大数据时代php 大数据时代是什么意思

学大数据需要学哪种语言好？

当下俨然已经是大数据时代，你知道什么是大数据吗?大数据(BigData)又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。目前学大数据的人数是越来越多，大家都知道学大数据之前需要学习一门计算机编程语言，那么学什么好呢?跟IT培训一起来关注下吧。

计算机编程语言的种类，是真不少，当下比较受欢迎的就属Java、C/C++、PHP、python、R等等，那么学大数据到底需要学什么语言好呢?其实，现在学大数据的人大部分都是选择学Java，大数据培训机构也是把先教Java然后再教大数据，那么学大数据为什么先学Java语言好呢?

学大数据需要学什么语言好?Java语言好，原因如下：

1.Java功能强大、简单易用

Java是目前使用最为广泛的网络编程语言之一，它不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。

2.Java拥有极高的跨平台能力

Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等与传统的编程语言，如C、C++相比，Java能够更加容易上手，而比之微软平台的开发语言，如VB、MFC等，则有着跨平台运行的能力，尽管Java没有能够完全实现最初的一次编程、随处运行的口号，但是Java相比於其它较早的编程语言，仍然拥有极高的跨平台能力。

3.大数据跟Java息息相关

Java除了以上特性还有很多其他计算机编程语言无法比拟的特性，大数据跟Hadoop密切相关，而Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java，例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及ElasticSearchas，因此学习Hadoop的一个首要条件，就是掌握Java语言编程，那么学大数据，当然首选Java语言。

Java和PHP哪个发展空间大？

从发展空间来看，Java的发展空间要大于PHP，原因有以下几点：

第一，Java有更健全的生态。Java语言除了在Web开发领域被广泛使用之外，在移动互联、云计算、大数据、嵌入式开发等领域亦有广泛的应用，相比于PHP主要应用在Web开发领域有明显的优势。而且有大量的平台型产品是基于Java开发的，比如Oracle系列产品、Hadoop平台等，这为Java的发展和应用奠定了扎实的基础。

第二，Java的性能要优于PHP。在Web开发领域的三大传统解决方案中（Java、Python、PHP），Java以性能著称，Python以简单著称，PHP以灵活著称。这就导致了对性能要求较高的大型互联网平台大多采用Java进行开发，而且从目前的发展趋势来看，依然没有改变。

第三，大数据时代Java依然活跃。Java作为大数据开发的常见语言之一，在大数据时代依然有大量的应用，比如在Hadoop下的开发就大量采用了Java语言。未来大数据将有巨大的发展空间，而Java也会伴随着大数据的发展而得到广泛的使用。

除了以上原因之外，Java也是人工智能领域开发的常用语言。未来一定是智能化时代，所以未来Java语言的应用将持续很长一段时间。所以综合以上因素来看，Java未来的发展空间相对于PHP来说要更大一些。

目前Java和PHP都有大量的市场需求，PHP语言作为Web开发的主要语言之一，也有大量的应用场景。相对于Java来说，学习PHP要更容易一些。从就业的角度来说，学习PHP也是当下一个不错的选择。

我使用Java的时间比较久，也使用过一段时间PHP（做App后端处理），我会陆续在头条上写一些关于Java和PHP的文章，感兴趣的朋友可以

请问，现在学习php的话，还有前景吗？

小白学没有前景，但是如果是朝着专家和高级程序员还可以选择，目前PHP的需求量虽然下降很多，但是对高级的人才还是需要的。

小白不学php的理由是，近几年php的岗位需要是缩水的，很多人是找不到工作的，即使有工作经验的都找不到，被迫转行，所以小白根本不用想，学了等于就业无望！

这是职友集的数据，可以作为工作的参考，如下是16年之后的需求量走势累计下降-111%多。

故此建议你选择其他编程语言或者其他行业，有时候工作不是多高大上，而是能否让自己更好的生存。

程序员也是高危职业，很多时候的加班和996会让你根本无法有时间找到工作，甚至是睡个饱满的觉都难，所以这里很不建议学习php。

同时asp也不建议学习，因为现在是移动互联网、物联网、人工智能和大数据的时代了，并不是早期的网页时代pc时代，故此和网页有关联的都可以摒弃掉，选择更为有前景的java、python、前端等工作会更适合你。

再者就是逃离互联网的环境，换个其他行业如金融长期排在高薪岗位第一名，并且加班和猝死的新闻很少。

PHP可以开发APP吗？

作为一名IT从业者，我来回答一下这个问题。

首先，App开发需要一系列开发角色的参与，涉及到后端开发工程师和前端开发工程师，在技术选择上目前也有多种不同的解决方案。从当前PHP的应用场景来看，PHP语言可以用于后端服务开发。

