scalago语言,go语言和scala

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我是做Java的，想学golang或Python或Scala，选哪个

如果按应用的广度来说，肯定是Python。如果你想调剂一下的话，随便挑一个先开始，然后学着学着看看不喜欢就换，喜欢就继续。本来就是为了调剂的，不用那么功利，喜欢就行了。

另外要尝试的话，在你有编程基础的前提下，可以试试这个：The Python Challenge

如果你选的不是Python也没关系，可以用别的语言实现这里的挑战。这里涉及到字符串操作、文件I/O、http协议解析、正则等基本的东西，上述三个语言都可以实现。自己踩一踩坑再决定喜欢谁吧。

Java和大数据有什么关系？

一：两者关系

java是计算机的一门编程语言；可以用来做很多工作，大数据开发属于其中一种；大数据属于互联网方向，就像现在建立在大数据基础上的AI方向一样，

他两不是一个同类，但是属于包含和被包含的关系；

java可以用来做大数据工作，大数据开发或者应用不必要用java，可以Python，Scala，go语言等。

目前最火的大数据开发平台是Hadoop，而Hadoop则是采用java语言编写。一方面由于hadoop的历史原因，Hadoop的项目诞生于一个java高手；另一方面，也有Java跨平台方面的优势；基于这两个方面的原因，所以Hadoop采用了Java语言。但是也因为Hadoop使用了java所以就出现了市场上很多外行所说的“Java大数据”。

二：发展：

java属于语言，编程语言的发展未来说不准，至少现在java编程还是不错的前景，大数据大部分框架都有java的支持或者底层是java写的；

大数据的发展，概念可以理解为社会进步数据的巨量增加带来的价值性利用，成为大数据的一个方向。就像AI建立在大数据的数据量的基础上，未来会一直往技术前进的方向发展。

Java作为一种语言，它的存在已经有很多年了，而大数据作为一个新的概念他的出现是由于信息时代信息量的爆炸增长带来的，海量的数据等待我们去处理，海量的信息需要我们去鉴别，而这些处理和鉴别的方式可以用hadoop，用java去实现这一系列的鉴别处理工具，也就是用java语言去实现这些大数据算法的过程。

三：总结：

java目前算是主流，可以多学几门语言，技多不压身，百利而无一害对于开发；

大数据的这个方向，不会消失，只会随着技术的发展更加智慧性，要研究好大数据严格意义上来说是和java语言没有关系的，需要的是我们具备算法知识。当然，最主要的是我们有大数据，毕竟大数据时代最值钱的是数据，这也是为什么各大社交媒体，各大购物网站，甚至任意的app都需要用户您提交个人用户信息数据的原因。

大数据跟Java的区别是什么？

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。JAVA是一种编程语言。大数据可以用JAVA实现。下面是具体介绍。

大数据是一个概念包含几个方面的内涵

1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。

2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。

3. 数据多样性:不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。

4. 价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。

Java是面向网络的程序设计语言，用来让程序员创建应用程序，这些应用程序可以通过网络下载，而且可在任何计算平台上安全地运行。如果再加上万维网和公司内部网体系，你将会拥有一个标准的网络计算环境，Java作为一个分布式的，面向对象的程序设计语言，可以让位于任何地方的任何计算机应用网络上的应用程序。

为啥Erlang 没有像 Go，Scala 语言那样崛起

Scala到底是什么?在目前众多的JVM语言当中，Scala无疑是最引人注意的语言之一。Scala是一个静态语言，更适合大型工程项目，Scala直接编译成Java字节码，性能接近Java。Scala是一个多范式的语言，你可以混合使用函数式和面向对象编程，混合使用可变类和不变类，混合使用Actor和传统的Java并发库。

短短一个月的时间，Scala于本月冲进了TIOBE的前五十名。一个 Twitter 的开发人员说过，Scala 将会成为现代 Web2.0 的发起语言。LinkedIn 也用这种语言。同样许多其他大的公司如 Sony Picture, EDF, SAP 也开始使用这种语言。为什么Scala发展这么迅猛，可以获得如此热烈的社区支持。