㈠ 學大數據需要學什麼語言
原則上大數據開發需要編程語言的基礎，因為大數據的開發基於一些常用的高級語言，回比如java和.Net。
不論是hadoop，還是答數據挖掘，都需要有高級編程語言的基礎，一般有了幾年java開發經驗，轉行做大數據會比較容易上手。
因此， 如果想從事大數據開發，還是需要至少精通一門高級語言。
㈡ 大數據用什麼語言
1、Python語言
Python往往在大數據處理框架中得到支持，但與此同時，它往往又不是“一等公民”。比如說，Spark中的新功能幾乎總是出現在Scala/Java綁定的首位，可能需要用PySpark編寫面向那些更新版的幾個次要版本(對Spark Streaming/MLLib方面的開發工具而言尤為如此)。
與R相反，Python是一種傳統的面向對象語言，所以大多數開發人員用起來會相當得心應手，而初次接觸R或Scala會讓人心生畏懼。一個小問題就是你的代碼中需要留出正確的空白處。這將人員分成兩大陣營，一派覺得“這非常有助於確保可讀性”，另一派則認為，我們應該不需要就因為一行代碼有個字元不在適當的位置，就要迫使解釋器讓程序運行起來。
2、R語言
R語言有著簡單而明顯的吸引力。使用R語言，只需要短短的幾行代碼，你就可以在復雜的數據集中篩選，通過先進的建模函數處理數據，以及創建平整的圖形來代表數字。它被比喻為是Excel的一個極度活躍版本。
R語言最偉大的資本是已圍繞它開發的充滿活力的生態系統：R語言社區總是在不斷地添加新的軟體包和功能到它已經相當豐富的功能集中。據估計，超過200萬的人使用R語言，並且最近的一次投票表明，R語言是迄今為止在科學數據中最流行的語言，被61%的受訪者使用(其次是Python，39%)。
3、JAVA
Java，以及基於Java的框架，被發現儼然成為了矽谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。 “如果你去看Twitter，LinkedIn和Facebook，那麼你會發現，Java是它們所有數據工程基礎設施的基礎語言，”Driscoll說。
㈢ 大數據專業主要學哪些語言
1、Java
大數據的本質無非就是海量數據的計算、查詢與存儲，後台開發很容易接觸到大數據量存取的應用場景，所以 Java 語言有著天然優勢，現在大數據的組件很多都是用 Java 開發的，比如 HDFS、Yarn、HBase、MapRece、ZooKeeper等等。
2、Python
Python 的優勢在於資源豐富，擁有堅實的數值演算法、圖標和數據處理基礎設施，建立了非常良好的生態環境。並不是所有的企業都能自己生產大量數據用於決策輔助，更多的互聯網企業都是靠爬蟲來抓取互聯網數據進行分析，而 Python 在網路爬蟲領域有著強勢地位。Python 的戰略定位就是做一種簡單、易用但專業、嚴謹的通用言語組合。Python 語法簡捷而清晰，對底層做了很好的封裝，是一種很容易上手的高級語言。更重要的是， Python 的包裝能力、可組合性、可嵌入性都很好，可以把各種復雜性包裝在 Python 模塊里，暴露出漂亮的介面。
3、Scala
Scala 在 JVM 上運行，基本上成功地結合了函數範式和面向對象範式。目前，它在金融界和需要處理海量數據的公司企業中取得了巨大進展。Scala 通常採用一種大規模分布式方式來處理數據，它還驅動著像 Spark 和 Kafka 這樣的大數據處理平台，也被 Twitter 和 LinkedIn 這樣的大型企業所使用。
㈣ 大數據用什麼語言
1、語言
Python往往在大數據處理框架中得到支持，但與此同時，它往往又不是「一等公民」。比如說，Spark中的新功能幾乎總是出現在Scala/Java綁定的首位，可能需要用PySpark編寫面向那些更新版的幾個次要版本（對Spark Streaming/MLLib方面的開發工具而言尤為如此）。
與R相反，Python是一種傳統的面向對象語言，所以大多數開發人員用起來會相當得心應手，而初次接觸R或Scala會讓人心生畏懼。一個小問題就是你的代碼中需要留出正確的空白處。這將人員分成兩大陣營，一派覺得「這非常有助於確保可讀性」，另一派則認為，我們應該不需要就因為一行代碼有個字元不在適當的位置，就要迫使解釋器讓程序運行起來。
2、R語言
R語言有著簡單而明顯的吸引力。使用R語言，只需要短短的幾行代碼，你就可以在復雜的數據集中篩選，通過先進的建模函數處理數據，以及創建平整的圖形來代表數字。它被比喻為是Excel的一個極度活躍版本。
R語言最偉大的資本是已圍繞它開發的充滿活力的生態系統：R語言社區總是在不斷地添加新的軟體包和功能到它已經相當豐富的功能集中。據估計，超過200萬的人使用R語言，並且最近的一次投票表明，R語言是迄今為止在科學數據中最流行的語言，被61%的受訪者使用(其次是Python，39%)。
3、JAVA
Java，以及基於Java的框架，被發現儼然成為了矽谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。 「如果你去看Twitter，LinkedIn和Facebook，那麼你會發現，Java是它們所有數據工程基礎設施的基礎語言，」Driscoll說。
Java不能提供R和Python同樣質量的可視化，並且它並非統計建模的最佳選擇。但是，如果你移動到過去的原型製作並需要建立大型系統，那麼Java往往是你的最佳選擇。
4、Hadoop和Hive
一群基於Java的工具被開發出來以滿足數據處理的巨大需求。Hadoop作為首選的基於Java的框架用於批處理數據已經點燃了大家的熱情。Hadoop比其他一些處理工具慢，但它出奇的准確，因此被廣泛用於後端分析。它和Hive——一個基於查詢並且運行在頂部的框架可以很好地結對工作。
㈤ 大數據學什麼語言
