Trong phần 1 về các ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho Khoa học dữ liệu, chúng ta đã thảo luận 7 ngôn ngữ phổ biến nhất cho Big Data.
Bài này liệt kê nửa còn lại của danh sách – những "tân binh" so với các ngôn ngữ phần 1. Một số đã đạt độ phổ biến tương đương Java, Hadoop, R, SQL, những ngôn ngữ khác chiếm chỗ đứng nhờ tính năng độc đáo.
Danh sách ngôn ngữ lập trình cho Khoa học dữ liệu:
1. Python
Python là một trong những ngôn ngữ mã nguồn mở tốt nhất cho các tập dữ liệu lớn, phức tạp của Big Data. Python phổ biến בקרב lập trình viên hướng đối tượng. Python trực quan, dễ học hơn R, và nền tảng phát triển mạnh gần đây, làm nó đủ khả năng cho phân tích thống kê như R. Điểm mạnh của Python: độ đọc hiểu và gọn nhẹ.
Ứng dụng hiện đại như Pinterest, Instagram xây dựng bằng Python. Ngôn ngữ hướng đối tượng truyền thống, nhấn mạnh năng suất và độ đọc. Python cũng phù hợp cho dự án Big Data liên quan đến mạng nơ-ron.
2. MATLAB
MATLAB là ngôn ngữ tốt cho khoa học dữ liệu nếu làm việc với ma trận. Không phải mã nguồn mở nhưng phổ biến trong học thuật nhờ phù hợp mô hình toán học và thu thập dữ liệu. MATLAB thiết kế từ đầu cho ma trận, trở thành lựa chọn tốt cho mô hình thống kê và tạo thuật toán. Cũng phù hợp cho tính toán đại số tuyến tính, mô phỏng và tính toán ma trận.
Nhược điểm: giới hạn tính di động của mã.
3. Scala
Scala là sự kết hợp giữa lập trình hướng đối tượng và hàm, giúp xây dựng ứng dụng khoa học dữ liệu vững chắc, mở rộng. Tương thích cả Java và JavaScript. Scala kết hợp ưu điểm nhiều ngôn ngữ vào một công cụ chặt chẽ, dễ dùng.
Scala dựa trên Java, mã biên dịch chạy trên hệ sinh thái JVM, mạnh mẽ và linh hoạt, chạy trên mọi nền tảng. Scala cho khoa học dữ liệu đòi hỏi tư duy trừu tượng hơn. Tính mở rộng và xử lý số lớn khiến Scala trở thành ngôn ngữ hàng đầu cho khoa học dữ liệu.
4. Hive QL
Apache Hive là cơ sở hạ tầng kho dữ liệu xây dựng trên Hadoop để tóm tắt, truy vấn, phân tích dữ liệu. Hive QL là ngôn ngữ truy vấn Hive với giao diện giống SQL để truy vấn dữ liệu lưu trữ trong nhiều cơ sở dữ liệu và hệ thống tệp tích hợp Hadoop. Hive không hỗ trợ chèn, cập nhật, xóa cấp độ hàng.
Hive QL thiết kế chạy trên Apache Hadoop hoặc nền tảng lưu trữ phân tán như S3 của Amazon. Khái niệm database của Hive chỉ là danh mục hoặc không gian tên của các bảng. Với Hive, ta có sự trừu tượng SQL để triển khai truy vấn Hive QL lên Java API mà không cần triển khai API Java cấp thấp.
5. Julia
Julia tương đối mới trong các ngôn ngữ dữ liệu. Ngôn ngữ phổ biến nhất là R, Python, Java. Nhưng vẫn còn khoảng trống. Julia mới biết vài năm nhưng chứng minh là lựa chọn tốt. Julia là ngôn ngữ cấp cao, cực nhanh và diễn đạt.
Julia phù hợp nhất cho luồng Big Data thời gian thực vì tính năng cốt lõi của ngôn ngữ. Hệ sinh thái thư viện, mở rộng của Julia chưa thành thục như các ngôn ngữ lâu đời, nhưng hầu hết hàm phổ biến đã có, thêm mới đều đặn.
6. Pig Latin
Pig Latin là ngôn ngữ tốt cho khoa học dữ liệu, định hướng Hadoop, mã nguồn mở. Tạo thành lớp ngôn ngữ của nền tảng Apache Pig, sắp xếp và áp dụng hàm toán học cho tập dữ liệu lớn, phân tán.
Pig thực thi công việc Hadoop trong MapReduce, Apache Tez, hoặc Apache Spark.
Có thể mở rộng bằng hàm do người dùng định nghĩa viết bằng bất kỳ ngôn ngữ nào được hỗ trợ: Java, Python, JavaScript, Ruby, Groovy. Gọi hàm trực tiếp từ mã Pig Latin.
7. GO
Go, phát triển bởi Google năm 2007, ngôn ngữ mã nguồn mở miễn phí. Dù mới trong Khoa học dữ liệu, đang'obtenir sự chú ý nhờ sự đơn giản. Ban đầu Go không phát triển cho tính toán thống kê nhưng nhanh chóng có mặt nhờ tốc độ và sự quen thuộc.
Cú pháp Go dựa trên C, giúp dễ áp dụng. Go cũng có thể gọi chương trình thủ tục viết bằng ngôn ngữ khác như Python để đạt chức năng không có trong Go.
Danh sách trên cho bạn 15 ngôn ngữ dữ liệu hàng đầu cho tổ chức Big Data.
Kết thúc phần Kiến trúc lớp chức năng, nhưng không phải kết thúc Big Data. Mỗi ngày một bí ẩn mới được bật mí. Ngay sau khi học hết công cụ, vẫn còn rất nhiều để biết, hiểu, phân tích, học hỏi và hoàn thành trong Big Data.