2020年优秀大数据编程语言有哪些？

 目前全世界的开发人员，编码人员和软件工程师都使用许多编程语言。根据一项调查，计算机语言的总数总计达9000种。但是，如今，其中只有50种编程语言是首选。

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编程语言会根据大数据和AI等行业而有所不同。科技市场由大数据主导，因此，如果作为大数据专业人士，必须学习最重要的编程语言。

大数据中比较喜欢的编程语言：

Python

Python在全球拥有500万用户，目前被其视为开发人员比较常用的编程语言之一。让我们感受到Python是未来流行编程的是，世界上一些成功的公司选择Python编程语言进行产品开发，比如：NASA，Google，Instagram，Spotify，Uber，Netflix，Dropbox，Reddit和Pinterest，而且初学者和专业人员都认为Python是一种功能强大的语言。

Python由Guido van Rossum于1991年开发，Python成为程序员第一个学习入门级编程语言。

Python最适合针对大数据职业的技术专业人员，将在数据分析，Web应用程序或统计代码与生产数据库集成一起时，Python成为了优秀选择。此外，它还具有强大的库软件包作为后盾，可帮助满足大数据和分析需求，使其成为大数据爱好者的首选。Pandas，NumPy，SciPy，Matplotlib，Theano，SymPy，Scikit学习是大数据中最常用的一些库。

R

R编程语言为数据表示提供了多种图形功能，例如条形图，饼图，时间序列，点图，3D表面，图像图，地图，散点图等。借助R语言，可以轻松地自定义图形并开发新鲜个性的图形。

R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman编写;但是，它现在是由R开发核心团队开发的。它是一种可编程语言，有助于有效地存储和处理数据。R不是数据库，而是一种可以轻松连接到数据库管理系统(DBMS)的语言。R可以轻松连接到excel和MS Office，但它本身不提供任何电子表格数据视图。编程语言是数据分析的理想选择，它有助于访问分析结果的所有领域，并与分析方法结合使用，从而得出对公司重要的肯定结论。

Scala

​Scala是金融行业主要使用的一种开源高级编程语言。Scala特点是可确保其在大数据可用性方面的重要性。

Apache Spark是用于大数据应用程序的集群计算框架，是用Scala编写的。大数据专业人员需要在Scala中具有深入的知识和动手经验。

Java

​Java进入技术行业已有一段时间了，自Java诞生以来，它就以其在数据科学技术中的多功能性而闻名。值得注意的是，用于处理和存储大数据应用程序的开源框架Hadoop HDFS已完全用Java编写。Java被广泛用于构建各种ETL应用程序，例如Apache，Apache Kafka和Apache Camel等，这些应用程序用于运行数据提取，数据转换以及在大数据环境中的加载。

收入比较高的编程语言

根据Stack Overflow的调查，Scala，Go和Objective-C是目前丰厚报酬的编程语言。

• Scala– 150,000美元
• java– 120,000美元
• Python– 120,000
• R – 109,000美元

Twitter，Airbnb，Verizon和Apple等公司都使用Scala。因此，使其成为收入比较高的编程语言是完全有符合现实的。

​今天有超过250种编程语言，尽管有多种语言可供选择，但多数开发者认为Python仍然是赢家，拥有70,000多个库和820万用户。除了Python，你还需要不断提高自己的技能并学习新的编程语言，以保持与行业的联系。

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