Top Ngôn ngữ Lập trình cho Big Data – Phần 1: Chọn đúng công cụ

Trong bài trước về big data, chúng ta đã nói về Công cụ Tích hợp Dữ liệu, lớp thứ 8 của Kiến trúc chức năng (Functional architecture). Trong bài này tôi sẽ liệt kê Ngôn ngữ Dữ liệu tạo nên lớp thứ 9 của Kiến trúc lớp Chức năng.

Dự án Big data giờ phổ biến ở mọi ngành dù lớn hay nhỏ, tất cả đều tìm cách tận dụng mọi insight Big Data mang lại. Tuy phần mềm dựa trên GUI tiên tiến chúng ta phát triển, Lập trình máy tính vẫn là cốt lõi của tất cả. Tôi hy vọng các bài trước về loại công cụ đã giúp lập kế hoạch Tổ chức Big Data cho công ty bạn. Nhưng một lớp vẫn chưa hoàn thành, thiếu nó bạn có thể đi một chút xa hơn. Nhưng sau trong hành trình khi dữ liệu tăng lượng báo động, nó trở nên phức tạp. Và lúc đó cứu cánh duy nhất cho bạn sẽ là Ngôn ngữ Dữ liệu (Data Languages).

Danh sách Ngôn ngữ Dữ liệu

1. Java –

Sự phổ biến không lay chuyển của Java đủ rõ ràng để biết đó là ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho khoa học dữ liệu. Tất cả nền tảng thuộc hệ sinh thái JVM, như MapReduce, HDFS, Storm, Kafka, Spark, và Apache Beam đều tương thích với Java. Java cho bạn truy cập bộ sưu tập công cụ gỡ lỗi (debugging), giám sát, thư viện và profiler khổng lồ, do đó nó là ngôn ngữ được kiểm tra, sửa đổi và chứng minh nhiều nhất cho khoa học dữ liệu.

Lợi ích lớn nhất Java mang lại là nó độc lập nền tảng và một khi biên dịch có thể thực thi trên bất kỳ nền tảng nào. Do đó loại bỏ nhu cầu trình biên dịch đặc thù cho ngôn ngữ.

Vấn đề lớn nhất với nó là nó冗长得荒谬 (ridiculously verbose), và không có REPL cho phát triển lặp lại (iterative development).

2. R –

Ngôn ngữ lập trình R nằm trong top 2 ngôn ngữ cho nhà khoa học dữ liệu và phân tích gia. R rất khác các ngôn ngữ khác vì về bản chất nó là ngôn ngữ chuyên dụng cho tính toán thống kê và đồ họa. Do đó, nó không thay thế cho bất kỳ ngôn ngữ nào. R có sức hút đơn giản và rõ ràng. R có thể dùng để tự động hóa số lượng lớn tính toán này, ngay cả khi dữ liệu hàng và cột liên tục thay đổi hoặc tăng.

R được dùng tạo thuật toán đằng sau Google, Facebook, Twitter và nhiều dịch vụ khác. Nó chạy trên Linux, Windows và MacOS.

3. SQL –

SQL là viết tắt của Structured Query Language (Ngôn ngữ Truy vấn Có cấu trúc) nằm ở trung tâm lưu trữ và truy xuất dữ liệu trong nhiều thập kỷ. Nó vẫn là công cụ cực kỳ phổ biến trong số nhà phân tích dữ liệu. Một số nhiệm vụ có thể hoàn thành với SQL:

1. Giúp bạn tương tác với cơ sở dữ liệu
2. Dùng để lọc thông tin liên quan từ đại dương dữ liệu.
3. Có thể giảm thời gian xử lý yêu cầu và truy vấn trực tuyến bằng cách trích xuất chỉ phần dữ liệu liên quan và xử lý nó thay vì xử lý toàn bộ bảng cơ sở dữ liệu.
4. Là ngôn ngữ lập trình chuẩn hóa dùng để quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ và thực hiện các phép toán trên dữ liệu