大數據是這近年來一直比較火的一個詞語，讓很多人都情不自禁走入大數據的學習中。可是你知道大數據用什麼語言嗎？
1、Python語言
十多年來，Python在學術界當中一直很流行，尤其是在自然語言處理（NLP）等領域。因而，如果你有一個需要NLP處理的項目，就會面臨數量多得讓人眼花繚亂的選擇，包括經典的NTLK、使用GenSim的主題建模，或者超快、准確的spaCy。同樣，說到神經網路，Python同樣游刃有餘，有Theano和Tensorflow；隨後還有面向機器學習的scikit-learn，以及面向數據分析的NumPy和Pandas。
還有Juypter/iPython――這種基於Web的筆記本伺服器框架讓你可以使用一種可共享的日誌格式，將代碼、圖形以及幾乎任何對象混合起來。這一直是Python的殺手級功能之一，不過這年頭，這個概念證明大有用途，以至於出現在了奉行讀取－讀取－輸出－循環（REPL）概念的幾乎所有語言上，包括Scala和R。
Python往往在大數據處理框架中得到支持，但與此同時，它往往又不是「一等公民」。比如說，Spark中的新功能幾乎總是出現在Scala/Java綁定的首位，可能需要用PySpark編寫面向那些更新版的幾個次要版本（對Spark Streaming/MLLib方面的開發工具而言尤為如此）。
與R相反，Python是一種傳統的面向對象語言，所以大多數開發人員用起來會相當得心應手，而初次接觸R或Scala會讓人心生畏懼。一個小問題就是你的代碼中需要留出正確的空白處。這將人員分成兩大陣營，一派覺得「這非常有助於確保可讀性」，另一派則認為，我們應該不需要就因為一行代碼有個字元不在適當的位置，就要迫使解釋器讓程序運行起來。
2、R語言
在過去的幾年時間中，R語言已經成為了數據科學的寵兒——數據科學現在不僅僅在書獃子一樣的統計學家中人盡皆知，而且也為華爾街交易員，生物學家，和矽谷開發者所家喻戶曉。各種行業的公司，例如Google，Facebook，美國銀行，以及紐約時報都使用R語言，R語言正在商業用途上持續蔓延和擴散。
R語言有著簡單而明顯的吸引力。使用R語言，只需要短短的幾行代碼，你就可以在復雜的數據集中篩選，通過先進的建模函數處理數據，以及創建平整的圖形來代表數字。它被比喻為是Excel的一個極度活躍版本。
R語言最偉大的資本是已圍繞它開發的充滿活力的生態系統：R語言社區總是在不斷地添加新的軟體包和功能到它已經相當豐富的功能集中。據估計，超過200萬的人使用R語言，並且最近的一次投票表明，R語言是迄今為止在科學數據中最流行的語言，被61%的受訪者使用(其次是Python，39%)。
3、JAVA
Java，以及基於Java的框架，被發現儼然成為了矽谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。 「如果你去看Twitter，LinkedIn和Facebook，那麼你會發現，Java是它們所有數據工程基礎設施的基礎語言，」Driscoll說。
㈥ 大數據應該學習什麼語言
一般來說來大家很多都是從Java開始的，源Java編程是大數據開發的基礎，大數據中很多技術都是使用Java編寫的，如Hadoop、Spark、maprece等，因此，想要學好大數據，Java編程是必備技能！
Java的方向也有很多，如JavaSE、JavaEE等，但是我們不是完全都要掌握的，一般大數據來說，我們只需要掌握Java的標准版本JavaSE就行。像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技術在大數據技術里用到的並不多，只需要了解就可以了。
㈦ 大數據是用哪個語言編寫的
不是用哪個語言，是語言實現的功能。java、c、c++、c# 、python等高級編程語言都可以做這個。不過目前以java和Python做比較常見
㈧ 大數據開發用什麼語言
首先Java，是現階段使用較為居多，為什麼呢？是由於玩Java轉到大數據人數太多人的緣故，所以很多人都喜歡使用Java，也有的是由於公司為了維護和人才的使用考慮，會選擇使用Java語言開發，也有的是因為平台會有Hadoop的MapRece老程序與Spark任務混合使用，為了平台統一開發語言而選擇Java，也有的公司為了對接外面項目而選擇通用性比較強的Java語言開發。
Scala，也可以是說大數據Spark開發的主力語言了，因為當你學習Spark後，就一定會對Scala有進一步的研究與學習，因為為了學好Spark技術你需要研究源碼、需要更簡潔快速開發項目。從而Spark大數據開發語言Scala是最多。
Python，在機器學習、AI的崛起，也有很多人青睞的語言了；還有一波人喜歡，那就是大數據分析人員，在SQL與spark SQL 使用Python來進行腳本調度。
R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。R是屬於GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟體，它是一個用於統計計算和統計制圖的優秀工具。
㈨ 大數據要學習哪些語言
大數據的學習，對於編程語言的要求，主要是側重在開發任務上。大數據開發，目前主要專的編程語屬言，是採用的Java，因為以Hadoop為首的大數據技術生態圈，都是基於JVM的。
其次是Scala語言，大數據計算引擎Spark是的源碼是Scala寫的，懂Scala對於深入理解和掌握Spark也有幫助。
其次是Python和Shell，作為腳本語言，也需要有所掌握。
㈩ 大數據主要學習什麼編程語言
python，目前最為主流的大數據編程語言，目前是在大數據和人工智慧方面的No.1
但其實每一種語言都能做大數據，只是方便不方便的問題。