9個最佳的大數據處理編程語言

大數據的浪潮仍在繼續(xù)。它滲透到了幾乎所有的行業(yè)，信息像洪水一樣地席卷企業(yè)，使得軟件越發(fā)龐然大物，比如Excel看上去就變得越來越笨拙。數據處理不再無足輕重，并且對精密分析和強大又實時處理的需要變得前所未有的巨大。
　　那么，在巨大的數據集中進行篩選的最好工具是什么?通過和數據駭客的交流，我們知道了他們用于硬核數據分析最喜歡的語言和工具包。

1

　　在這些語言名單中，如果R語言排第二，那就沒其他能排第一。自1997年以來，作為昂貴的統(tǒng)計軟件，如Matlab和SAS的免費替代品，它漸漸風靡全球。
　　在過去的幾年時間中，R語言已經成為了數據科學的寵兒——數據科學現在不僅僅在書呆子一樣的統(tǒng)計學家中人盡皆知，而且也為華爾街交易員，生物學家，和硅谷開發(fā)者所家喻戶曉。各種行業(yè)的公司，例如Google，Facebook，美國銀行，以及紐約時報都使用R語言，R語言正在商業(yè)用途上持續(xù)蔓延和擴散。
　　R語言有著簡單而明顯的吸引力。使用R語言，只需要短短的幾行代碼，你就可以在復雜的數據集中篩選，通過先進的建模函數處理數據，以及創(chuàng)建平整的圖形來代表數字。它被比喻為是Excel的一個極度活躍版本。
　　R語言最偉大的資本是已圍繞它開發(fā)的充滿活力的生態(tài)系統(tǒng)：R語言社區(qū)總是在不斷地添加新的軟件包和功能到它已經相當豐富的功能集中。據估計，超過200萬的人使用R語言，并且最近的一次投票表明，R語言是迄今為止在科學數據中最流行的語言，被61%的受訪者使用(其次是Python，39%)。
　　此外，它的身影也漸漸出現在了華爾街。以前，銀行分析師會全神貫注于Excel文件直到深夜，但現在R語言被越來越多地用于金融建模R，特別是作為一種可視化工具，Niall O"Connor，美國銀行的副總裁如是說。 “R語言使我們平凡的表格與眾不同，”他說。
　　R語言的日漸成熟，使得它成為了數據建模的首選語言，雖然當企業(yè)需要生產大型產品時它的能力會變得有限，也有的人說這是因為它的地位正在被其他語言篡奪。
　　“R更適合于做一個草圖和大概，而不是詳細的構建，”Michael Driscoll，Metamarkets的首席執(zhí)行官說。 “你不會在谷歌的網頁排名以及Facebook的朋友推薦算法的核心找到R語言。工程師會用R語言做原型，然后移交給用Java或Python寫的模型?！?/span>
　　話說回來，早在2010年，Paul Butler就以R語言打造了全球的Facebook地圖而著名，這證明了該語言豐富的可視化功能。盡管他現在已經不像以前那樣頻繁地使用R語言了。
　　“R正在一點點地過時，因為它的緩慢和處理大型數據集的笨重，”Butler說。
　　那么，他使用什么代替呢?請繼續(xù)閱往下看。
　　Rython
　　如果說R語言是一個神經質又可愛的高手，那么Python是它隨和又靈活的表兄弟。作為一種結合了R語言快速對復雜數據進行挖掘的能力并構建產品的更實用語言，Python迅速得到了主流的吸引力。Python是直觀的，并且比R語言更易于學習，以及它的生態(tài)系統(tǒng)近年來急劇增長，使得它更能夠用于先前為R語言保留的統(tǒng)計分析。
　　“這是這個行業(yè)的進步。在過去的兩年時間中，從R語言到Python已經發(fā)生了非常明顯的轉變，”Butler說。
　　在數據處理中，在規(guī)模和復雜性之間往往會有一個權衡，于是Python成為了一種折中方案。IPython notebook和NumPy可以用作輕便工作的一種暫存器，而Python可以作為中等規(guī)模數據處理的強大工具。豐富的數據社區(qū)，也是Python的優(yōu)勢，因為可以提供了大量的工具包和功能。
