Ist Java für Big Data wichtig?
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Video: Ist Java für Big Data wichtig?

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Anonim

Starkes Tippen. Java kümmert sich sehr um die Typsicherheit. Diese Funktion ist großartig Bedeutung zum Entwickeln Große Daten Anwendungen und Handhabung Daten Wissenschaft in Java . Java ist eine hocheffektive kompilierte Sprache, die verwendet wird, um den Code mit hoher Produktivität (ETL) und Algorithmen für maschinelles Lernen zu schreiben.

In ähnlicher Weise fragen Sie sich vielleicht, ob Java für Big Data notwendig ist?

Hadoop wurde implementiert mit Java . Die meisten Große Daten Frameworks wurden geschrieben Java . Aber das musst du nicht wissen Java lernen Große Daten . Die MapReduce-Codierung erfolgt normalerweise de facto in Java dies ist aber keineswegs zwingend.

Welche Programmiersprache eignet sich am besten für Big Data? Top 3 Big-Data-Programmiersprachen

  • Java – Die ultimative Big-Data-Programmiersprache.
  • Python – Die Bedeutung nimmt zu.
  • Scala: Gehen Sie auf einen hybriden Sprachweg für Big Data.
  • Endeffekt.

Ist in diesem Zusammenhang eine Programmierung für Big Data erforderlich?

Sie müssen codieren, um numerische und statistische Analysen mit massiven Daten setzt. Einige der Sprachen, in die Sie Zeit und Geld investieren sollten, sind unter anderem Python, R, Java und C++. Endlich denken können wie ein Programmierer wird dir helfen, ein Guter zu werden Große Daten Analytiker.

Kann Hadoop ohne Java lernen?

Antwort- Ja: Weil Hadoop hat viele Technologien für die Datenverarbeitung und Datenverwaltung wie MapReduce, Hive, Pig, Oozie Workflow, Zookeeper, Flume, Kafka usw. Wo, wenn Sie? tun nicht wissen Java dann Sie kann hadoop lernen sicher durch jede andere Programmiersprache. Daher bist du kann Hadoop ohne Java lernen.

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