¿Es Java importante para big data?
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Video: ¿Es Java importante para big data?

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Anonim

Escritura fuerte. Java se preocupa mucho por la seguridad de los tipos. Esta característica es de gran importancia para desarrollo Big Data aplicaciones y manejo datos ciencia en Java . Java es un lenguaje compilado de alta efectividad que se utiliza para escribir el código con alta productividad (ETL) y algoritmos para aprendizaje automático.

Del mismo modo, puede preguntarse, ¿es Java necesario para big data?

Hadoop se ha implementado usando Java . La mayoría Big Data Los frameworks han sido escritos en Java . Pero no necesitas saber Java aprender Big Data . La codificación MapReduce generalmente se realiza de facto en Java pero esto de ninguna manera es una necesidad.

¿Qué lenguaje de programación es mejor para big data? Los 3 principales lenguajes de programación de Big Data

  • Java: el lenguaje de programación de Big Data definitivo.
  • Python: la importancia va en aumento.
  • Scala: opte por un lenguaje híbrido para Big Data.
  • Línea de fondo.

Teniendo en cuenta esto, ¿se requiere programación para big data?

Necesita codificar para realizar análisis numéricos y estadísticos con datos conjuntos. Algunos de los lenguajes en los que debería invertir tiempo y dinero en aprender son Python, R, Java y C ++, entre otros. Finalmente, poder pensar como un programador te ayudará a convertirte en un buen big data analista.

¿Puede Hadoop aprender sin Java?

Respuesta- Sí: Porque Hadoop tiene muchas tecnologías para el procesamiento y la gestión de datos como MapReduce, Hive, Pig, Oozie workflow, Zookeeper, Flume, Kafka, etc. hacer no saber Java entonces tú puede aprender hadoop seguro por cualquier otro lenguaje de programación. Por lo tanto, tu puede aprender Hadoop sin Java.

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