本文目录
- 在IT技术中，java大数据python前端和后端开发，哪个更容易上手
- 大数据是python好还是java好 应该选择哪个
- 大数据是学java还是python
- javaee和python大数据未来谁更好
- 大数据学python还是java
- 大数据用java开发还是用python
- 男生学习大数据好点还是python好点
在IT技术中，java大数据python前端和后端开发，哪个更容易上手
python是最容易上手的语言。相对于java大数据方向来说。python开发的前后端学习在容易上手这个属性上优势太大了。但是工作待遇一定跟你的本事挂钩的，一定要搞清楚这种事物的本质。容易学的东西不值钱，难以学成的东西，你掌握的，才会有更优惠的待遇，不容易被替代。
大数据是python好还是java好 应该选择哪个
Java和Python这两个语言应该都算是行业的标志性语言了，Java的需求量大，但是Java的从业者也多，经验丰富的更多，而Python因为近几年人工智能，机器学习，数据分析等这些技术的发展，Python在编程行业占据的地位越来越多，发展前景是很好的。
Java、Python大数据的区别
1、Java大数据
Java语言应用广泛，可以应用的领域也非常多，有完整的生态体系，另外Java语言的性能也非常不错。Java与大数据的关系非常密切，一方面目前做大数据开发的程序员很多都是从Java程序员转过去的，另一方面Hadoop平台本身就是基于Java开发的，所以目前Java在大数据开发中的使用还是非常普遍的。但是Java语言自身的复杂性让很多程序员感觉它有点“重”，格式化的东西有点多。
单学Java以后的就业方向单一，薪资就是Java程序员的基本水平，而Java大数据工程师，以后的就业可以从事Java方面的工作，也可以涉猎大数据方面的工作。
2、Python大数据
Python语言目前在大数据和人工智能领域有广泛的应用，原因就是Python语言简单、直接、方便。Python语言是脚本式语言，所以学习起来比较简单，脚本语言的天然属性就是直接，所以Python在语法结构上比Java要“轻”很多。另外，由于Python有丰富的库支持，所以Python做软件开发也非常“直接”，程序员的作用有点像做“集成”的感觉。
但是Python缺点也比较明显，那就是Python的性能远不及Java，另外与大数据平台的耦合度也不如Java好。但是如果你使用Python做算法实现、数据分析、数据呈现等应用是完全没有问题的，效率也比较高。
学习大数据应该选择什么
java主要用于商业逻辑强的领域，如商城系统，erp，oa,金融，保险等传统数据库事务领域，通过类似ssh框架事务代码，对商业数据库，如oralce，db2，sql server等支持较好，软件工程理念较强，适合软件工程式的多人开发模式。python主要用于web数据分析，科学计算，金融分析，信号分析，图像算法，数学计算，统计分析，算法建模，服务器运维，自动化操作，快速开发理念强，适合快速开发团队或个人敏捷模式。
数据统计分析和大数据挖掘基础应用Python。Python既是一种面向对象的编程语言又因为其简单、易学、开源、脚本语言范儿的“人设”，是一种既适合数据科学又适合大数技术从业者学习的语言。
如果你想学一门语言，可以从语言的适用性、学习的难易程度、企业主的要求几个方面考虑，从这几个角度看，学习Python都没有什么可挑剔的。
想从事大数据，Java和Python两种语言较合适，无论你选择哪一种语言做大数据开发，只要是适合的就是最好的，语言本身就是工具，学习起来并不是十分困难，想大数据行业发展的就要快速成长起来。
大数据是学java还是python
Java
Java与大数据的关系非常密切，目前做大数据开发的程序员很多都是从Java程序员转过去的，Hadoop平台本身就是基于Java开发的。大数据开发在spark平台下，很多程序员更愿意使用scala语言，而scala就是基于Java语言构建的。
Java相比于Python，资历更老，市场需求量大，应用更广泛，是一门非常持久的编程语言，更稳定。作为编程语言的元老，Java编程较Python复杂，Java市场已经十分完善，对于Java开发人员的技能要求更高。
Python
Python本身的特点是高效率的开发和简单的维护，大数据运维领域也在普遍采用Python语言来编写管理脚本;Python语言目前在大数据和人工智能领域有广泛的应用，在数据科学领域，尤其是在深度学习领域，Python是常见的选择。
从学习难易度来看，对于初学者，Python更易入门，Python语法简洁而清晰，对底层做了很好的封装，是一种很容易上手的高级语言。
总体来讲，Java和Python，前者属于行业经典，后者属于后起之秀，对于IT技术人员来说是非常难以抉择的。而且这两种语言发展空间都是非常不错的，可以从事的岗位有很多，根据自己的实际情况来决定就可以了，有基础的人可以学Java，零基础的人建议学习Python，Python比Java更简单。
javaee和python大数据未来谁更好
