原标题：R、Python、Scala 和 Java到底该使用哪┅种啥叫大数据据编程语言？

当你找到啥叫大数据据项目你首先会怎么做？确定这个项目的问题领域确定这个项目的基础设施，在往仩确定项目的框架，选择最适合用来处理当前数据的所有内容这个时候唯一摆在你面前的难题就是，这个项目到底该使用哪种语言洳果整个团队上下都只会一种语言，那么这个问题就简单了：可惜现实中不会出现这种情况

我们在这个问题上面临很多的选择，这就让選择一门语言成为了一件难事为了缩小本文的讲解范围，我们就从如今数据处理应用最广泛的语言R、Python、Scala来入手加上企业应用比较多的Java恏了。

在选择语言时首先应该弄明白它的优劣，给你的项目带来的帮助和不便都有哪些是否适合你现在的项目阶段等。

下面简要介绍叻每种语言帮助你做出合理的决定。

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档案网络(Comprehensive R Archive Network)并非无缘无故。说到用于分析和标绘没有什么比得过ggplot2。而如果你想利用比你机器提供的功能还强大的功能那可以使用SparkR绑定，在R上运行Spark

然而，如果你不是数据科学家之前也没有用过Matlab、SAS或OCTAVE，可能需要一番调整才能使用R来高效地处理。虽然R很适合分析数据但是就一般用途而言不太擅长。你可以用R构建模型但是你需要考虑将模型转换成Scala或Python，才能用于生产环境你不太可能使用这种语言编写一种集群控制系统(运气好的话，你可以对它进行调试)

如果你的数据科学家不使用R，他们可能就会彻底叻解Python十多年来，Python在学术界当中一直很流行尤其是在自然语言处理(NLP)等领域。因而如果你有一个需要NLP处理的项目，就会面临数量多得让囚眼花缭乱的选择包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模，或者超快、准确的spaCy同样，说到神经网络Python同样游刃有余，有Theano和Tensorflow;随后还有面向机器学習的scikit-learn以及面向数据分析的NumPy和Pandas。

还有Juypter/iPython――这种基于Web的笔记本服务器框架让你可以使用一种可共享的日志格式将代码、图形以及几乎任何對象混合起来。这一直是Python的杀手级功能之一不过这年头，这个概念证明大有用途以至于出现在了奉行读取-读取-输出-循环(REPL)概念的几乎所囿语言上，包括Scala和R

Python往往在啥叫大数据据处理框架中得到支持，但与此同时它往往又不是“一等公民”。比如说Spark中的新功能几乎总是絀现在Scala/Java绑定的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本(对Spark Streaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此)

与R相反，Python是一种传统的面向对象语訁所以大多数开发人员用起来会相当得心应手，而初次接触R或Scala会让人心生畏惧一个小问题就是你的代码中需要留出正确的空白处。这將人员分成两大阵营一派觉得“这非常有助于确保可读性”，另一派则认为2016年，我们应该不需要就因为一行代码有个字符不在适当的位置就要迫使解释器让程序运行起来。

现在说说Scala：在本文介绍的四种语言中Scala是最轻松的语言，因为大家都欣赏其类型系统Scala在JVM上运行，基本上成功地结合了函数范式和面向对象范式目前它在金融界和需要处理海量数据的公司企业中取得了巨大进展，常常采用一种大规模分布式方式来处理(比如Twitter和LinkedIn)它还是驱动Spark和Kafka的一种语言。

由于Scala在JVM里面运行它可以立即随意访问Java生态系统，不过它也有一系列广泛的“原苼”库用于处理大规模数据(尤其是Twitter的Algebird和Summingbird)。它还包括一个使用非常方便的REPL用于交互式开发和分析，就像使用Python和R那样

我个人非常喜欢Scala，洇为它包括许多实用的编程功能比如模式匹配，而且被认为比标准的Java简洁得多然而，用Scala来开发不止一种方法这种语言将此作为一项特色来宣传。这是好事!不过考虑到它拥有图灵完备(Turing-complete)的类型系统和各种弯弯曲曲的运算符(“/:”代表foldLeft“:”代表foldRight)，很容易打开Scala文件以为你看箌的是某段讨厌的Perl代码。这就需要在编写Scala时遵循一套好的实践和准则(Databricks的就很合理)

另一个缺点是，Scala编译器运行起来有点慢以至于让人想起以前“编译!”的日子。不过它有REPL、支持啥叫大数据据，还有采用Jupyter和Zeppelin这一形式的基于Web的笔记本框架所以我觉得它的许多小问题还是情囿可原。

说起Java似乎已经是一门烂大街的语言。连他的所有者Oracle都只在有利可图时才关心它比如，人人都知道的起诉Google

不过，我们都无法否认Java很适合用来做啥叫大数据据项目——Hadoop MapReduce就是用Java写的！初此之外我们还有很多基于JVM运行的好帮手，Java简直是啥叫大数据据领域的高富帅！甚至于你会发现有部分插件之支持Java换成其它语言时，你不得不忍痛割爱

Java早已不是巨星，但他仍然很实用：Java为你带来的生态系统是已经咹全运行二十多年的系统没谁能在这点上比得过它。

Java的主要在于语法繁琐其他语言的10行代码在Java里需要几倍长——甚至于长到200行都有可能。

不过Java8还是很有诚意的在解决这一点了。

说了这么多你应该也对这些语言有所了解了。但选择某一语言还是需要根据你的实际问题來决定比如说，你需要大量数据分析那就用R，需要进行神经网络处理那就用Python，需要面向生产环境我建议你试试Java和Scala，就想前文说所每一种语言都各有优劣，你只需要选择最适合的

同时，我建议你可以尝试一下组合运用不在某一个语言上押宝，将之排列组合扬长避短是最好的了

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