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大数据处理需要用到的九种编程语言
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大数据需要学习编程，数据的处理可以用到各种编程语言，一般精通一两个就行，主流的比如j***a，Python。如需大数据培训推荐选择【达内教育】。
PYTHON，python是一种计算机程序设计语言，可应用于网页开发和软件开发等方面，2010年，python被TIOBE编程语言排行榜评为年度语言。
大数据学习以下语言：J***A，PYTHON，MYSQL，JavaScript，算法结构等另外就是各个语言的框架，提高开发速度的。下面是跟数据相关的知识。数据的连接首先需要加载一个代码块。如果 chunk 是一个字符串，代码块指这个字符串。
这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：①j***a：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。
大数据的基础语言除了J***a还包括哪些呢?
数据分析常用的编程语言有Python、R、SQL、Scala、Julia。编程是软件开发的基础，大数据分析是包括计算机科学在内的多个领域的集合。它涉及科学过程和方法的使用，以分析数据并从中得出结论。
Python语言 十多年来，Python在学术界当中一直很流行，尤其是在自然语言处理（NLP）等领域。
j***a语言：J***a是一门很适合大数据项目的编程语言，Hadoop、Spark、Storm、Flink、Flume、Kafka、Sqoop等大数据框架和工具都是用J***a编写的，因此，大数据会不可避免的使用到J***a。
大数据技术有J***a基础、J***aEE核心、Hadoop生态体系、Spark生态体系四大类。
编程都有哪些语言?
1、C语言（绘图能力强，具有可移植性）、j***a（通用性、高效性）、c++（支持多重编程范式）、php（超文本预处理语言）、c#语言等。
2、编程语言C语言，C语言是世界上最流行、使用最广泛的高级程序设计语言之一。在[_a***_]和系统使用程序以及需要对硬件进行操作的场合，用C语言明显优于其它高级语言，许多大型应用软件都是用C语言编写的。
3、程序设计语言大体分为三代 （1）机器语言，有0和1二进制代码按一定的规则组成，能被机器直接理解和执行。
4、PASCAL、 FORTRAN、COBOL等高级语言执行编译方式；BASIC语言则以执行解释方式为主；而PASCAL、C语言是能书写编译程序的高级程序设计语言。每一种高级（程序设计）语言，都有自己人为规定的专用符号、英文单词、语法规则和语句结构（书写格式）。
5、编程语言是用来定义计算机程序的形式语言。它是一种计算机语言，让程序员能够准确地定义计算机所需要使用的数据，并精确地定义在不同情况下所应当***取的行动。
6、编程语言有很多种，常用的有C语言、C++、J***a、C#、Python、PHP、J***aScript、Go语言、Objective-C、Swift、汇编语言等，每种语言都有自己擅长的方面。
编程时选用的程序设计语言,对软件的开发与维护的影响?
学习一种新的编程语言无疑是时间、精力和智力上的巨大投资， 但是学习一种新的编程语言可以提升你的软件开发技术力，促进你的职业发展。
程序设计语言的性能和编码风格在很大程序上影响着软件的质量和维护性能，即对程序的可靠性、可读性、可测试性和可维护性产生深远的影响，所以选择哪一种程序设计语言和怎样来编写代码是要认真考虑的。
Smalltalk对其它众多的程序设计语言的产生起到了极大的推动作用，主要有：Objective-C，Actor， J***a 和Ruby等。90年代的许多软件开发思想得利于Smalltalk，例如Design Patterns， Extreme Programming（XP）和Refactoring等。
c++语言：虚函数、虚表、内联、多继承、const、泛型、模板（语言相关）opencv、OGRE、3D渲染、GPU、mesh、skeleton、帧循环、DX、GUI、MFC、Qt、消息队列、非阻塞IO。适合领域：多媒体、高性能网络服务器等较讲究效率的应用程序。
第一代机器语言 机器语言是由二进制 0、1 代码指令构成，不同的 CPU 具有不同的指令系统。机器语言程序难编写、难修改、难维护，需要用户直接对存储空间进行分配，编程效率极低。这种语言已经被渐渐淘汰了。
可见传统性容易影响人们学习新语种的积极性。工程特性：从软件工程的观点，程序设计语言的特性着重考虑软件开发项目的需要，因此对程序编码有如下要求：可移植性、开发工具的可利用性、软件的可重用性及可维护性。
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