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做大數據工程師，語言選Java還是Python？

學大數據還要學Python嗎？java大數據與python大數據如何選擇？今天我們來看看一位大神的回答。

目前Java和Python是做大數據平臺開發(fā)最常見的兩種編程語言，當然還有Scala和R，下面我們簡單的分析一下Java與Python在做大數據開發(fā)時的優(yōu)缺點，具體選擇哪個可以根據實際情況來判斷。

Java大數據

首先說一下Java語言，Java語言應用廣泛，可以應用的領域也非常多，有完整的生態(tài)體系，另外Java語言的性能也非常不錯。Java與大數據的關系非常密切，一方面目前做大數據開發(fā)的程序員很多都是從Java程序員轉過去的，另一方面Hadoop平臺本身就是基于Java開發(fā)的，所以目前Java在大數據開發(fā)中的使用還是非常普遍的。

但是Java語言自身的復雜性讓很多程序員感覺它有點“重”，格式化的東西有點多，所以在Spark平臺下，很多程序員更愿意使用Scala語言，而Scala就是基于Java語言構建的，所以有Java基礎再學習Scala還是比較輕松的。

單學Java以后的就業(yè)方向單一，薪資就是java程序員的基本水平；而java大數據工程師，以后的就業(yè)可以從事java方面的工作，也可以涉獵大數據方面的工作，因為對大數據技術知識有所涉獵，所以談薪資的資本會高一些：

Java大數據薪資：

由于大數據產業(yè)的火爆，相關職位的待遇也是水漲船高。可以看到，大數據相關職位的平均薪資已經超過月薪20K。

Python大數據

再說一下Python語言，Python語言目前在大數據和人工智能領域有廣泛的應用，原因就是Python語言簡單、直接、方便。Python語言是腳本式語言，所以學習起來比較簡單，腳本語言的天然屬性就是直接，所以Python在語法結構上比Java要“輕”很多。

另外，由于Python有豐富的庫支持，所以Python做軟件開發(fā)也非常“直接”，程序員的作用有點像做“集成”的感覺。目前Python在Hadoop和Spark平臺下的使用都非常普遍，而且越來越多的Java程序員轉向使用Python，因為沒人愿意復雜。

但是Python缺點也比較明顯，那就是Python的性能遠不及Java，另外與大數據平臺的耦合度也不如Java好。但是如果你使用Python做算法實現、數據分析、數據呈現等應用是完全沒有問題的，效率也比較高。

總之，如果做大數據開發(fā)，Java和Python最好都學習一下（主學Java），語言本身就是工具，學習起來并不是十分困難。

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做大數據工程師，語言選Java還是Python？

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