Vídeo: Java é importante para big data?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificação: 2023-12-15 23:52
Digitação forte. Java se preocupa muito com a segurança de tipo. Esse recurso é ótimo importância para desenvolver Big Data aplicações e manuseio dados ciência em Java . Java é uma linguagem compilada altamente eficaz que é usada para escrever o código com alta produtividade (ETL) e algoritmos para aprendizado de máquina.
Da mesma forma, você pode perguntar, o Java é necessário para big data?
Hadoop foi implementado usando Java . Maioria Big Data frameworks foram escritos em Java . Mas você não precisa saber Java aprender Big Data . A codificação MapReduce é geralmente feita de fato em Java mas isso não é de forma alguma uma necessidade.
qual linguagem de programação é melhor para big data? As 3 principais linguagens de programação de Big Data
- Java - A última palavra em linguagem de programação de Big Data.
- Python - a importância está em ascensão.
- Scala: Siga um caminho de linguagem híbrida para Big Data.
- Linha de fundo.
Considerando isso, a programação é necessária para big data?
Você precisa codificar para conduzir análises numéricas e estatísticas com dados conjuntos. Algumas das linguagens nas quais você deve investir tempo e dinheiro no aprendizado são Python, R, Java e C ++, entre outras. Finalmente, ser capaz de pensar como um programador vai te ajudar a se tornar um bom big data analista.
O Hadoop pode aprender sem Java?
Resposta- Sim: Porque Hadoop tem muitas tecnologias para processamento de dados e gerenciamento de dados como MapReduce, Hive, Pig, fluxo de trabalho Oozie, Zookeeper, Flume, Kafka etc. Faz não sei Java então você pode aprender hadoop com certeza por qualquer outra linguagem de programação. Portanto, você pode aprender Hadoop sem Java.
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