大数据分析用python还是java,java大数据和python人工智能

　　大数据工程师可以选择多种语言学习。其中，Java和Python是大数据平台开发中最常见的两种编程语言，也是目前比较热门的两种语言。Java和Python在大数据的开发上各有利弊。选择哪种语言最好？

　　Java和Python哪个编程语言更好？

　　1.Java大数据

　　Java语言应用广泛，可以应用在很多领域，有完整的生态系统，Java语言的性能也很好。Java与大数据有着非常密切的关系。一方面，很多开发大数据的程序员都是从Java程序员转行过来的；另一方面，Hadoop平台本身是基于Java开发的，所以目前大数据开发中Java的使用还是很普遍的。但是，Java语言本身的复杂性让很多程序员觉得它有点‘重’，格式化的东西也多一点。所以在Spark平台下，很多程序员更倾向于使用Scala语言，而Scala是基于Java语言构建的，所以有了Java基础之后学习Scala更容易。

　　单独学习Java后，就业方向单一，薪资是Java程序员的基本水平；而且Java大数据工程师以后可以从事Java或者大数据方面的工作。因为涉及大数据技术，所以薪资的资本会更高：由于大数据行业的普及，相关岗位的待遇也在上涨。可见大数据相关岗位的平均工资已经超过了月薪20K。

　　2.Python大数据

　　Python在大数据和人工智能领域应用广泛，因为它简单、直接、方便。Python是一种脚本语言，所以很容易学。脚本语言的天然属性是直接，所以Python在语法结构上比Java轻很多。另外，因为Python有丰富的库支持，所以Python做软件开发也很‘直接’。程序员的角色有点像‘融入’的感觉。目前Python广泛应用于Hadoop和Spark平台，越来越多的Java程序员转向Python，因为没人想变得复杂。

　　但是Python有明显的缺点，就是性能远不如Java，与大数据平台的耦合性不如Java。但如果用Python做算法实现、数据分析、数据呈现等应用，完全没有问题，效率也比较高。

　　要搞大数据，Java和Python比较适合。无论你选择哪种语言进行大数据开发，只要合适就是最好的。语言本身就是一种工具，学起来也不是很难。想要发展大数据产业，必须快速成长。

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