Məlumat Elmi üçün Ən Yaxşı Proqramlaşdırma Dilləri haqqında bloqun birinci hissəsində biz 7 dil haqqında danışdıq. Bunlara Big Data ilə məşğul olan insanların maksimum istifadə etdiyi dillər daxildir.
Bu bloqda proqramlaşdırma dilləri ilə bağlı yeni gələnlərdən ibarət siyahının digər yarısını sadalayıram. birinci hissədə. Onlardan bəziləri Java, Hadoop, R və SQL-ə bənzər populyarlıq qazanmış, digərləri isə təklif etdikləri fərqli xüsusiyyətlərə görə bazarda diqqətəlayiq yer tutmuşlar.
Məlumat Elmi üçün Proqramlaşdırma Dillərinin Siyahısı:
1. Python –
Python Big Data üçün lazım olan böyük və mürəkkəb məlumat dəstləri ilə işləmək üçün ən yaxşı açıq mənbə proqramlaşdırma dillərindən biridir. Python, obyekt yönümlü dillərdən istifadə edən proqramçılar arasında populyarlıq qazandı. Python intuitivdir və R-dən daha asan öyrənilir və platforma son illərdə dramatik şəkildə böyüyərək onu R kimi statistik təhlil üçün daha bacarıqlı edir. Python-un USP-si oxunaqlılıq və yığcamlıqdır.
Müasir müasir tətbiqlər belədir. çünki Pinterest və Instagram Python istifadə edərək qurulur. Bu, əlavə məhsuldarlıq və oxunaqlılıq səviyyələrini vurğulayan ənənəvi obyekt yönümlü dildir. Python həmçinin neyron şəbəkələri ilə məşğul olan böyük verilənlər layihələri üçün ən uyğun olacaq.
2. MATLAB –
Matrisalarla işləmək məcburiyyətindəsinizsə, MATLAB məlumat elmi üçün ən yaxşı proqramlaşdırma dillərindən biridir. Açıq mənbə dili deyil, lakin riyazi modelləşdirmə və məlumatların toplanması üçün uyğunluğuna görə daha çox akademiklər üçün istifadə olunur. MATLAB ilk növbədə matrislərlə işləmək üçün nəzərdə tutulmuşdur ki, bu da onu statistik modelləşdirmə və alqoritm yaratmaq üçün istifadə etmək üçün çox yaxşı seçim edir. MATLAB həmçinin xətti cəbri hesablamalar, simulyasiyalar və matris hesablamalarını əhatə edən məlumat elmi tapşırıqları üçün yaxşıdır.
MATLAB-ın çatışmazlıqları onun kodun daşınmasına məhdudiyyətlər qoymasıdır.
3. Scala –
Scala proqramlaşdırma dili obyekt yönümlü və funksional proqramlaşdırma dillərinin birləşməsidir ki, bu da möhkəm və miqyaslana bilən məlumat elmi tətbiqləri yaratmağa kömək edir. Beləliklə, həm Java, həm də Javascript ilə işləyir. Scala digər dillərin bir çox faydalı xüsusiyyətlərini sıx, istifadəsi asan bir alətdə birləşdirir.
Həmçinin Baxın: Bulud Hesablama Haqqında Xatırlamalı Olanlar: Dos
Scala aşağıdakılara əsaslanır. Java və tərtib edilmiş kod th e JVM ekosistemi, onu güclü və çevik edir, çünki o, istənilən platformada işləyə bilər. Məlumat elmi üçün Scala bir az əlavə abstraksiya və düşüncə bacarığı tələb edir. Scala-nın miqyaslılığı və nömrələri dəyişdirmə xüsusiyyətləri onu məlumat elmi üçün ən yaxşı proqramlaşdırma dilləri sırasına daxil etmişdir.
