Böyük verilənlərlə bağlı son bloqda biz Funksional arxitekturanın səkkiz qatı olan Data Integration Tools haqqında danışdıq. Bu bloqda Funksional Layer Arxitekturasının doqquzuncu qatını təşkil edən Məlumat Dillərini siyahıya salacağam.
Böyük məlumat layihələri indi böyük və ya kiçik bütün sənayelər üçün ümumidir. Big Data-nın təklif etdiyi anlayışlar. Nə qədər inkişaf etmiş və GUI əsaslı proqram təminatı inkişaf etdirsə də, kompüter proqramlaşdırması hər şeyin əsasını təşkil edir. Ümid edirəm ki, alətlərin növlərinə dair əvvəlki bloqlar şirkətiniz üçün Big Data Təşkilatının planlaşdırılmasında kömək edərdi. Ancaq bir təbəqə hələ də tamamlanmamış qalır, onsuz səyahətdə bir qədər irəli gedə bilərsiniz. Lakin sonradan səyahətdə məlumat həyəcan verici miqdarda artdıqda, mürəkkəbləşir. Və sonra sizin üçün yeganə xilasedici məlumat Data Dilləri olacaq.
Məlumat Dillərinin Siyahısı
1. Java –
Java-nın qeyri-adi populyarlığı onun məlumat elmi üçün ən yaxşı proqramlaşdırma dili olduğunu bilmək üçün kifayət qədər aydındır. MapReduce, HDFS, Storm, Kafka, Spark və Apache Beam kimi JVM ekosisteminin bir hissəsi olan bütün platformalar Java ilə uyğun gəlir. Java sizə sazlama alətlərinin, monitorinq alətlərinin, kitabxanaların və profilçilərin mongo kolleksiyalarına giriş imkanı verir, buna görə də o, data Science üçün ən sınaqdan keçmiş, yenidən işlənmiş və sübut edilmiş dildir.
Java-nın təklif etdiyi ən böyük fayda platforma olmasıdır. müstəqil və tərtib edildikdən sonra istənilən platformada icra oluna bilər. Beləliklə, dilə xas olan kompilyatorlara ehtiyac aradan qaldırılır.
Bununla bağlı ən böyük problem onun gülünc dərəcədə müfəssəl olması və təkrarlanan inkişaf üçün REPL olmamasıdır.
Həmçinin Bax: Best Open Mənbə Məlumat İnteqrasiya Alətləri
2. R –
R proqramlaşdırma dili məlumat alimləri və analitikləri tərəfindən ən yaxşı 2 proqramlaşdırma dillərindən biridir. R proqramlaşdırma dili digər dillərdən çox fərqlidir, çünki o, mahiyyətcə statistik hesablama və qrafika üçün xüsusi bir dildir. Beləliklə, o, heç bir dili əvəz etmir. R sadə və aşkar cəlbediciliyə malikdir. R bu hesablamaların böyük sayını avtomatlaşdırmaq üçün istifadə edilə bilər, hətta sətir və sütun məlumatları daim dəyişdikdə və ya böyüdükdə.
R Google, Facebook, Twitter və bir çox digər xidmətlərin arxasında alqoritmlər yaratmaq üçün istifadə edilmişdir. O, Linux, Windows və MacOS sistemlərində işləyə bilər.
3. SQL –
SQL Strukturlaşdırılmış Sorğu Dilinin abbreviaturasıdır. onilliklər ərzində məlumatların saxlanması və alınmasının mərkəzindədir. Məlumat analitikləri arasında olduqca populyar bir vasitə olaraq qalır. SQL ilə yerinə yetirilə bilən tapşırıqlardan bəziləri bunlardır
Həmçinin Baxın: Ən Yaxşı 19 Pulsuz Data Mining Aləti
4. Hadoop –
Hadoop məlumat elmi üçün ən yaxşı açıq mənbə proqramlaşdırma dillərindən biridir. O, paylanmış hesablama mühitində son dərəcə böyük məlumat dəstlərinin işlənməsini və saxlanmasını dəstəkləyən Java əsaslı proqramlaşdırma çərçivəsinə malikdir. Əgər Hadoop haqqında bir şey oxuyursunuzsa, onda balaca bir filin şəklinə heç vaxt rast gəlməyiniz ehtimalı yoxdur. Əgər bununla rastlaşsanız, şübhəsiz ki, Hadoop haqqında oxuyursunuz.