JavaEE 和 Python 都有各自的优缺点，对于开发大数据程序而言，应该根据具体应用场景和需求来选择最合适的开发语言。
JavaEE 是一种广泛应用于企业级开发的编程语言，优点在于其丰富的类库、完善的安全机制、熟悉的开发环境和高可靠性等特征。JavaEE 的应用范围非常广泛，用于开发各种类别的应用，包括传统的 Web 应用程序、企业级应用程序和分布式系统等。如果您已经熟悉 JavaEE 编程语言，那么使用 JavaEE 进行大数据开发可能会更为方便。
Python 语言是一种高级编程语言，用于编写多种类型的应用程序，包括 Web 应用程序、数据分析、机器学习、人工智能和大数据等应用。Python 语言受到开发者喜欢的原因在于其简明易懂的语法、快速的开发速度、高效的内置库和支持多种编程范式等特征。如果您对编程比较熟练且熟练掌握 Python 的相关类库，那么使用 Python 进行大数据开发可以提高开发效率。
总体而言，JavaEE 和 Python 都有它们各自的优势和劣势。在选择开发语言时，需要考虑：数据的规模、复杂度、并行化需求、处理速度要求、可维护性和开发人员技能水平等方面的因素。如果您需要开发高并发和高可扩展性的分布式系统，或需要低延迟和高吞吐量的处理速度，则建议使用 JavaEE。如果您需要快速实现大数据应用程序，并且处理速度不是最为关键的问题，则建议使用 Python 语言。
希望能帮到您！
大数据学python还是java
今天给大家介绍一下关于如何选择大数据的编程语言？
首先比如有一个大数据项目，你知道问题领域(problemdomain)，也知道使用什么基础设施，甚至可能已决定使用哪种框架来处理所有这些数据，但是有一个决定迟迟未能做出：
我该选择哪种语言?(或者可能更有针对性的问题是，我该迫使我的所有开发人员和数据科学家非要用哪种语言?这个问题不会推迟太久，迟早要定夺。
如何选择大数据的编程语言
当然，没有什么阻止得了你使用其他机制(比如XSLT转换)来处理大数据工作。但通常来说，如今大数据方面有多种语言可以选择，比如Java、Python、R和Scala。那么，你该选择哪种语言?为何要选择它，或者说何时选择它? 下面我们照着介绍Python和Java这两种语言。
Python
如果你的数据科学家不使用R，他们可能就会彻底了解Python。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。因而，如果你有一个需要NLP处理的项目，就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择，包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模，或者超快、准确的spaCy。同样，说到神经网络，Python同样游刃有余，有Theano和Tensorflow;随后还有面向机器学习的scikit-learn，以及面向数据分析的NumPy和Pandas。
还有Juypter/iPython――这种基于Web的笔记本服务器框架让你可以使用一种可共享的日志格式，将代码、图形以及几乎任何对象混合起来。这一直是Python的杀手级功能之一，不过这年头，这个概念证明大有用途，以至于出现在了奉行读取-读取-输出-循环(REPL)概念的几乎所有语言上，包括Scala和R。
Python往往在大数据处理框架中得到支持，但与此同时，它往往又不是“一等公民”。比如说，Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本(对SparkStreaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此)。
Java
最终，总是少不了Java――这种语言没人爱，被遗弃，归一家只有通过起诉谷歌才有钱可赚时才似乎关心它的公司(注：Oracle)所有，完全不时髦。只有企业界的无人机才使用Java!不过，Java可能很适合你的大数据项目。想一想HadoopMapReduce，它用Java编写。HDFS呢?也用Java来编写。连Storm、Kafka和Spark都可以在JVM上运行(使用Clojure和Scala)，这意味着Java是这些项目中的“一等公民”。另外还有像GoogleCloudDataflow(现在是ApacheBeam)这些新技术，直到最近它们还只支持Java。
Java也许不是摇滚明星般备受喜爱的首选语言。但是由于研发人员在竭力理清Node.js应用程序中的一套回调，使用Java让你可以访问一个庞大的生态系统(包括分析器、调试器、监控工具以及确保企业安全和互操作性的库)，以及除此之外的更多内容，大多数内容在过去二十年已久经考验(很遗憾，Java今年迎来21岁，我们都老矣)。
炮轰Java的一个主要理由是，非常繁琐冗长，而且缺少交互式开发所需的REPL(R、Python和Scala都有)。我见过10行基于Scala的Spark代码迅速变成用Java编写的变态的200行代码，还有庞大的类型语句，它们占据了屏幕的大部分空间。然而，Java8中新的Lambda支持功能对于改善这种情况大有帮助。Java从来不会像Scala那么紧凑，但是Java8确确实实使得用Java进行开发不那么痛苦。
