在本文中，我跟大家來分享一下大數據開發中最常用的5種程式語言。
大數據倉庫
Scala
Scala是面向對象和函數式編程範例的完美結合，它既快速又健壯，並且是許多大數據專業人士常用的語言選擇。事實上，Apache Spark和Apache Kafka兩個最受歡迎的大數據處理框架都是在Scala基礎之上構建。
Spark和Kafka
Scala是在JVM上運行，這意味著用Scala編寫的代碼可以在基於Java的大數據生態系統中輕鬆使用。不過，使Scala與Java區別的一個重要因素是，相比之下，Scala的冗長度要低得多。您可以在Scala中用不到幾代碼，去實現Java中要上百行代碼量的特性。但是與Go和Python語言相比，Scala的不利之處是學習曲線陡峭，就這點而言，對初學者來說是不夠友好的。
為什麼要選擇Scala進行大數據開發？
快速而強大；適用於使用Apache Spark等大數據框架進行分布式大數據處理；運行於JVM，可在基於Java的生態系統中使用；Python
根據最近幾年Stack Overflow上開發人員調查結果顯示，Python已被宣布為近幾年增長最快的程式語言之一。Python應用廣泛，大數據開發是其中一個主要應用領域。
神經網絡
大數據框架中越來越多的數據分析和處理的庫，例如Pandas，NumPy，SciPy都是基於Python的。不僅如此，大多數流行的機器學習和深度學習框架（例如scikit-learn，Tensorflow等）也都使用Python編寫，使得Python在大數據生態系統中得到越來越多的應用。
使用Python的一個缺點以及其在大數據編程方面飽受詬病的問題是運行速度慢。儘管Python語言非常簡單易用，但是大數據專業人員發現使用Java或Scala等語言構建的系統比使用Python來說要更快速，更強大。
但是，Python在其他方面優秀的表現彌補了這一缺點。由於Python主要是一種腳本語言，因此交互式編碼使得大數據分析的開發變得容易。Python可以十分輕鬆地與現有的大數據框架（例如Apache Hadoop和Apache Spark）調用，從而使得我們能夠大規模執行預測分析。
為什麼要使用Python進行大數據開發？
用途廣泛豐富的數據分析和機器學習庫易用與大數據工具的集成的好輕鬆的進行各種交互式計算R
從事統計學的開發者對R應該十分熟悉。R被稱為「統計語言」，因為R語言常常用於開發數據分析模型。在大型R包存儲庫（CRAN）的支持下，使用R幾乎可以用來完成大數據處理中從分析到數據可視化的任何任務。R可以與Apache Hadoop和Apache Spark以及其他流行框架進行集成調用，來進行大數據處理和分析的開發。
R畫圖非常棒
使用R作為大數據的程式語言的一個問題是R並不是很通用。這意味著用R編寫的代碼不能用於生產部署，通常必須轉換為其他程式語言，例如Python或Java。也就是說，如果你的目標僅僅是為了開發大數據統計分析模型，那你可以考慮使用R。
為什麼對大數據開發要使用R？
專為數據科學而設計支持Hadoop和Spark強大的統計建模和可視化功能Java
首先要申明的是，把Java放在靠後來講並不是說Java不重要。一些傳統的大數據框架（例如Apache Hadoop）及其生態系統中的所有組件都是基於Java開發的，而且Java語言運行穩定，應用最穩定，是最適合生產的語言！
mapreduce
Java的主要缺點之一是冗長。例如Java程式設計師編寫數百行代碼來完成一項任務，但是Python或Scala程式設計師只需要編寫小几十行代碼就可以實現，因此這可能會使許多新入行的程式設計師望而卻步。但是，在Java 8中引入lambda函數使開發變得更加方便。與Python等新起之秀的語言不同，Java不支持迭代開發，所以對Java程式設計師來說就要注意版本問題。
儘管存在一些問題，但由於Java運行穩定特別適用於生產以及對傳統大數據工具和框架的持續依賴，因此在大數據編程的首選語言仍然是Java。
為什麼要使用Java進行大數據開發？
傳統的大數據工具和框架是用Java編寫的穩定且可投入生產久經考驗的工具和強大的生態系統Go
Go是近年來發展最快的程式語言之一，據說這是由一群對C++感到沮喪的Google工程師設計的。因為Go支持非常多的大數據基礎架構，就包括鼎鼎大名的Kubernetes，Docker等。
k8s
Go運行速度快，易於學習，並且使用它開發也相當容易，更不用說部署了。更重要的是，隨著企業希望構建更大規模的數據分析系統，基於Go的系統已用於集成機器學習和大數據的並行處理。其他語言還可以輕鬆地調用基於Go的系統接口。
為什麼要使用Go進行大數據開發？
快速，易用大數據基礎架構中使用的許多工具都是基於Go的高效的分布式計算當然你可能會說還有C++，Julia和MATLAB等語言，但這些語言與我們上面討論的語言相比，它們在某些方面會有所欠缺，如速度，效率，易用性，文檔和社區支持等方面。
我們來看一下這些語言在大數據開發領域中的優缺點，如下表所示。符號表示可能的最佳語言
主流大數據開發語言優缺點對比
大數據開發中各語言應用場景
這些語言的使用，當然得看具體的應用場景了。如果你的任務中是涉及到大量統計計算的數據分析工作，那麼R將是你的首選語言。如果你想為大數據開發流應用程式，Scala可能是一個更好的選擇。如果你希望使用機器學習來對大數據挖掘並構建預測模型，Python無疑是最合適的。如果你打算僅在傳統的大數據框架上（hadoop）進行二次開發，那麼Java是最適合不過的。
當然你還可以選擇結合數種語言組合起來構建高效可靠的解決方案。例如，你可以使用Python訓練機器學習模型並將其以分布式模式部署在Spark上。