ビッグ データに最適なプログラミング言語 – パート 2

データ サイエンスに最適なプログラミング言語に関するブログの最初の部分では、7 つの言語について説明しました。それらには、ビッグデータを扱う最大の人々によって使用されている言語が含まれていました.

このブログでは、最初の部分のプログラミング言語に関する新規参入者で構成されるリストの残りの半分をリストしています。その中には、Java、Hadoop、R、SQL と同様に人気を博したものもあれば、それらが提供する優れた機能により、市場で注目すべき地位を築いたものもあります。

データ サイエンス用プログラミング言語のリスト:

1.パイソン –

Python は、ビッグ データに必要な大規模で複雑なデータ セットを扱うのに最適なオープン ソース プログラミング言語の 1 つです。 Python は、オブジェクト指向言語を使用するプログラマーの間で人気を博しています。 Python は R よりも直感的で習得が容易であり、プラットフォームは近年劇的に成長しており、R のような統計分析の能力が向上しています。Python の USP は読みやすさとコンパクトさです。

Pinterest や Instagram などの現代のアプリケーションは、Python を使用して構築されています。これは伝統的なオブジェクト指向言語であり、生産性と可読性の向上を強調しています。 Python は、ニューラル ネットワークを扱うビッグ データ プロジェクトにも最適です。

2. MATLAB –

行列を扱う必要がある場合、MATLAB はデータ サイエンスに最適なプログラミング言語の 1 つです。オープンソース言語ではありませんが、数学的モデリングとデータ取得に適しているため、主に学者に使用されています。 MATLAB は、そもそも行列を操作するために設計されているため、統計モデリングやアルゴリズムの作成に使用するのに非常に適しています。 MATLAB は、線形代数計算、シミュレーション、行列計算を含むデータ サイエンス タスクにも適しています。

MATLAB の欠点は、コードの移植性に制限があることです。

3.スカラ –

Scala プログラミング言語は、堅牢でスケーラブルなデータ サイエンス アプリケーションの構築を支援するオブジェクト指向プログラミング言語と関数型プログラミング言語の融合です。したがって、Java と Javascript の両方で動作します。 Scala は、他の言語の有益な機能の多くを 1 つの緊密で使いやすいツールに結合します。

Scala は Java に基づいており、コンパイルされたコードは JVM エコシステムで実行されます。これにより、あらゆるプラットフォームで実行できるため、最初から強力で柔軟になります。データ サイエンス用の Scala には、抽象化と思考のちょっとしたコツが必要です。 Scala のスケーラビリティと計算処理機能により、Scala はデータ サイエンスに最適なプログラミング言語の 1 つになりました。

4.ハイブ QL –

Apache Hive は、Hadoop 上に構築されたデータ ウェアハウス インフラストラクチャであり、データの要約、クエリ、および分析を提供します。 Hive QL は、Hadoop と統合されたさまざまなデータベースやファイル システムに格納されているデータをクエリするための SQL に似たインターフェイスを備えた Hive クエリ言語です。 Hive は、行レベルの挿入、更新、および削除をサポートしていません。

Hive QL は、Apache Hadoop または Amazon の S3 ファイル システムなどの他の分散ストレージ プラットフォーム上で動作するように設計されています。データベースの Hive の概念は、基本的に、テーブルの単なるカタログまたは名前空間です。 Hive を使用すると、低レベルの Java API でクエリを実装することなく、Hive QL クエリを Java API に実装するために必要な SQL の抽象化を取得できます。

5.ジュリア–

Julia はデータ言語の中でも比較的新しい言語です。最も選ばれている言語は、R、Python、および Java です。しかし、探さなければならないギャップがまだあります。数年しか知られていないジュリアは、それ自体が良い選択であることを証明しています. Julia は高レベルで、非常に高速で表現力豊かな言語です。

Julia は、その機能が言語のコア上に構築されているため、ビッグ データのリアルタイム ストリームを操作するのに最適です。 Julia の拡張機能とライブラリのエコシステムは、より確立された言語ほど成熟しておらず、開発もされていませんが、最も一般的な機能が利用可能であり、安定した速度で追加されています。

6.ピッグラテン –

Pig Latin is among the best programming languages for data science which is also oriented with Hadoop and is also an open source system. It forms the Language layer of the apache Pig Platform, which sort and apply mathematical functions to large, distributed datasets.

Pig can execute its Hadoop jobs in MapReduce, Apache Tez, or Apache Spark.

It can be extended by using the user defined functions which could be written in any language that is supported by it like Java, Python, JavaScript, Ruby or Groovy. A function call of these could be made directly from the code of Pig Latin language.

7. GO –

Go, was developed by Google in 2007 which is a free and open source programming language. Though being a new comer in the world of Data Science, it is gaining steam because of its simplicity. In the first place, Go was not developed for statistical computing but it soon got the mainstream presence because of its speed and familiarity.

Go’s syntax is based on C, which prove to be of great aid in its adoption. Go can also call routine programs, which are written in other programming languages like Python to achieve functionalities which are not accommodated in the Go.

The above list tells you about the best 15 data languages that you could choose for your Big Data Organization.

Well, with this we do come to an end of the Functional Layer Architecture, but not to the end of Big Data. Every day a new mystery is unveiled about Big Data. Even after learning about all the tools there is lot more left to know, understand, analyze, learn and accomplish in the Big Data.