Python和Java哪个难,大数据分析用python还是java

　　【本文由一份轻松的兼职改起】

　　大数据是当今互联网上流行的技术语言。处理大数据的编程语言，如java、python、go、R、Hadoop等。往往是有利的。正因如此，任何编程语言都可以处理大数据，只是处理规模不同。目前数据处理比较流行的编程语言是java和python。

　　Java大数据和Python大数据说到Java编程，Java工程师在同行业一直是待遇优厚的，而Python从最初的人工智能在2016年爆发，短短两年就能赶上Java。python的发展，最大的赢家无疑是python。通过对数据的分析，可以知道未来大数据对一个企业有多重要，市场需求和发展方向，并总结出公司未来的定位，海量不规则数据信息的整理和查询特点。

　　大数据所需的技能

　　自从python超越Java之后，人们就意识到了它在大数据方面的优势。但是Java作为一种成熟的编程语言，在大数据处理中已经存在很长时间了，至今仍然是程序员们喜爱的程序。

　　在大数据处理方面，Java也偏爱软件APP应用和网站数据，包括游戏数据处理，尤其是金融服务数据处理，这是Java的优势；Python有很多免费的科学算法库，有人工智能大数据处理的优势。当然，python有时用于处理银行基础设施中的金融数据。可以说Java和python在大数据处理上各有优势。

　　有一个Python库是处理大数据时常用的。它们的优缺点是什么？适用范围是什么？

　　python的优势不是运行效率，而是开发效率和可维护性高。针对具体问题选择合适的工具，本身就是一种技术力量。

　　百万级数据是小数据，python处理不了，但是python在处理数据上还是有一些问题。

　　Python处理大数据的缺点：1。Python线程有gil。一般来说多线程只能在一个核上运行，浪费多核服务器。一般情况下，很难。存在大数据共享和并发单元之间的共享(比如big dict)，多进程导致内存不足，多线程解决不了数据共享的问题，单个进程之间不停读写效率低，麻烦。

　　2.python效率低，处理大数据时效率低。是真的。虽然pypy(可以理解为可以加速执行的脚本语言)可以加速，但是pypy并不支持很多python经典软件包(比如numpy)。对了，在pypy上打广告，保冷。

　　3.大部分大公司，用Java处理大数据对环境和积累更好。

　　Python数据处理(不是大数据处理)的优势1。开发速度极快，代码量很小。

　　2.丰富的数据处理软件包，无论是常规的，html分析还是xml分析，都非常好用。

　　3.使用内部类型的成本很低，不需要额外操作什么(在Java和C中很难使用map)。

　　4.在公司，大量的数据处理工作不需要面对非常大的数据。

　　5.庞大的数据不是语言能解决的，而是数据处理框架(hadoop，mpi)。虽然是次要的，但是python有一个处理大数据的框架。或者，一些框架也支持python

　　6.你老婆处理编码问题太方便了。

　　综上，1。python可以处理大数据。

　　2.python对大数据的处理可能不是最好的选择。

　　3.并行使用python等语言(公司主推方式)是非常好的选择。

　　4.为了开发速度，我经常和数据打交道，而且我喜欢linux终端，经常和小数据打交道。最好学python。

　　Python数据处理包：1。使用常规包，文本处理就足够了。

　　2.当数据过多时，cElementTree和lxml的默认xml速度不够。

　　3.beautifulsoup处理html

　　4.Hadoop(可以用python来做))并行处理。支持用python写的map reduce就够了。对了，和阿里巴巴的odps、Hadoop一样的东西，支持用python写的udf，嵌入sql语句。

　　5.学习数值计算和数据挖掘

　　6.dpark(上楼的答案)类似hadoop的东西

　　1，2，3，5是处理文本数据的利器，4，6是并行计算框架。(大数据处理的效率在于分布式计算逻辑而不是语言)))))。

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