大数据与云计算学什么编程语言好(大数据与云计算主要学什么)

大数据云计算好学吗？

云计算和大数据概述
云计算（云计算）是基于互联网的添加、使用和提供相关服务的模型，通常涉及通过互联网提供动态可扩展且通常虚拟化的资源。云是网络和互联网的隐喻。过去，云经常被用来用图表来表示电信网络，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。严格意义上的云计算是指IT基础设施的提供和使用模式，是指通过网络以按需且易于扩展的方式获取所需的资源；从广义上讲，云计算指的是服务交付和消费模式，指的是通过网络按需且易于扩展的方式来获取您所需要的服务。这些服务可能是IT、软件、互联网相关或其他服务。这意味着计算能力也可以作为商品通过互联网进行分配。
大数据，即海量数据，是指所涉及的数据量如此之大，以至于无法通过当前的传统软件工具在合理的时间内捕获、管理、处理并组织成有用的信息。商业决策中更积极的目标。大数据的4V特征：数量、速度、多样性和准确性。
从技术角度来看，大数据和云计算的关系就像同一枚硬币的两面，密不可分。大数据无法由单台计算机处理，需要采用分布式计算架构。其特点在于提取海量数据，但必须依赖分布式处理、分布式数据库、云存储和云计算虚拟化技术。
大数据管理、分布式文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割和访问执行；同时，SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL接口支持，利用云计算构建下一代大数据数据技术的数据仓库已经成为热门话题。从系统需求来看，大数据架构对系统提出了新的挑战：
1、更大的集成度。标准框架最大程度地执行特定任务。
2.配置更合理，速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络的均衡设计，以及数据仓库访问的优化设计，均优于同类传统平台一个数量级以上。
3、整体功耗更低。对于相同的计算任务，功耗是最低的。
4.系统更加稳定可靠。它可以消除各种单点故障并统一组件或设备的质量和标准。
5.管理和维护成本低。数据收集的日常管理完全集成。
6.可规划和可预测的系统扩展和升级路线图。
云计算与大数据的关系
简单来说：云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理。虽然这个解释并不完全恰当，但是可以帮助不懂这两个名字的人快速理解其中的区别。当然，如果解释得更形象一些的话，云计算就相当于我们的电脑和操作系统，将大量的硬件资源虚拟出来，然后分配使用。
可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”。纵观大数据领域的发展，我们也可以看到，目前大数据的发展已经与传统数据库的经历类似的方向发展。一句话，传统数据库为大数据发展提供了足够的空间。
大数据整体架构包括数据存储、数据处理和数据分析三层。数据首先要通过存储层进行存储，然后根据数据需求和目标建立相应的数据模型和数据分析指标体系，对数据进行分析以产生价值。
中级时效性是通过中级数据处理提供的强大的并行处理和分布式处理能力来实现的。三者相互配合，让大数据产生最终的价值。
无论目前云计算的发展如何，未来的趋势是：云计算作为下层计算资源，支撑更高层的大数据处理，而大数据的发展趋势是查询交互实时化。时间效率和分析能力。，借用Google一份技术文档的话：“在Miaji中，通过移动鼠标就可以管理PB级别的数据。”这真的很令人兴奋。

大数据处理所需的九种编程语言

大数据处理所需的九种编程语言随着人们对大数据的热情不断高涨，大量的信息从几乎各个领域涌入，带来了成千上万的用户。涉及到数以万计的浏览记录和行为数据，单纯使用Excel处理数据是远远不够的。但如果仅使用操作软件进行分析，不使用大的逻辑数据，则只是简单的数据处理。高度可互换的工作，无需触及规划策略的核心。当然，基础知识是最不能忽视的重要方面。如果你想成为一名数据科学家，你应该对这些程序有一些了解：R。如果你想列出所有的编程语言，你能忘记其他的并不重要，但最重要的是你不知道不要忘记它是R。自从1997年以来它就悄然上市，它最大的优点是免费，是昂贵的统计软件（如Matlab或SAS）的替代品。但近年来，它的价值发生了转变，成为数据科学界眼中的瑰宝。不仅仅是书呆子统计学家熟悉它；华尔街交易员、生物学家和硅谷开发人员都熟悉R。谷歌、Facebook、美国银行和纽约时报等众多公司都在使用R，而且其商业价值不断提高。R的优点是简单易用。R允许您从复杂的数据集中过滤所需的数据、操作复杂模型函数中的数据以及创建有序图表来表示数字。所有这一切只需要几个步骤。只需运行程序代码即可。例如，它就像Excel的活动版本。R最大的优势在于它的主动动力系统。R社区不断添加新的软件包，并拥有丰富的内置功能集。据估计，有超过200万人使用R。最近的一项调查显示，R是迄今为止数据科学社区中最受欢迎的语言，有61%的受访者（紧随其后的是Python，占39%）。这也引起了华尔街的关注。传统上，证券分析师日夜查看Excel文件，但现在R在金融建模中的使用逐渐增加，特别是在可视化工具中。美国银行副行长NiallO'Conno表示：“R让我们变得俗气。”在数据建模方面，它正在走向一种逐渐成熟的技术语言，尽管当公司需要大规模构建产品时，R仍然受到限制，并且有人说它已经被其他语言取代。“R对于绘图比建模更有用，”顶级数据分析公司Metamarkets的首席执行官MichaelDriscoll说。“你不会在Google页面排名或Facebook好友推荐算法的核心看到R。”，工程师将用R创建原型，然后用Java或Python编写模型语法。举一个众所周知的使用R的例子：2010年，PaulButler使用R创建了Facebook的世界地图，证明了这种语言在可视化数据方面的丰富和强大，尽管他现在使用R的次数比以前少了。“R已经过时了，它在处理大量数据时速度缓慢且笨重，”巴特勒说。那么接下来他该用什么呢？Python如果说R是一个神经质、可爱的极客，那么Python就是一个随和、容易相处的女孩。结合R的速度、处理复杂数据挖掘的能力以及更实用的语言，Python正在迅速成为主流。Python比R更容易学、更直观，而且近年来它的生态系统发展得令人难以置信。它发展迅速，在统计分析方面已经比R更强大。Butler表示：“近两年出现了从R到Python的重大转变，这就像一个不断前进的巨人。”在数据处理领域，通常需要在规模和复杂性之间进行权衡，而Python似乎是一种妥协。IPythonNotebook（记事本软件）和NumPy用于临时访问轻量工作负载。然而，Python对于中等规模的数据处理来说是一个非常好的工具；Python拥有广泛的数据族，并提供大量的工具包和统计功能。。美国银行使用Python开发新产品和银行基础设施的接口以及处理金融数据。“Python更全面且相当灵活，因此人们纷纷涌向它，”O'Donnell说。尽管它的优点弥补了R的缺点，但它仍然不是最强大的语言，只能偶尔处理大型核心基础设施。德里斯科尔相信如此。如今Julia的大部分数据科学主要基于R、Python、Java、Matlab和SAS，但仍然存在需要填补的空白。此时，新人朱莉娅认识到了这个痛点。Julia仍然过于神秘，无法被业界广泛采用，但当谈到它从R和Python手中夺取王座的潜力时，数据黑客也很难解释。原因是Julia是一种高度发达、速度极快且富有表现力的语言。它比R快得多，有潜力比Python处理更大量的数据，而且也很容易上手。“朱莉娅将变得越来越重要，在某个时候