Në pjesën e parë të blogut mbi Gjuhët më të mira të programimit për shkencën e të dhënave, folëm për 7 gjuhë. Ato përfshijnë gjuhët që përdoren nga maksimumi i njerëzve që merren me Big Data.
Në këtë blog, unë po listoj gjysmën tjetër të listës që përbëhet nga të ardhurit e rinj në lidhje me gjuhët e programimit në pjesën e parë. Disa prej tyre kanë fituar popullaritet të ngjashëm me Java, Hadoop, R dhe SQL ndërsa, të tjerët kanë zënë një vend të jashtëzakonshëm në treg për shkak të veçorive të dallueshme të ofruara prej tyre.
Lista e Gjuhëve të Programimit për Shkencën e të Dhënave:
1. Python –
Python është një nga gjuhët më të mira të programimit me burim të hapur për të punuar me grupet e mëdha dhe të ndërlikuara të të dhënave të nevojshme për Big Data. Python ka fituar popullaritet në mesin e programuesve që përdorin gjuhët e orientuara nga objekti. Python është intuitiv dhe më i lehtë për t'u mësuar se R, dhe platforma është rritur në mënyrë dramatike vitet e fundit, duke e bërë atë më të aftë për analiza statistikore si USP e R Python është lexueshmëria dhe kompaktësia.
Aplikacionet moderne si p.sh. pasi Pinterest dhe Instagram janë ndërtuar duke përdorur Python. Është një gjuhë tradicionale e orientuar nga objekti, e cila thekson nivelet e shtuara të produktivitetit dhe lexueshmërisë. Python gjithashtu do të përshtatet më së miri për projektet e të dhënave të mëdha që kanë të bëjnë me rrjetet nervore.
2. MATLAB –
MATLAB është ndër gjuhët më të mira të programimit për shkencën e të dhënave nëse duhet të punoni me matrica. Nuk është një gjuhë me burim të hapur, por përdoret kryesisht për akademikë për shkak të përshtatshmërisë së saj për modelimin matematikor dhe marrjen e të dhënave. MATLAB u krijua për të punuar me matricat në radhë të parë, gjë që e bën atë një opsion shumë të mirë për përdorimin e tij për modelimin statistikor dhe krijimin e algoritmeve. MATLAB është gjithashtu i mirë për detyrat e shkencës së të dhënave që përfshijnë llogaritjet algjebrike lineare, simulimet dhe llogaritjet me matricë.
E meta e MATLAB është se ai paraqet kufizime në transportueshmërinë e kodit.
3. Scala –
Gjuha e programimit Scala është një shkrirje e gjuhëve programuese të orientuara nga objekti dhe ato funksionale që ndihmon në ndërtimin e aplikacioneve të fuqishme dhe të shkallëzueshme të shkencës së të dhënave. Prandaj, funksionon me Java dhe Javascript. Scala kombinon shumë nga veçoritë e dobishme të gjuhëve të tjera në një mjet të ngushtë dhe të lehtë për t'u përdorur.
Shih gjithashtu: Gjërat për të mbajtur mend rreth Cloud Computing: Dos
Scala bazohet në Java dhe kodi i përpiluar funksionon në th ekosistemi JVM, i cili e bën atë të fuqishëm dhe fleksibël jashtë portës, pasi mund të funksionojë në çdo platformë. Scala për shkencën e të dhënave kërkon pak aftësi shtesë abstraksioni dhe të menduari. Shkallueshmëria dhe veçoritë e shkurtimit të numrave të Scala e kanë bërë atë ndër gjuhët më të mira të programimit për shkencën e të dhënave.
4. Hive QL –
Apache Hive është një infrastrukturë e magazinës së të dhënave e ndërtuar mbi Hadoop për të ofruar përmbledhje, pyetje dhe analizë të të dhënave. Hive QL është gjuha e pyetjeve Hive e cila ka ndërfaqe të ngjashme me SQL për të kërkuar të dhëna të ruajtura në baza të të dhënave të ndryshme dhe sisteme skedarësh që integrohen me Hadoop. Hive nuk ofron mbështetje për futjet, përditësimet dhe fshirjet në nivel rreshti.
Hive QL është krijuar për të funksionuar në krye të Apache Hadoop ose platformave të tjera të ruajtjes së shpërndarë si sistemi i skedarëve S3 të Amazon. Koncepti Hive i një baze të dhënash është në thelb vetëm një katalog ose hapësirë emri tabelash. Me Hive ne marrim abstraksionin e nevojshëm të SQL për të zbatuar pyetjet e Hive QL në Java API pa zbatuar pyetjet në Java API të nivelit të ulët.
5. Julia –
Julia është relativisht e re në mesin e gjuhëve të të dhënave. Epo, gjuhët më të zgjedhura janë R, Python dhe Java. Por ka ende boshllëqe për t'u kërkuar. Duke qenë se Xhulia është e njohur vetëm për disa vite, po dëshmohet se është një zgjedhje e mirë. Julia është një gjuhë e nivelit të lartë, jashtëzakonisht e shpejtë dhe shprehëse.
Julia është më e përshtatshme për të punuar me transmetimet në kohë reale të Big Data, pasi veçoritë e saj janë ndërtuar mbi thelbin e gjuhës. Ekosistemi i shtesave dhe bibliotekave të Julia-s nuk janë aq të pjekur apo të zhvilluar sa gjuhët më të njohura, por funksionet më të njohura janë të disponueshme, me më shumë shtesa me një ritëm të qëndrueshëm.
6. Pig Latin –
Pig Latin është ndër gjuhët më të mira të programimit për shkencën e të dhënave e cila është gjithashtu e orientuar me Hadoop dhe është gjithashtu një sistem me burim të hapur. Ai formon shtresën e gjuhës së platformës apache Pig, e cila rendit dhe zbaton funksione matematikore në grupe të dhënash të mëdha të shpërndara.
Pig mund të ekzekutojë punët e tij Hadoop në MapReduce, Apache Tez ose Apache Spark.
Mund të zgjerohet duke përdorur funksionet e përcaktuara nga përdoruesi të cilat mund të shkruhen në çdo gjuhë që mbështetet prej tij si Java, Python, JavaScript, Ruby ose Groovy. Një thirrje funksioni e këtyre mund të bëhet drejtpërdrejt nga kodi i gjuhës latine Pig.
7. GO –
Go, u zhvillua nga Google në 2007, i cili është një program programimi falas dhe me burim të hapur gjuha. Megjithëse është një i ri në botën e Shkencës së të Dhënave, ai po fiton avull për shkak të thjeshtësisë së tij. Në radhë të parë, Go nuk u zhvillua për llogaritje statistikore, por shpejt mori praninë kryesore për shkak të shpejtësisë dhe njohjes së tij.
Sintaksa e Go bazohet në C, e cila rezulton të jetë një ndihmë e madhe në adoptimin e saj. . Go mund të thërrasë gjithashtu programe rutinë, të cilat janë shkruar në gjuhë të tjera programimi si Python për të arritur funksionalitete që nuk janë të akomoduara në Go.
Lista e mësipërme ju tregon për 15 gjuhët më të mira të të dhënave që mund të zgjidhni për të. Organizimi juaj i të Dhënave të Mëdha.
Epo, me këtë ne arrijmë në fund të Arkitekturës së Shtresave Funksionale, por jo në fund të të Dhënave të Mëdha. Çdo ditë zbulohet një mister i ri për Big Data. Edhe pasi të mësoni për të gjitha mjetet, ka shumë më tepër për të ditur, kuptuar, analizuar, mësuar dhe përmbushur në Big Data.
Lexo: 0
