Java est-il important pour le big data ?
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Vidéo: Java est-il important pour le big data ?

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Anonim

Dactylographie forte. Java se soucie beaucoup de la sécurité de type. Cette fonctionnalité est d'une grande importance pour développer Big Data applications et manipulation Les données sciences dans Java . Java est un langage compilé très efficace qui est utilisé pour écrire le code avec une productivité élevée (ETL) et des algorithmes pour l'apprentissage automatique.

De même, vous demanderez-vous peut-être, Java est-il nécessaire pour le big data ?

Hadoop a été implémenté en utilisant Java . Plus Big Data des cadres ont été écrits en Java . Mais, vous n'avez pas besoin de savoir Java apprendre Big Data . Le codage MapReduce est généralement effectué de facto dans Java mais ce n'est en aucun cas une nécessité.

quel langage de programmation est le meilleur pour le big data ? Top 3 des langages de programmation Big Data

  • Java – Le langage de programmation ultime pour le Big Data.
  • Python - L'importance est à la hausse.
  • Scala: Adoptez un langage hybride pour le Big Data.
  • En bout de ligne.

Compte tenu de cela, la programmation est-elle requise pour le Big Data ?

Vous devez coder pour effectuer des analyses numériques et statistiques avec des Les données ensembles. Certains des langages pour lesquels vous devriez investir du temps et de l'argent dans l'apprentissage sont Python, R, Java et C++, entre autres. Enfin, être capable de penser comme un programmeur vous aidera à devenir un bon Big Data analyste.

Hadoop peut-il apprendre sans Java ?

Réponse - Oui:. Hadoop a beaucoup de technologies pour le traitement des données et la gestion des données comme MapReduce, Hive, Pig, Oozie workflow, Zookeeper, Flume, Kafka etc. Où si vous faire ne sais pas Java alors vous peut apprendre hadoop à coup sûr par tout autre langage de programmation. Par conséquent, vous peut apprendre Hadoop sans Java.

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