　　美國銀行使用Python在銀行的基礎架構中構建新的產品和接口，同時也用Python處理財務數據?！癙ython廣泛而靈活，因此人們趨之若鶩，”O(jiān)"Donnell說。
　　不過，它并非最高性能的語言，只能偶爾用于大規(guī)模的核心基礎設施，Driscoll這樣說道。
　　Julia
　　雖然當前的數據科學絕大多數是通過R語言，Python，Java，MatLab和SAS執(zhí)行的。但依然有其他的語言存活于夾縫中，Julia就是值得一看的后起之秀。
　　業(yè)界普遍認為Julia過于晦澀難懂。但數據駭客在談到它取代R和Python的潛力時會不由得眉飛色舞。Julia是一種高層次的，極度快速的表達性語言。它比R語言快，比Python更可擴展，且相當簡單易學。
　　“它正在一步步成長。最終，使用Julia，你就能夠辦到任何用R和Python可以做到的事情，”Butler說。
　　但是至今為止，年輕人對Julia依然猶豫不前。Julia數據社區(qū)還處于早期階段，要能夠和R語言和Python競爭，它還需要添加更多的軟件包和工具。
　　“它還很年輕，但它正在掀起浪潮并且非常有前途，”Driscoll說。
　　JAVA
　　Java，以及基于Java的框架，被發(fā)現儼然成為了硅谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。 “如果你去看Twitter，LinkedIn和Facebook，那么你會發(fā)現，Java是它們所有數據工程基礎設施的基礎語言，”Driscoll說。
　　Java不能提供R和Python同樣質量的可視化，并且它并非統(tǒng)計建模的最佳選擇。但是，如果你移動到過去的原型制作并需要建立大型系統(tǒng)，那么Java往往是你的最佳選擇。
　　Hadoop和Hive
　　一群基于Java的工具被開發(fā)出來以滿足數據處理的巨大需求。Hadoop作為首選的基于Java的框架用于批處理數據已經點燃了大家的熱情。Hadoop比其他一些處理工具慢，但它出奇的準確，因此被廣泛用于后端分析。它和Hive——一個基于查詢并且運行在頂部的框架可以很好地結對工作。
　　Scala
　　Scala是另一種基于Java的語言，并且和Java相同的是，它正日益成為大規(guī)模機器學習，或構建高層次算法的工具。它富有表現力，并且還能夠構建健壯的系統(tǒng)。
　　“Java就像是建造時的鋼鐵，而Scala則像黏土，因為你之后可以將之放入窯內轉變成鋼鐵，”Driscoll說。
　　Kafka和Storm
　　那么，當你需要快速實時的分析時又該怎么辦呢?Kafka會成為你的好朋友。它大概5年前就已經出現了，但是直到最近才成為流處理的流行框架。
　　Kafka，誕生于LinkedIn內部，是一個超快速的查詢消息系統(tǒng)。Kafka的缺點?好吧，它太快了。在實時操作時會導致自身出錯，并且偶爾地會遺漏東西。
　　“有精度和速度之間有一個權衡，”Driscoll說， “因此，硅谷所有的大型高科技公司都會使用兩條管道：Kafka或Storm用于實時處理，然后Hadoop用于批處理系統(tǒng)，此時雖然是緩慢的但超級準確?！?/span>
　　Storm是用Scala編寫的另一個框架，它在硅谷中因為流處理而受到了大量的青睞。它被Twitter納入其中，勿庸置疑的，這樣一來，Twitter就能在快速事件處理中得到巨大的裨益。
　　鼓勵獎：
　　MatLab
　　MatLab一直以來長盛不衰，盡管它要價不菲，但它仍然被廣泛使用在一些非常特殊的領域：研究密集型機器學習，信號處理，圖像識別，僅舉幾例。
　　Octave
　　Octave和MatLab非常相似，但它是免費的。不過，它在學術性信號處理圈子之外很少見到。
　　GO
　　GO是另一個正在掀起浪潮的后起之秀。它由Google開發(fā)，從C語言松散地派生，并在構建健壯基礎設施上，正在贏得競爭對手，例如Java和Python的份額。