3 лучших языка для программирования больших данных


R, Python и Scala – три основных языка для науки о данных и интеллектуального анализа данных. Здесь вы узнаете об их популярности, простоте использования, а также о некоторых плюсах и минусах. Однако перед этим необходимо обсудить важную связь между хранилищами данных и большими данными.

Организации и предприятия любого размера могут анализировать большие хранилища неструктурированных и структурированных данных, которыми они ежедневно переполнены, на предмет тенденций, закономерностей и корреляций, ожидая, что такой анализ приведет к более совершенным бизнес-решениям и большему количеству знаний о человеческом поведении. По данным Forbes, внедрение так называемой аналитики больших данных увеличилось до 53 процентов компаний в течение 2017 года.

Важной частью перехода к аналитике больших данных является создание приемлемой вычислительной инфраструктуры для хранения всех этих данных, однако на этом проблема не заканчивается. Компании также должны решить, какой язык программирования будут использовать их разработчики и специалисты по данным при работе с большими данными.

Хранилище данных и аналитика больших данных

Хранилища данных связаны с аналитикой больших данных в том смысле, что они также являются важным фактором бизнес-аналитики. В хранилище данных несколько источников корпоративных данных интегрированы в централизованное хранилище для отчетности, анализа и принятия решений. Чтобы узнать больше о хранилищах данных, ознакомьтесь с этим руководством по основам хранилищ данных.

Большие данные – это просто данные – это анализ, который может превратить их в ценную бизнес-аналитику. Однако большая часть информации в системах больших данных оказывается бесполезной; специальные системы, программное обеспечение и процессы требуются даже для того, чтобы справиться со всеми этими объемными данными, которые компании собирают с большой скоростью. Большие данные превратились в отдельный термин, потому что традиционные системы баз данных не справляются со всеми этими данными. Однако конечная цель для систем больших данных и хранилищ данных схожа: анализировать данные и извлекать из них практическую информацию; масштаб и структура данных отличаются.

Хотя системы больших данных и системы хранилищ данных обычно отличаются друг от друга, некоторые хранилища данных SQL могут быть полезны для анализа больших данных, в том числе Cloudera Impala с открытым исходным кодом, Apache Hive и Apache Spark. Теперь остановимся на некоторых языках программирования для больших данных.

R – это язык программирования, используемый в основном для статистического анализа. Для R существует серия пакетов, известных как Программирование с использованием больших данных в R (pbdR), которые облегчают анализ больших данных, распределенных по нескольким системам, с использованием кода R.

Гибкость R – это сильная сторона, потому что вы можете работать практически со всеми операционными системами. Кроме того, R обладает отличными графическими возможностями, которые могут оказаться полезными при попытке визуализировать закономерности и ассоциации в системах больших данных. Такие пакеты, как ggplot2, могут еще больше расширить возможности визуализации данных в R и упростить создание высококачественных графиков.

Однако R не является языком общего назначения, а это означает, что у разработчиков и специалистов по обработке данных могут возникнуть проблемы с его освоением по сравнению с более традиционным языком программирования. Это крутая кривая обучения для любого, кто приближается к нему без чисто статистической подготовки. Кроме того, пользователи R могут столкнуться с некоторыми проблемами скорости и эффективности.

Средняя зарплата специалиста по обработке данных с обширными навыками R составляет 115 531 доллар в год.

Python – это, скорее, язык программирования общего назначения, с которым разработчики гораздо более знакомы. Python также легче изучать, и в Интернете есть несколько отличных, совершенно бесплатных руководств, в которых рассматриваются основы. Python считается «связующим» языком, что означает, что он хорош, когда задачи анализа данных требуют интеграции с веб-приложениями.

Python – самый популярный язык, используемый специалистами по обработке данных для изучения больших данных, благодаря множеству полезных инструментов и библиотек, таких как pandas и matplotlib. Python также обладает отличной производительностью и масштабируемостью для задач науки о данных, и его можно использовать с быстрыми механизмами больших данных, такими как Apache Spark, через доступный Python API.

Недостатком является то, что данные сообщества для исследования и обучения не так обширны, как данные для специального статистического языка, такого как R.

Специалист по обработке данных с навыками Python может получать среднюю зарплату в размере 93 185 долларов в год.

Scala – это язык программирования общего назначения, частично разработанный с целью устранить некоторые из основных критических замечаний в отношении языка Java. Решение кластерных вычислений Apache Spark фактически написано на Scala, что объясняет популярность этого языка в науке о данных, особенно в анализе больших данных.

Раньше Scala была обязательной для работы со Spark, но это было решено с открытием конечных точек API, доступных на других языках. Однако де-факто он по-прежнему является языком некоторых современных инструментов для работы с большими данными, таких как Finagle. Scala имеет превосходную поддержку параллелизма, которая необходима для распараллеливания большой части обработки, необходимой для больших наборов данных. Scala работает на виртуальной машине Java (JVM), что делает его идеальным для использования с такой инфраструктурой, как Apache Hadoop.

Средняя годовая зарплата специалиста по обработке данных с навыками Scala 102 980 долларов.

Таким образом, вы не ошибетесь, выбрав любой из этих языков для программирования больших данных. Как язык наиболее общего назначения и тот, который, вероятно, займет меньше всего времени разработчикам и специалистам по обработке данных, с которого, вероятно, стоит начать, особенно из-за его хорошо зарекомендовавших себя конечных точек API с такими механизмами, как Apache Spark, которые часто используется для аналитики больших данных.


Добавить комментарий