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大數據 處理需要用到的編程語言 Hadoop and Hive 為了迎合大量數據處理的需求，以Java為基礎的工具群興起。Hadoop為處理一批批數據處理，發展以Java為基礎的架構關鍵；相較于其他處理工具，Hadoop慢許多，但是無比的準確和可被后端數據庫分析廣泛使用。和Hive搭配的很好，Hive是基于查詢的架構下，運作的相當好。 Scala 又是另一個以Java為基礎的語言，和Java很像，對任何想要進行大規模的機械學習或是建立高階的算法，Scala會是逐漸興起的工具。它是善于呈現且擁有建立可靠系統的能力。 “Java像是用鋼鐵建造的；Scala則是讓你能夠把它拿進窯烤然后變成鋼的黏土”Driscoll說。 Kafka andStorm 說到當你需要快速的、實時的分析時，你會想到什么?Kafka將會是你的最佳伙伴。其實它已經出現五年有了，只是因為最近串流處理興起才變的越來越流行。 Kafka是從linkedin內誕生的，是一個特別快速的查詢訊息系統。Kafka的缺點呢?就是它太快了，因此在實時操作時它會犯錯，有時候會漏掉東西。 魚與熊掌不可兼得，「必須要在準確度跟速度之間做一個選擇」，Driscoll說。所以全部在硅谷的科技大公司都利用兩個管道：用Kafka或Storm處理實時數據，接下來打開Hadoop處理一批批處理數據系統，這樣聽起來有點麻煩又會有些慢，但好處是，它非常非常精準。 Storm是另一個從Scala寫出來的架構，在硅谷逐漸大幅增加它在串流處理的受歡迎程度，被Twitter并購，這并不意外，因為Twitter對快速事件處理有極大的興趣。 Matlab Matlab可以說是歷久不衰，即使它標價很高；在非常特定的利基市場它使用的相當廣泛，包括密集的研究機器學習、信號處理、圖像辨識等等。 Octave Octave和Matlab很像，除了它是免費的之外。然而，在學術信號處理的圈子，幾乎都會提到它。 GO GO是另一個逐漸興起的新進者，從Google開發出來的，放寬點說，它是從C語言來的，并且在建立強大的基礎架構上，漸漸地成為Java和Python的競爭者。 這么多的軟件可以使用，但我認為不見得每個都一定要會才行，知道你的目標和方向是什么，就選定一個最適合的工具使用吧!可以幫助你提升效率又達到精準的結果。

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