Hadoop Big Data proqramları mühitinizdə möhkəm olmaq üçün nəzərdə tutulub və hətta ayrı-ayrı serverlər və ya klasterlər sıradan çıxsa belə, öz funksionallığını davam etdirəcək. O, hər biri yerli hesablama və saxlama təklif edən tək serverlərdən minlərlə maşına qədər genişləndirmək üçün nəzərdə tutulmuşdur.
Hadoop bəzi digər emal alətlərindən daha yavaş olsa da, nəticələrin çox dəqiq və dəqiq olduğu sübut edilmişdir. bu da onu backend təhlili üçün ən yaxşı seçim edir.
5. JavaScript –
JavaScript populyar, güclü, dinamik və ən geniş yayılmış skript və proqramlaşdırma dilləridir və internet üçün gözəl vebsaytlar və oyunlar yaratmaq üçün istifadə olunur. Veb sayt və veb tətbiqi ilə bağlı hələ də çaşqınıq. Sintaksisinin çox hissəsini C dilindən alır. JavaScript-in ən faydalı xüsusiyyəti onun bütün brauzerlərə uyğun olması və bütün veb səhifələrin 90%-dən çoxunda istifadə olunmasıdır.
Java dili ilə tamamilə əlaqəsi olmasa da, hələ də tərtibatçılara müştəri tərəfi skriptlərini icra edin, real vaxt rejimində istifadəçi ilə əlaqə qurun, brauzerə nəzarət edin və serverlə asinxron əlaqə saxlayın.
6. SAS –
SAS Statistik Analiz sistemi üçün qısa formadır, məlumat elmi üçün ən yaxşı proqramlaşdırma dillərinin lideridir. h ilə kommersiya analitika sahəsində ən yaxşılardan biridir özəl təşkilatda ən yüksək pay. SAS 1960-cı illərdən bəri statistik modelləşdirmə üçün istifadə olunur və uzun illər yeniləmə və təkmilləşdirmələrdən sonra hələ də mövqeyini qoruyur. Populyarlığın əsas səbəbi, çox qısa müddətdə öyrənilə bilən istifadəçi dostu GUI ilə geniş statistik funksiyalarıdır. SAS verilənlər bazasına və düz, formatlaşdırılmamış fayllara daxil olmaq, verilənlərlə manipulyasiya etmək və veb səhifələrdə və digər təyinatlarda dərc etmək üçün qrafik çıxış yaratmaq üçün müxtəlif komponentləri ehtiva edir.
7. SPSS –
SPSS statistikası məntiqi toplu və toplu olmayan statistik analiz üçün istifadə olunan proqram paketidir. SPSS, verilənlərin daxil edilməsi və təhlili, cədvəllər və qrafiklər yaratmaq üçün istifadə edilə bilən Windows əsaslı proqramdır. O, böyük həcmdə verilənləri idarə etməyə qadirdir və mətndə əhatə olunan bütün təhlilləri və daha çoxunu yerinə yetirə bilər.
Həmçinin Bax: Ən yaxşı Oflayn Məlumat Təmizləmə Alətləri
IBM SPSS onilliklər ərzində istifadə olunur və o vaxtdan bəri statistiklər və məlumat alimləri üçün güclü alətlər təqdim edir. İllər ərzində SPSS platforması verilənlərin əldə edilməsi prosesinin bütün mərhələlərini dəstəkləmək üçün təkamül etmişdir ki, bura həm də aşağıdakıları əhatə edir –
Məlumat elmi üçün ən yaxşı proqramlaşdırma dilləri siyahısım hələ tamamlanmayıb. Siyahının qalan hissəsi növbəti bloqda davam edəcək. O vaxta qədər aşağıdakı şərhlərdə məlumat elmi üçün sevimli proqramlaşdırma dilini mənə bildirin.
oxumaq: 0