Xem thêm: 19 Công cụ Khai thác Dữ liệu Miễn phí Tốt nhất

4. Hadoop –

Hadoop là một trong những ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở tốt nhất cho khoa học dữ liệu. Nó có khung lập trình dựa trên Java hỗ trợ xử lý và lưu trữ tập dữ liệu cực lớn trong môi trường tính toán phân tán. Nếu bạn đọc bất cứ gì về Hadoop thì không có khả năng bạn không bao giờ gặp hình con voi nhỏ. Và nếu gặp nó thì bạn chắc chắn đang đọc về Hadoop.

Hadoop được thiết kế mạnh mẽ (robust) trong môi trường ứng dụng Big Data của bạn, và nó sẽ tiếp tục chức năng ngay cả khi máy chủ hoặc cụm (cluster) riêng lẻ thất bại. Nó được thiết kế để mở rộng từ máy chủ đơn lẻ đến hàng nghìn máy, mỗi máy cung cấp tính toán và lưu trữ cục bộ.

Dù Hadoop chậm hơn một số công cụ xử lý khác, nhưng đã chứng minh kết quả rất chính xác và làm cho nó trở thành lựa chọn tốt nhất cho phân tích backend.

5. JavaScript –

JavaScript là ngôn ngữ lập trình và scripting phổ biến, mạnh mẽ, động và lan rộng nhất dùng để tạo trang web và game cool cho web. Chúng ta vẫn bối rối về trang web và ứng dụng web. Nó lấy nhiều cú pháp từ ngôn ngữ C. Tính năng có lợi nhất của JavaScript là nó tương thích với tất cả trình duyệt, và được dùng trong hơn 90% tất cả trang web.

Dù hoàn toàn không liên quan đến ngôn ngữ Java, nó vẫn cho phép nhà phát triển thực thi script phía client, tương tác với người dùng thời gian thực, kiểm soát trình duyệt và giao tiếp bất đồng bộ với máy chủ.

6. SAS –

SAS là viết tắt của Statistical Analysis System (Hệ thống Phân tích Thống kê) là người dẫn đầu ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho khoa học dữ liệu. Nó nằm trong top phân tích thương mại với thị phần cao nhất trong tổ chức tư nhân. SAS đã được dùng cho mô hình thống kê từ những năm 1960 và vẫn giữ vị thế sau nhiều năm cập nhật và tinh chỉnh. Lý do chính đằng sau sự phổ biến là phạm vi hàm thống kê rộng với GUI thân thiện người dùng có thể học trong thời gian rất ngắn. SAS bao gồm nhiều thành phần để truy cập cơ sở dữ liệu và file phẳng, không định dạng, thao tác dữ liệu, và tạo đầu ra đồ họa để xuất bản trên trang web và đích đến khác.

7. SPSS –

SPSS Statistics là gói phần mềm dùng cho phân tích thống kê batched có logic và không batched. SPSS là chương trình dựa trên Windows dùng để thực hiện nhập liệu và phân tích cũng như tạo bảng và biểu đồ. Nó có khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu và thực hiện tất cả phân tích được bao gồm trong văn bản và nhiều hơn nữa.

IBM SPSS đã được dùng منذ những thập kỷ và từ đó cung cấp công cụ mạnh mẽ cho nhà thống kê và khoa học dữ liệu. Qua nhiều năm, nền tảng SPSS đã phát triển để hỗ trợ tất cả các giai đoạn quy trình khai thác dữ liệu, bao gồm cả dưới đây –

1. Phát triển mô hình (Model development)
2. Triển khai mô hình (Model deployment)
3. Làm mới mô hình (Model refresh)

Danh sách ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho khoa học dữ liệu của tôi chưa hoàn thành. Phần còn lại sẽ tiếp tục ở bài sau. Cho đến lúc đó hãy cho tôi biết ngôn ngữ lập trình yêu thích cho khoa học dữ liệu của bạn trong bình luận bên dưới.