Video: Java è importante per i big data?
2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49
Digitazione forte. Giava si preoccupa molto della sicurezza dei tipi. Questa caratteristica è fantastica importanza per lo sviluppo Grandi dati applicazioni e manipolazione dati scienza in Giava . Giava è un linguaggio compilato altamente efficace che viene utilizzato per scrivere il codice con alta produttività (ETL) e algoritmi per l'apprendimento automatico.
Allo stesso modo, potresti chiedere, Java è necessario per i big data?
Hadoop è stato implementato utilizzando Giava . Maggior parte Grandi dati i quadri sono stati scritti in Giava . Ma non è necessario che tu lo sappia Giava imparare Grandi dati . La codifica MapReduce di solito viene eseguita di fatto in Giava ma questa non è affatto una necessità.
quale linguaggio di programmazione è il migliore per i big data? I 3 migliori linguaggi di programmazione per Big Data
- Java: il linguaggio di programmazione per big data definitivo.
- Python – L'importanza è in aumento.
- Scala: scegli un linguaggio ibrido per i Big Data.
- Linea di fondo.
Considerando questo, è necessaria la programmazione per i big data?
È necessario codificare per condurre analisi numeriche e statistiche con massivo dati imposta. Alcuni dei linguaggi in cui dovresti investire tempo e denaro nell'apprendimento sono Python, R, Java e C++, tra gli altri. Finalmente, essere in grado di pensare come un programmatore ti aiuterà a diventare un bravo grandi dati analista.
Hadoop può imparare senza Java?
Risposta- Sì: perché Hadoop ha molte tecnologie per l'elaborazione e la gestione dei dati come MapReduce, Hive, Pig, flusso di lavoro Oozie, Zookeeper, Flume, Kafka ecc. Dove se fare non sapere Giava allora lei può imparare l'hadoop sicuramente da qualsiasi altro linguaggio di programmazione. Pertanto, tu può imparare Hadoop senza Java.
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