4. Hive QL –
Apache Hive məlumatların ümumiləşdirilməsi, sorğusu və təhlilini təmin etmək üçün Hadoop üzərində qurulmuş məlumat anbarı infrastrukturudur. Hive QL, müxtəlif verilənlər bazalarında və Hadoop ilə inteqrasiya olunmuş fayl sistemlərində saxlanılan məlumatları sorğulamaq üçün SQL kimi interfeysə malik olan Hive sorğu dilidir. Hive sıra səviyyəli əlavələr, yeniləmələr və silmələr üçün dəstək təklif etmir.
Hive QL Apache Hadoop və ya Amazonun S3 fayl sistemi kimi digər paylanmış yaddaş platformaları üzərində işləmək üçün nəzərdə tutulub. Verilənlər bazasının Hive konsepsiyası əslində sadəcə cədvəllərin kataloqu və ya ad sahəsidir. Hive ilə biz aşağı səviyyəli Java API-də sorğuları həyata keçirmədən Hive QL sorğularını Java API-də həyata keçirmək üçün SQL-in lazımi abstraksiyasını əldə edirik.
5. Julia –
Julia Data Dilləri arasında nisbətən yenidir. Ən çox seçilən dillər R, Python və Java-dır. Ancaq hələ də axtarılmalı boşluqlar var. Julia yalnız bir neçə ildir ki, yaxşı bir seçim olduğunu sübut edir. Julia yüksək səviyyəli, inanılmaz dərəcədə sürətli və ifadəli dildir.
Julia Big Datanın real vaxt axınları ilə işləmək üçün ən uyğundur, çünki onun xüsusiyyətləri dilin əsası üzərində qurulub. Julia'nın genişləndirmələr və kitabxanalar ekosistemi daha çox yerləşmiş dillər qədər yetkin və ya inkişaf etdirilməmişdir, lakin ən populyar funksiyalar sabit sürətlə əlavə etməklə əlçatandır.
6. Pig Latin –
Pig Latin həm də Hadoop ilə yönümlü olan və eyni zamanda açıq mənbə sistemi olan məlumat elmi üçün ən yaxşı proqramlaşdırma dillərindən biridir. O, apache Pig Platformasının Dil qatını təşkil edir, hansı ki, riyazi funksiyaları böyük, paylanmış verilənlər toplusuna çeşidləyir və tətbiq edir.
Donuz Hadoop işlərini MapReduce, Apache Tez və ya Apache Spark-da yerinə yetirə bilər.
O, Java, Python, JavaScript, Ruby və ya Groovy kimi dəstəklədiyi hər hansı dildə yazıla bilən istifadəçi tərəfindən müəyyən edilmiş funksiyalardan istifadə etməklə genişləndirilə bilər. Bunların funksiya çağırışı birbaşa Pig Latın dilinin kodundan edilə bilər.
7. GO –
Go, 2007-ci ildə Google tərəfindən pulsuz və açıq mənbəli proqramlaşdırma ilə hazırlanmışdır. dil. Data Science dünyasında yeni gələn olsa da, sadəliyi sayəsində buxar qazanır. İlk növbədə, Go statistik hesablamalar üçün inkişaf etdirilməmişdir, lakin sürəti və tanışlığı səbəbindən tezliklə əsas mövcudluğu əldə etdi.
Go-nun sintaksisi C-yə əsaslanır və onun qəbul edilməsində böyük köməklik göstərir. . Go, həmçinin Go-da yerləşməyən funksiyalara nail olmaq üçün Python kimi digər proqramlaşdırma dillərində yazılmış adi proqramlara zəng edə bilər.
Yuxarıdakı siyahı sizə seçə biləcəyiniz ən yaxşı 15 məlumat dili haqqında məlumat verir. Sizin Big Data Təşkilatınız.
Yaxşı, bununla biz Funksional Layer Arxitekturasının sonuna gəlirik, lakin Big Datanın sonuna deyil. Hər gün Big Data haqqında yeni bir sirr açılır. Bütün alətlər haqqında öyrəndikdən sonra belə Big Datada bilmək, anlamaq, təhlil etmək, öyrənmək və həyata keçirmək üçün daha çox şey qalır.
oxumaq: 0