你该使用哪种语言用于大数据项目?恐怕这还得“视情况而定”。如果跨GPU进行NLP或密集的神经网络处理，Python是很好的选择。如果想要一种加固的、面向生产环境的数据流解决方案，又拥有所有重要的操作工具，Java绝对是出色的选择。
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大数据用java开发还是用python
两者均可，但相较而言，python比java简单易用对于初学者，尤其是没有接触过语言的人想入门大数据，个人觉得先学python，后学java。首先python作为一门脚本语言，很容易入门。编程并不是说掌握一门或几门语言就足够了，重在提高思维能力。而python容易入门，工具多，短短数行代码就可以实现一个强大的功能，增强初学者的信心，另一方面让初学者有一个对编程思维的初步理解。在这之后再学习java，首先语法很容易入门，再者对编程有一定理解后，才更能体会到类，继承，接口，甚至之后接触各种框架，这些内容对于大型项目带来的优势。
男生学习大数据好点还是python好点
首先大数据是一个行业或者业务领域专业方向，而python则是一门计算机开发语言，下面我详细介绍他们的具体内涵：大数据专业或行业方向是指研究或学习如何采用不同属于传统的新的技术或者方法处理海量的业务数据，并且能够通过数据分析获得新的知识，并且带来新的巨大价值，因此大数据一定是和云计算结合学习和研究，大数据方向主要学习的内容包括数据库技术和数据分析和数据挖掘技术。大数据的实现基础是主要为数理统计。大数据分析目前已经普遍应用于商业、服务、 社会 管理等领域，这次疫情期间大数据技术对于我们国家的疫情控制就起到了至关重要的作用，生活中不管是美团、淘宝都在使用大数据技术实现客户的精准服务，我们阿谱云教育团队也是基于历年来陕西高考中大学及专业报考大数据为陕西的家长和考生每年提供的精准分析和报考服务。 Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域：Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫等等。众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。而Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如如下3个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。因此Python是大数据开发使用最好的工具之一。 如果从专业选择角度，那么还是选择大数据方向，和就业方向直接关联。因为python只是一个开发工具，学习开发工具的目的是为了就业，是为了在某一行业领域应用，如果只是看到很多媒体在介绍，只是感兴趣那另当别论。你要明白大数据范围超级广，你具体想要学习哪个方向呢？数据挖掘？还是机器学习深度学习？亦或nlp（自然语言处理）？（我主要学数据挖掘，呜啦啦啦） 我给所有问我大数据该怎么入门的人都会有如下建议：学好数学！学好数学！学好数学！重要的事说三遍，不然你怎么理解各种模型的构建？所以从理解算法开始，什么svn啦，knn啦，k means啦，总之各种聚类分类的算法，把它搞懂，绝对有用。 扯远了，不好意思…言归正传，回到语言的选择问题。java和python这两个语言，我给你从这几个方面解释一下： 1. python是脚本语言，无需编译，java则是需要编译的语言 2. 我在letitcode（大概是这么拼）上测试过好多次，同一个功能的程序竟然是java性能好很多 3. 平时我们做项目，都是用python写个demo去测试，真正发行的版本，是用java写的 4. 许多大数据平台（如spark），都提供多种语言的接口，所以你不用担心学一种语言没处用的问题看到了吧？python和java的地位差别在企业中就是一个低一个高,以我个人的观点来看，我还是建议你先学python。1. 很多java中几行的代码，python中一行就搞定，学会了python，还怕学不会java？2. python上手快，简洁事儿少3. （个人经验）我学数据挖掘入门是用的scikit-learn（一个python库），当时用的超爽的好吧！几分钟搞个模型出来。当然现在看来那不算什么啦，可当时真的体验很好，特有成就感。相反拿java写程序我就各种别扭，总觉得啰嗦得很4. 其实，我觉得scala更适合大数据…linkedin后台好像就是它写的，但是我觉得scala难，再加上种种原因，一直没来得及学 你要明白大数据范围超级广，你具体想要学习哪个方向呢？数据挖掘？还是机器学习深度学习？亦或nlp（自然语言处理）？（我主要学数据挖掘，呜啦啦啦）我给所有问我大数据该怎么入门的人都会有如下建议：学好数学！学好数学！学好数学！重要的事说三遍，不然你怎么理解各种模型的构建？所以从理解算法开始，什么svn啦，knn啦，k means啦，总之各种聚类分类的算法，把它搞懂，绝对有用。
