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如何选择大数据的编程语言

前言 有一个大数据项目,你知道问题领域(problem domain),也知道使用什么基础设施,甚至可能已决定使用哪种框架来处理所有这些数据,但是有一个决定迟迟未能做出:我该选择哪种语言?(或者可能更有针对性的问题是,我该迫使我的所有开发人员和数据科学家非要用哪种语言?)这个问题不会推迟太久,迟早要定夺。 分享之前我还是要推荐下我自己创建的大数据学习交流Qun531629188无论是大牛还是想转行想学习的大学生小编我都挺欢迎,今天的已经资讯上传到群文件,不定期分享干货,包括我自己整理的一份最新的适合2018年学习的大数据教程,欢迎初学和进阶中的小伙伴。 当然,没有什么阻止得了你使用其他机制(比如XSLT转换)来处理大数据工作。但通常来说,如今大数据方面有三种语言可以选择:R、Python和Scala,外加一直以来屹立于企业界的Java。那么,你该选择哪种语言?为何要选择它,或者说何时选择它? 下面简要介绍了每种语言,帮助你做出合理的决定。  R R经常被称为是“统计人员为统计人员开发的一种语言”。如果你需要深奥的统计模型用于计算,可能会在CRAN上找到它――你知道,CRAN叫综合R档案...

爱她就用python给她画个小心心 ♥(ˆ◡ˆԅ)

from turtle import * a = Turtle() screensize(400, 300, "blue") setup(width=1300, height=650, startx=20, starty=20) a.speed(10) a.hideturtle() a.pensize(2) a.color('red', 'pink') a.up() a.goto(200, 0) a.down() a.left(150) a.begin_fill() a.speed(1) a.forward(51) a.speed(50) for i in range(150): a.forward(1) a.right(0.3) a.speed(50) for i in range(210): a.forward(1) a.right(0.786) a.left(120) a.speed(50) for i in range(210): a.forward(1) a.right(0.786) a.speed(50) for i in range(150): a.forward(1) ...

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