大数据是python好还是java好(Java、Python大数据的区别)
Java和Python这俩语言应当都算是行业的标志性语言了，Java的需求量大，可是Java的从业者也多，经验丰富的更多，而Python由于近些年人工智能，机器学习，数据分析等这些技术的发展，Python在编程行业占据的地位愈来愈多，发展前景是很好的。
Java、Python大数据的区别1.Java大数据
Java语言用途广泛，能够运用的行业也非常多，有完整的生态体系，此外Java语言的性能也非常不错。Java与大数据的关系十分紧密，一方面目前做大数据研发的程序员许多都是从Java程序员转过去的，另一方面Hadoop平台自身就是基于Java研发的，所以现在Java在大数据开发里的使用还是相当普遍的。可是Java语言自身的复杂性让许多程序员感觉它有点“重”，格式化的东西有点多。
单学Java以后的就业方向单一，薪酬便是Java程序员的基本水准，而Java大数据工程师，以后的就业可以从事Java相关的工作，也可以涉足大数据相关的工作。
2.Python大数据
Python语言目前在大数据和人工智能领域有广泛应用，原因就是Python语言简易、直接、便捷。Python语言是脚本式语言，因此学习起来比较简单，脚本语言的天然属性是直接，因此Python在句法结构上比Java要“轻”许多。此外，因为Python有丰富的库支持，因此Python做软件开发也十分“直接”，程序员的功效有点像做“集成”的感觉。
可是Python缺陷也非常明显，那便是Python的性能远不及Java，此外与大数据平台的耦合度也不如Java好。但如果你使用Python做算法实现、数据分析、数据呈现等应用是完全没有问题的，效率也比较高。
学习大数据要选择哪些java主要用于商业逻辑高的行业，如商城系统，erp，oa,金融，保险等传统数据库事务行业，通过类似ssh框架事务代码，对商业数据库，如oralce，db2，sql server等支持较好，软件开发理念较强，适合软件开发式多人开发方式。python主要用于web数据分析，科学计算，金融分析，信号分析，图像算法，计算能力，统计分析，算法建模，服务器运维，自动化操作，快速开发理念强，适合快速开发团队或个人灵巧方式。
数据统计分析和大数据发掘基本应用Python。Python既是一种面向对象的编程语言又因为其简易、易学、开源、脚本语言范儿的“人设”，是一种既适合数据科学又适合大数技术从业者学习的语言。
如果你想学一门语言，可以从语言的适用性、学习的难易度、企业主的需求几个角度考虑，从几个角度看，学习Python都没有什么可挑剔的。
想从事大数据，Java和Python两种语言较适宜，不管你挑选哪一种语言做大数据开发，只要是适合的就是很好的，语言本来就是工具，学习起来并非十分困难，想大数据产业发展的就要快速成长起来。
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