ჯავა მნიშვნელოვანია დიდი მონაცემებისთვის?

2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49

ძლიერი აკრეფა. ჯავა ძალიან ზრუნავს ტიპის უსაფრთხოებაზე. ეს თვისება შესანიშნავია მნიშვნელობა განვითარებისთვის Დიდი მონაცემები აპლიკაციები და დამუშავება მონაცემები მეცნიერებაში ჯავა . ჯავა არის მაღალეფექტური კომპილირებული ენა, რომელიც გამოიყენება კოდის დასაწერად მაღალი პროდუქტიულობით (ETL) და მანქანური სწავლის ალგორითმებით.

ანალოგიურად, შეიძლება იკითხოთ, არის თუ არა Java საჭირო დიდი მონაცემებისთვის?

Hadoop განხორციელდა გამოყენებით ჯავა . ყველაზე Დიდი მონაცემები ჩარჩოები დაიწერა ჯავა . მაგრამ, თქვენ არ გჭირდებათ იცოდეთ ჯავა სწავლა Დიდი მონაცემები . MapReduce კოდირება ჩვეულებრივ დე ფაქტო ხდება ჯავა მაგრამ ეს არავითარ შემთხვევაში არ არის აუცილებლობა.

რომელი პროგრამირების ენაა საუკეთესო დიდი მონაცემებისთვის? ტოპ 3 დიდი მონაცემთა პროგრამირების ენა

• ჯავა – დიდი მონაცემთა პროგრამირების საბოლოო ენა.
• პითონი - მნიშვნელობა იზრდება.
• Scala: გადადით ჰიბრიდულ ენაზე დიდი მონაცემებისთვის.
• ქვედა ხაზი.

ამის გათვალისწინებით, საჭიროა თუ არა პროგრამირება დიდი მონაცემებისთვის?

თქვენ გჭირდებათ კოდირება, რათა ჩაატაროთ რიცხვითი და სტატისტიკური ანალიზი მასიური მონაცემები კომპლექტი. ზოგიერთი ენა, რომელზეც დრო და ფული უნდა დახარჯოთ სწავლაში, არის Python, R, Java და C++ სხვათა შორის. და ბოლოს, ახერხებს აზროვნებას, როგორც ა პროგრამისტი დაგეხმარებათ გახდეთ კარგი დიდი მონაცემები ანალიტიკოსი.

შეუძლია თუ არა Hadoop-ს სწავლა ჯავის გარეშე?

პასუხი - დიახ: იმიტომ ჰადოპ აქვს მონაცემთა დამუშავებისა და მონაცემთა მართვის მრავალი ტექნოლოგია, როგორიცაა MapReduce, Hive, Pig, Oozie workflow, Zookeeper, Flume, Kafka და ა.შ. კეთება არ ვიცი ჯავა შემდეგ შენ შეუძლია ჰადოპის სწავლა რა თქმა უნდა, ნებისმიერი სხვა პროგრამირების ენით. ამიტომ, თქვენ შეუძლია ისწავლოს Hadoop Java-ს გარეშე.