PHP语言是IT（互联网）行业内流行程度相对比较高的编程语言，但是由于PHP语言主要应用在Web开发场景下，所以在当前的大数据、人工智能时代，PHP语言并没有获得更多的关注。虽然PHP语言并没有在大数据时代拓展自身的开发边界，但是由于Web开发领域的市场规模非常大，所以PHP语言依然是最为流行的编程语言之一。

目前App的开发可以分为移动端开发部分和服务端（后端）开发部分，在移动端开发主要涉及到Android开发和iOS开发两大块，其中Android开发可以采用Java和kotlin，而iOS开发可以采用OC和Swift。当然，移动端开发也可以采用多种技术的混合使用，也可以采用框架（混合式）来加速开发过程。

后端开发技术的选择也是比较多的，目前比较常见的后端开发方案就包括Java、Python和PHP等，在大数据和云计算时代，采用Go语言也是一个不错的选择。从这个角度来看，掌握PHP也是可以加入到移动互联网开发团队的。

最后，PHP语言本身的优点是比较多的，包括健全的语言生态体系和较短的开发周期等等，但是由于PHP语言在大数据、云计算和人工智能等新兴技术体系下没有获得更多的应用场景，所以对于PHP程序员来说，可以关注一下Python语言，以便于提升自身的岗位级别和职场价值。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

什么的大数据运营？

这两年大数据行业新提出了一个概念大数据时代php，叫大数据运营，所谓大数据时代php的BigData Operation，目前在各个行业中均处在蓬勃发展的阶段，就笔者来看，BDO代表了一种大数据的未来方向，以笔者所从事的网络游戏行业来看，具有比较大的发展空间，下面科多大数据来给大家做个简单介绍。

1、前世今生从大数据进入游戏行业以来，大概经历了几个阶段

数据仓库和数据集成阶段，以mysql、oracle 为代表的关系型数据库作为数据集成工具，以手动sql查询作为主要的产出报表等BI、可视化工具阶段，以水晶报表、BO、自主开发系统（例如php+mysql）等可视化数据平台为主要产出数据挖掘建模，数据库营销阶段，该阶段主要利用SAS+Oracle，R+Hadoop等软件系统进行深度数据挖掘建模，主要是从传统数据挖掘的方法论（如用户细分、流失预警、商品推荐等）出发，去套用游戏的各个模块和运营活动，产出多为模型、分析报告、业务建议等

大数据运营（BDO）阶段，同样基于数据库营销理论和传统数据挖掘方法论，但同数据挖掘阶段的根本性区别在于，BDO阶段更依赖于本身游戏运营的需求和痛点，从游戏运营的各个环节上，寻求大数据的介入，然后才是考虑需要大数据的××技术，××模型，最终的产出其实是运营的活动、版本的更新等等，大数据以一种潜移默化的方式去影响和引导运营、研发的决策。

2、BDO的主要特点大数据运营（BDO），和之前的数据挖掘不同，着力点并不在大数据，而是运营上，大数据仅仅是工具和途径大数据时代php：

相比于传统的数据挖掘和分析，BDO所强调的是以业务为主线和出发点，大数据部门并不仅是在外部运行的所谓的“支持部门”，而更多的是和业务紧密联系在一起的“半业务部门”，共同推进业务目标的实现。

3、游戏行业的实践

具体到笔者所在的游戏行业，大数据运营（BDO）主要实现方式：

其中基础支撑和可视化监控，是常见的基本大数据应用，

运营活动支撑，包含了常规的活动效果分析和反馈、数据库营销，还有活动的策划建议（从运营的角度和数据的验证上看活动该如何做，目前的活动都是需要大数据分析师一起讨论同意后才上线）；

游戏设计支撑，包含了常规的版本和功能的效果分析、反馈（大数据分析师指出问题所在，并给出改进建议），而且在游戏的研发和持续更新阶段，对于功能的策划和数值的配平等，均依据大数据分析师给出的数据参考。

从这里看出，大数据运营（BDO）不仅包含传统的数据收集和可视化、数据库营销等，而且逐渐的脱离了最初的数据驱动原则，而是以企业整体目标（比如游戏KPI的完成）为导向，以运营为驱动，涵盖运营的各个方面，以大数据为重要依据，以大数据分析结果为评判标准，构建企业的“数据运营”的文化。

供参考。

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