa programmeringsspråk för datavetenskap pratade vi om 7 språk. Dessa inkluderar de språk som används av de flesta som arbetar med Big Data.
I den här bloggen listar jag den andra halvan av listan som består av de nyanlända med avseende på programmeringsspråken. i den första delen. Vissa av dem har vunnit popularitet liknande Java, Hadoop, R och SQL medan andra har gjort en anmärkningsvärd plats på marknaden på grund av de utmärkande funktioner som erbjuds av dem.
Lista över programmeringsspråk för datavetenskap:
1. Python –
Python är ett av de bästa programmeringsspråken med öppen källkod för att arbeta med de stora och komplicerade datamängder som behövs för Big Data. Python har vunnit popularitet bland programmerare som använder de objektorienterade språken. Python är intuitivt och lättare att lära sig än R, och plattformen har växt dramatiskt under de senaste åren, vilket gör den mer kapabel för statistisk analys som R. Pythons USP är läsbarheten och kompaktheten.
Moderne applikationer som t.ex. eftersom Pinterest och Instagram är byggda med Python. Det är ett traditionellt objektorienterat språk, ett som betonar ökade nivåer av produktivitet och läsbarhet. Python kommer också att passa bäst för stora dataprojekt som handlar om neurala nätverk.
2. MATLAB –
MATLAB är bland de bästa programmeringsspråken för datavetenskap om du ska arbeta med matriser. Det är inte ett språk med öppen källkod utan används mest för akademiker på grund av dess lämplighet för matematisk modellering och datainsamling. MATLAB designades för att arbeta med matriser i första hand vilket gör det till ett mycket bra alternativ för att använda det för statistisk modellering och skapande av algoritmer. MATLAB är också bra för datavetenskapliga uppgifter som involverar linjära algebraiska beräkningar, simuleringar och matrisberäkningar.
Nackdelen med MATLAB är att det innebär begränsningar för kodportabilitet.
3. Scala –
Scala programmeringsspråk är en fusion av objektorienterade och funktionella programmeringsspråk som hjälper till att bygga robusta och skalbara datavetenskapliga applikationer. Därför fungerar det med både Java och Javascript. Scala kombinerar många av de fördelaktiga funktionerna i andra språk i ett enkelt, lättanvänt verktyg.
Se även: Saker att komma ihåg om Cloud Computing: Dos
Scala är baserad på Java och den kompilerade koden körs på th e JVM ekosystem, vilket gör det potent och flexibelt ut ur porten, eftersom det kan köras på vilken plattform som helst. Scala för datavetenskap kräver lite extra förmåga till abstraktion och tänkande. Skalbarhet och siffror i Scala har gjort det till de bästa programmeringsspråken för datavetenskap.
4. Hive QL –
Apache Hive är en datalagerinfrastruktur byggd på topp Hadoop för att tillhandahålla datasammanfattningar, frågor och analyser. Hive QL är Hive-frågespråket som har ett SQL-liknande gränssnitt för att fråga data lagrade i olika databaser och filsystem som integreras med Hadoop. Hive erbjuder inte stöd för insättningar, uppdateringar och borttagningar på radnivå.
Hive QL är utformad för att fungera ovanpå Apache Hadoop eller andra distribuerade lagringsplattformar som Amazons S3-filsystem. Hive-konceptet för en databas är i huvudsak bara en katalog eller namnrymd av tabeller. Med Hive får vi den nödvändiga abstraktionen av SQL för att implementera Hive QL-frågor på Java API utan att implementera frågorna i lågnivå Java API.
5. Julia –
Julia är jämförelsevis ny bland dataspråken. Tja, de mest valda språken är R, Python och Java. Men det finns fortfarande luckor att leta efter. Julia som bara har känt till några år visar sig vara ett bra val. Julia är ett vansinnigt snabbt och uttrycksfullt språk på hög nivå.
Julia är mest lämpad för att arbeta med realtidsströmmar av Big Data eftersom dess funktioner är byggda på kärnan av språket. Julias ekosystem av tillägg och bibliotek är inte lika moget eller utvecklat som de mer etablerade språken, men de flesta populära funktionerna är tillgängliga, med fler tillägg i en jämn takt.
6. Pig Latin –
Pig Latin är bland de bästa programmeringsspråken för datavetenskap som också är orienterat med Hadoop och är också ett system med öppen källkod. Det utgör språklagret i apache Pig Platform, som sorterar och tillämpar matematiska funktioner på stora, distribuerade datamängder.
Pig kan utföra sina Hadoop-jobb i MapReduce, Apache Tez eller Apache Spark.
Det kan utökas genom att använda de användardefinierade funktionerna som kan skrivas på vilket språk som helst som stöds av det som Java, Python, JavaScript, Ruby eller Groovy. Ett funktionsanrop av dessa kan göras direkt från koden för Grislatinspråket.
7. GO –
Go, utvecklades av Google 2007 som är en gratis och öppen källkodsprogrammering nguage. Även om det är en nykomling i Data Science-världen, får den fart på grund av sin enkelhet. Till att börja med utvecklades inte Go för statistisk beräkning, men den fick snart den vanliga närvaron på grund av dess snabbhet och förtrogenhet.
Gos syntax är baserad på C, vilket visar sig vara till stor hjälp vid införandet av det. . Go kan också anropa rutinprogram, som är skrivna på andra programmeringsspråk som Python för att uppnå funktioner som inte finns i Go.
Ovanstående lista berättar om de bästa 15 dataspråken som du kan välja för din Big Data-organisation.
Tja, med detta kommer vi till slutet av den funktionella lagerarkitekturen, men inte till slutet av Big Data. Varje dag avslöjas ett nytt mysterium om Big Data. Även efter att ha lärt sig om alla verktyg finns det mycket mer kvar att veta, förstå, analysera, lära sig och åstadkomma i Big Data.
Läs: 0
