ビッグデータ分析に最適なプログラミング言語 後編：Python、MATLAB、Scalaなど7選

前回の「データサイエンスに最適なプログラミング言語」第1回では、7つの言語をご紹介しました。これらは、ビッグデータを扱う多くの専門家が実際に使用している定番の言語です。

今回は残りの半分をご紹介します。第1回で取り上げた言語と比べると比較的新しい言語が中心ですが、JavaやHadoop、R、SQLに匹敵する人気を獲得しているものもあれば、独自の優れた機能によって市場で確固たる地位を築いているものもあります。

データサイエンス向けプログラミング言語リスト

1. Python（パイソン）

Pythonは、ビッグデータに必要な大規模かつ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一つです。オブジェクト指向言語を使用するプログラマーの間で絶大な人気を誇ります。Rよりも直感的で学習しやすく、近年はプラットフォームとして急成長を遂げ、統計分析においてもRに匹敵する能力を持つようになりました。Pythonの最大の強みは、その可読性とコードの簡潔さです。

PinterestやInstagramといった現代の有名アプリケーションもPythonで構築されています。生産性と可読性の向上を重視した伝統的なオブジェクト指向言語であり、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な選択肢となります。

2. MATLAB

MATLABは、行列を扱う作業が多い場合に特に威力を発揮するデータサイエンス向け言語です。オープンソースではありませんが、数学的モデリングやデータ収集への適性の高さから、主に学術分野で広く使用されています。MATLABは元々行列操作のために設計されたため、統計モデリングやアルゴリズム作成に非常に適しています。線形代数計算、シミュレーション、行列計算を伴うデータサイエンス業務にも最適です。

一方で、コードの移植性に制約がある点がデメリットとして挙げられます。

3. Scala

Scalaは、オブジェクト指向と関数型プログラミングを融合させた言語で、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に役立ちます。JavaとJavaScriptの両方と連携して動作し、他の言語の多くの利点を一つのコンパクトで使いやすいツールにまとめています。

ScalaはJavaをベースとしており、コンパイルされたコードはJVMエコシステム上で動作します。そのため、ほぼすべてのプラットフォームで実行でき、導入当初から強力かつ柔軟に使えるのが魅力です。データサイエンスでScalaを使いこなすには、抽象化のセンスが少し求められますが、高いスケーラビリティと数値計算能力により、データサイエンスに最適な言語の一つとなっています。

4. Hive QL

Apache Hiveは、Hadoop上に構築されたデータウェアハウス基盤で、データの集約、クエリ、分析を提供します。Hive QLはHiveのクエリ言語で、SQLライクなインターフェースにより、Hadoopと連携するさまざまなデータベースやファイルシステムに保存されたデータを照会できます。ただし、Hiveは行レベルの挿入・更新・削除には対応していません。

Hive QLは、Apache HadoopやAmazon S3など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。Hiveにおける「データベース」の概念は、本質的にはテーブルのカタログ（名前空間）にすぎません。Hiveを利用すれば、低レベルのJava APIでクエリを直接実装することなく、SQLの抽象化を通じてHive QLクエリをJava API上で実行できます。

5. Julia

Juliaは、データサイエンス向け言語の中では比較的新しい存在です。現在の主流はR、Python、Javaですが、それらにはまだ埋めるべき課題があります。登場からまだ数年しか経っていないJuliaは、有力な選択肢であることを実証しつつあります。高水準でありながら、驚異的な処理速度と高い表現力を兼ね備えた言語です。

Juliaは、リアルタイムのビッグデータストリーム処理に特に適しており、その機能は言語のコア部分に組み込まれています。拡張機能やライブラリのエコシステムは、歴史のある言語ほど成熟してはいませんが、主要な関数はすでに利用可能で、着実に追加され続けています。

6. Pig Latin

Pig Latinは、データサイエンスに最適なプログラミング言語の一つで、Hadoopと連携するオープンソースシステムです。Apache Pigプラットフォームの言語層を形成し、大規模な分散データセットに対してソートや数学的関数の適用を行います。

Pigは、MapReduce、Apache Tez、Apache Spark上でHadoopジョブを実行できます。

ユーザー定義関数（UDF）による拡張も可能で、Java、Python、JavaScript、Ruby、Groovyなど、サポートされている任意の言語で関数を記述できます。これらの関数は、Pig Latinのコードから直接呼び出せます。

7. Go

Goは2007年にGoogleが開発した無料のオープンソースプログラミング言語です。データサイエンスの世界では新参者ですが、そのシンプルさから急速に注目を集めています。Goは本来、統計計算のために開発されたわけではありませんでしたが、高速性と習得のしやすさから、すぐに主流の地位を獲得しました。

Goの構文はC言語をベースにしているため、既存開発者の導入障壁が低いのも大きな利点です。さらに、Pythonなど他の言語で書かれたルーチンプログラムを呼び出せるため、Go単体では実現できない機能も補完できます。

まとめ

以上、前編と後編を通じて、ビッグデータ組織向けに選択できる15の優れたデータ言語をご紹介しました。

これでファンクショナルレイヤーアーキテクチャの解説はひとまず完了ですが、ビッグデータの探求はここで終わりではありません。毎日のようにビッグデータに関する新しい可能性が明らかになっています。すべてのツールを学んだ後でも、ビッグデータの世界には知り、理解し、分析し、習得し、成し遂げることがまだまだたくさん残っているのです。