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在巨大年夜的数据集中进行筛选的最好对象是什么?经由过程和数据骇客的交换，我们知道了他们用于硬核数据分析最爱好的说话和对象包。

R说话

在这些说话名单中，如不雅R说话排第二，那就没其他能排第一。自1997年以来，作为昂贵的统计软件，如Matlab和SAS的免费替代品，它逐渐风靡全球。

在以前的几年时光中，R说话已经成为了数据科学的宠儿——数据科学如今不仅仅在书白痴一样的统计学家中人尽皆知，并且也为华尔街交易员，生物学家，和硅谷开辟者所家喻户晓。各类行业的公司，例如Google，Facebook，美国银行，以及纽约时报都应用R说话，R说话正在贸易用处上持续伸展和扩散。

R说话有着简单而明显的吸引力。应用R说话，只须要短短的几行代码，你就可以在复杂的数据集中筛选，经由过程先辈的建模函数处理数据，以及创建平整的图形来代表数字。它被比方为是Excel的一个极端活泼版本。

R说话最巨大年夜的本钱是已环绕它开辟的充斥活力的生态体系：R说话社区老是在赓续地添加新的软件包和功能到它已经相当丰富的功能集中。据估计，跨越200万的人应用R说话，并且比来的一次投票注解，R说话是迄今为止在科学数据中最风行的说话，被61%的受访者应用(其次是Python，39%)。

此外，它的身影也渐酱竽暌箍如今了华尔街。以前，银行分析师会全神灌注于Excel文件直到深夜，但如今R说话被越来越多地用于金融建模R，特别是作为一种可视化对象，Niall O’Connor，美国银行的副总裁如是说。 “R说话使我们平常的表格与众不合，”他说。

R说话的日渐成熟，使得它成为了数据建模的首选说话，固然当企业须要临盆大年夜型产品时它的才能会变得有限，也有的人嗣魅这是因为它的地位正在被其他说话攫取。

“R更合适于做一个草图和大年夜概，而不是具体的构建，”Michael Driscoll，Metamarkets的首席履行官说。 “你不会在谷歌的网页排名以及Facebook的同伙推荐算法的核心┞芬到R说话。工程师会用R说话做原型，然后移交给用Java或Python写的模型。”

话说回来，早在2010年，Paul Butler就以R说话打造了全球的Facebook地图而有名，这证清楚明了该说话丰富的可视化功能。尽管他如今已经不像以前那样频繁地应用R说话了。

“R正在一点点地过时，因为它的迟缓和处理大年夜型数据集的粗笨，”Butler说。

那么，他应用什么代替呢?请持续阅往下看。

Python

“这是这个行业的进步。在以前的两年时光中，大年夜R说话到Python已经产生了异常明显的改变，”Butler说。

美国银行应用Python在银行的基本架构中构建新的产品和接口，同时也用Python处理财务数据。“Python广泛而灵活，是以人们趋附者众，”O’Donnell说。

不过，它并非最高机能的说话，只能有时用于大年夜范围的核心基本举措措施，Driscoll如许说道。

Julia

固然当前的数据科学绝大年夜多半是经由过程R说话，Python，Java，MatLab和SAS履行的。但依然有其他的说话存活于夹缝中，Julia就是值得一看的后起之秀。

业界广泛认为Julia过于晦涩难解。但数据骇客在谈到它代替R和Python的潜力时会不由得喜逐颜开。Julia是一种高层次的，极端快速的表达性说话。它比R说话快，比Python更可扩大，且相当简单易学。

“它正在一步步成长。最终，应用Julia，你就可以或许办到任何用R和Python可以做到的工作，”Butler说。

“它还很年青，但它正在掀起海潮并且异常有前程，”Driscoll说。

Java，以及基于Java的框架，被发明俨然成为了硅谷最大年夜的那些高科技公司的骨骼支架。 “如不雅你去看Twitter，LinkedIn和Facebook，那么你会发明，Java是它们所稀有据工程基本举措措施的基本说话，”Driscoll说。

然则至今为止，年青人对Julia依然迟疑不前。Julia数据社区还处于早期阶段，要可以或许和R说话和Python竞争，它还须要添加更多的软件包和对象。

如不雅说R说话是一个神经质又可爱的高手，那么Python是它随和又灵活的表兄弟。作为一种结合了R说话快速对复杂数据进行发掘的才能并构建产品的更实用说话，Python敏捷获得了主流的吸引力。Python是直不雅的，并且比R说话更易于进修，以及它的生态体系近年来急剧增长，使得它更可以或许用于先前为R说话保存的统计分析。

hadoop 和 Hive

一群基于Java的对象被开辟出来以知够数据处理的巨大年夜需求。Hadoop作为首选的基于Java的框架用于批处理数据已经点燃了大年夜家的热忱。Hadoop比其他一些处理对象慢，但它出奇的精确，是以被广泛用于后端分析。它和Hive——一个基于萌芽并且运行在顶部的框架可以很好地结对工作。

Scala

Scala是另一种基于Java的说话，并且和Java雷同的是，它正日益成为大年夜范围机械进修，或构建高层次算法的对象。它富有表示力，并且还可以或许构建结实的体系。

Java不克不及供给R和Python同样质量的可视化，并且它并非统计建模的最佳选择。然则，如不雅你移动到以前的原型制造并须要建立大年夜型体系，那么Java往往是你的最佳选择。

JAVA

“Java就像是建造时的钢铁，而Scala则像黏土，因为你之后可以将之放入窑内改变成钢铁，”Driscoll说。

Kafka 和 Storm

那么，当你须要快速及时的分析时又该怎么办呢?Kafka会成为你的好同伙。它大年夜概5年前就已经出现了，然则直到比来才成为流处理的风行框架。

Kafka，出生于LinkedIn内部，是一个超快速的萌芽消息体系。Kafka的缺点?好吧，它太快了。在及时操作时会导致自身掉足，并且有时地会漏掉器械。

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本文标题：10个最佳的大数据处理编程语言

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