大數(shù)據(jù)和python的區(qū)別有哪些-創(chuàng)新互聯(lián)

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大數(shù)據(jù)（big data），IT行業(yè)術(shù)語(yǔ)，是指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才

能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

首先大數(shù)據(jù)是一個(gè)很大的概念，現(xiàn)在很多領(lǐng)域都用到了大數(shù)據(jù)，比如：互聯(lián)網(wǎng)、廣告、金融、能源、交通等。而Python是一門(mén)編程語(yǔ)言，可以用Python處理和分析各個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。很多初學(xué)者經(jīng)常比較哪種語(yǔ)言是最好的，其實(shí)：編程語(yǔ)言沒(méi)有最好，只有最適用，即在某一種中場(chǎng)景下最適用?。?！經(jīng)常會(huì)有很多小伙伴們?cè)谝恍┱搲泻?，PHP是世界第一語(yǔ)言；Java是宇宙第一語(yǔ)言；人生苦短，我用Python等等。

客觀的說(shuō)，如果以后想從事大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)方向，兩種語(yǔ)言都可能會(huì)用到，可以先學(xué)一門(mén)，因?yàn)檎Z(yǔ)言是相通的，學(xué)了一門(mén)后，再學(xué)其他的就很快了?。?！不要在到底學(xué)習(xí)哪門(mén)語(yǔ)言上糾結(jié)，重要的是先行動(dòng)起來(lái)，學(xué)好一門(mén)編程語(yǔ)言！因?yàn)橐院竽憧赡苓€會(huì)學(xué)新的語(yǔ)言，比如現(xiàn)在Spark很火，還要學(xué)Scala呢！

以前在一個(gè)論壇上有人這樣比較Python、Java、C++，我覺(jué)得很形象生動(dòng)：說(shuō)Python是自行車(chē)，拿過(guò)來(lái)就騎，但是速度最快也就百十公里；Java是大型運(yùn)輸機(jī)，體量大，越飛越快；C++是導(dǎo)彈，一按發(fā)射按鈕，嗖的一下就飛了，可以飛到幾倍音速。經(jīng)過(guò)比較，很容易上手，但是Python的性能最差，C++性能最高，但是想駕馭C++，就像控制導(dǎo)彈一樣，成本和難度較高，而Java就脫穎而出了，你會(huì)發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在大數(shù)據(jù)生態(tài)圈中的絕大多數(shù)框架都是用Java編寫(xiě)或是運(yùn)行在JVM之上的！?。?/p>

互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)是這樣做的：如果處理的數(shù)量比較大，那先用Hadoop或Spark進(jìn)行一次或多次處理，然后將處理后的結(jié)果保存起來(lái)。如果數(shù)據(jù)量較小并且還要做一些數(shù)據(jù)挖掘或機(jī)器學(xué)習(xí)，會(huì)傾向使用Python，因?yàn)镻ython的機(jī)器學(xué)習(xí)算法更多，更完善！但是Hadoop和Spark也有相應(yīng)的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)了，比如Hadoop的Mahout和Spark MLlib，但是算法相對(duì)較少，隨著時(shí)間的發(fā)展，會(huì)越來(lái)越完善的！所以到底是使用Spark還是Python，要看數(shù)據(jù)量的多少和業(yè)務(wù)的復(fù)雜度來(lái)決定！

就大數(shù)據(jù)處理和分析而言，python更適用一些，建議先學(xué)好python，畢竟現(xiàn)在大數(shù)據(jù)生態(tài)圈中的技術(shù)都脫離不了python，以后再學(xué)其他語(yǔ)言也很容易！

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