R, Python, Scala y Java, ¿qué lenguaje de programación de big data se debe utilizar?

Lenguaje R: su ventaja es que es simple y fácil de usar. A través del lenguaje R, puede filtrar los datos que desee de conjuntos de datos complejos, operar los datos desde funciones de modelo responsables y crear gráficos ordenados. Solo se necesitan unas pocas líneas de código para representar números, por ejemplo, como una versión dinámica de una hoja de cálculo de Excel.

Lenguaje Python: Python combina la velocidad del lenguaje R, la capacidad de procesar datos complejos y características de lenguaje más pragmáticas. Rápidamente se ha convertido en algo común, más simple e intuitivo, especialmente con su rápido crecimiento en los últimos años. rápido. En el campo del procesamiento de datos, generalmente existe un equilibrio entre escala y complejidad. Python aparece como un compromiso y es una muy buena herramienta de procesamiento de datos.

Lenguaje Java: Java no tiene tan buenas capacidades de visualización como los lenguajes Python y R, ni es la mejor herramienta para modelado estadístico, pero si necesitas construir un sistema enorme usando prototipos anteriores, Java es el elección más básica.

Hadoop pand

Hive: para satisfacer las necesidades de procesamiento de grandes cantidades de datos, comenzó big data basado en java. Hadoop es un procesamiento de datos por lotes y la clave para desarrollar una arquitectura basada en Java. En comparación con otras herramientas de procesamiento, Hadoop es mucho más lento, pero es extremadamente preciso y puede usarse ampliamente para el análisis de bases de datos de back-end. Colmena.

Scala: otro lenguaje basado en Java, muy similar a Java. Para cualquiera que quiera realizar aprendizaje automático a gran escala o crear algoritmos de alto nivel, Scala es una herramienta que emerge gradualmente y que es buena en presentaciones. Y tener la capacidad de construir sistemas confiables.

Kafka y Storm: Es un sistema de consulta de información particularmente rápido. La desventaja es que es demasiado rápido, por lo que cometerás errores al implementar operaciones y a veces te perderás cosas. La arquitectura escrita en Scala ha aumentado considerablemente su popularidad en el procesamiento de flujos.