java如何连接数据库 大数据和Java语言有啥区别？
大数据和Java语言有啥区别？
大数据是指传统软件工具在一定时间内无法捕获、管理和处理的数据集。它是一种海量、高增长率、多样化的信息资产，需要新的处理模式具有更强的决策能力、洞察力和流程优化能力。
软件开发是根据用户需求构建软件系统或系统的软件部分的过程。软件开发是一个系统工程，包括需求捕获、需求分析、设计、实现和测试。就业肯定软件开发是更好的就业
在学习大数据之前先学一门计算机编程语言。大数据的开发需要编程语言的基础，因为大数据的开发是基于一些常用的高级语言，比如Java和Java。净额。Java具有简单性、面向对象性、分布式、健壮性、安全性、平台无关性和可移植性、多线程、动态性等特点。Java可以编写桌面应用程序、web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序。学习java会有一定的学习能力，然后学习其他语言和技术会容易得多。无论是Hadoop还是数据挖掘，都需要高级编程语言的基础。
因此，如果你想学习大数据开发，你还需要至少掌握一门高级语言。例如，许多Hadoop和其他大数据处理技术都使用Java，比如Apache基于Java的HBase、acumulo和elasticsearchas。因此，学习Hadoop的首要条件之一就是掌握Java编程语言。
感觉R语言比python容易学得多，为什么还有很多人说R语言学起来很难？
由于R语言语法简单（类似于matlab），功能强大，使用方便。
R无法与Python竞争的主要原因有两个：1。R有太多的包（与python相同，但是R更多）。但是R的缺点是很多包都有自己的逻辑，而且它们是不同的。因此，R学习者不仅需要学习R本身，还需要学习每个包背后的一套逻辑，需要花费时间和精力去记住每个包中的不同功能。这种情况导致学习者无法在短时间内将经验和代码从一个软件包转移到另一个软件包，并且经常学习新的功能。这就是为什么R的学习曲线是陡峭的。在工业领域，这是禁忌。
2. 与MATLAB一样，R在每个包中有太多的函数（比Python多）。虽然这些函数实现起来非常愚蠢，但不能满足行业处理大数据的需求（集合中的函数太多，一方面造成不必要的资源消耗，另一方面给底层代码优化带来困难，因此，R和MATLAB的底层优化效果并不理想。因此，在python兴起之前，R在美国大学学术界占据主导地位。学术界需要的数据量不大，这些教授可以很容易地利用r实现自己的统计分析和可视化报表。但在工业界，R的数据处理能力与Python相形见绌。
综上所述，R和MATLAB都是学术研究，而python与go、Java、C、C更适合于可以实现的行业项目。
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