Python与Java哪个更适合大数据分析？

当下最火热的行业莫过于大数据分析行业了，那么对于大数据分析师来说，掌握哪种语言，对他们的日常工作效率最高呢？今天先比较Java和Python的特点及优势。

这是一条开启Battle的分割线

Java作为近10年来计算机软件发展过程中的传奇，在众多的开发者心中的地位不可谓不高，其他计算机语言随着时间的流逝影响逐渐减弱，java随着时间的推移反而变得强大。

第一，java是一种面向对象的语言，它对对象中的类、对象、封装、接口等均有很好的支持。那为了简单起见，Java只支持类之间的单继承，但是可以使用接口来实现多继承。使用java语言开发程序，需要采用面向对象的思想涉及程序和编写代码。

第二，java的平台无关性的具体表现在于java是一次编写、到处运行的语言，因此采用java语言编写的程序具有很好可移植性，而保证这一点的正是java的虚拟机机制。在引入虚拟机之后，java语言在不同的平台上运行不需要重新编译。

Java语言使用java虚拟机机制屏蔽了具体平台的相关信息，使得java语言编译的程序只需要生成虚拟机上的目标代码，就可以在多种平台上不加修改的运行。

第三，Java 语言的语法与 C 语言和 C++ 语言很相近，使得很多程序员学起来很容易。对 Java 来说，它舍弃了很多 C++ 中难以理解的特性，如操作符的重载和多继承等，而且 Java 语言不使用指针，加入了垃圾回收机制，解决了程序员需要管理内存的问题，使编程变得更加简单，在大数据分析领域中也有诸多应用。

第四，Java 程序在 Java 平台运行时会被编译成字节码文件，然后可以在有 Java 环境的操作系统上运行。在运行文件时，Java 的解释器对这些字节码进行解释执行，执行过程中需要加入的类在连接阶段被载入到运行环境中。

第五，Java 语言是多线程的，这也是 Java 语言的一大特性，它必须由 Thread 类和它的子类来创建。Java 支持多个线程同时执行，并提供多线程之间的同步机制。任何一个线程都有自己的 run() 方法，要执行的方法就写在 run() 方法体内。

第六，Java 语言支持 Internet 应用的开发，在 Java 的基本应用编程接口中就有一个网络应用编程接口，它提供了网络应用编程的类库，包括 URL、URLConnection、Socket 等。Java 的 RIM 机制也是大数据分析、开发分布式应用的重要手段。

第七，Java 的强类型机制、异常处理、垃圾回收机制等都是 Java 健壮性的重要保证。对指针的丢弃是 Java 的一大进步。另外，Java 的异常机制也是健壮性的一大体现。

第八，Java 的高性能主要是相对其他高级脚本语言来说的，随着 JIT（Just in Time）的发展，Java 的运行速度也越来越高，那运行速度越快，在大数据分析过程中是非常有优势的，也是提高大数据分析人员工作效率的一个重要的指标。

第九，Java 通常被用在网络环境中，为此，Java 提供了一个安全机制以防止恶意代码的攻击。除了 Java 语言具有许多的安全特性以外，Java 还对通过网络下载的类增加一个安全防范机制，分配不同的名字空间以防替代本地的同名类，并包含安全管理机制。

Java 语言的众多特性使其在众多的编程语言中占有较大的市场份额，，大数据分析当下尤其火热，国内大数据分析人才缺口达到1千万，所以2016年起国内各大高校开始开设大数据专业。Java 语言对对象的支持和强大的 API 使得编程工作变得更加容易和快捷，大大降低了程序的开发成本。Java 的“一次编写，到处执行”正是它吸引众多商家和编程人员采用其来进行大数据分析的一大优势。

那说完Java再来说说Python，Python是一种面向对象的、解释型的、通用的、开源的脚本编程语言，它之所以在大数据分析领域非常流行、非常适合于大数据分析工作，我认为主要有三点原因：

1.Python 简单易用，学习成本低，看起来非常优雅干净；

2.Python 标准库和第三库众多，功能强大，既可以开发小工具，也可以开发企业级应用；

3.Python 站在了人工智能和大数据的风口上，站在风口上，猪都能飞起来。

Python的有点主要有以下几点：

语法简单

Python和传统的C/C++、Java、C#等语言相比，Python对代码格式的要求没有那么严格，这种宽松使得用户在编写代码时比较舒服，不用再细枝末节上花费太大的力气，那在大数据分析实操过程中，面对海量的大数据，就不会增加大数据分析人员的难度系数。

开源性：

Python的开源体现在两方面：

程序员使用 Python 编写的代码是开源的。

比如我们开发了一个 BBS 系统，放在互联网上让用户下载，那么用户下载到的就是该系统的所有源代码，并且可以随意修改。这也是解释型语言本身的特性，想要运行程序就必须有源代码，那如果有足够多的源代码，来进行大数据分析就会方便很多，效率也会高很多。

Python 解释器和模块是开源的。

官方将 Python 解释器和模块的代码开源，是希望所有 Python 用户都参与进来，一起改进 Python 的性能，弥补 Python 的漏洞，代码被研究的越多就越健壮，大数据分析的工作过程也将会被不断优化。

这个世界上总有那么一小撮人，他们或者不慕名利，或者为了达到某种目的，会不断地加强和改善 Python，如此大数据分析也会逐渐变得更加优化和顺畅。千万不要认为所有人都是只图眼前利益的，总有一些精英会放长线钓大鱼，总有一些极客会做一些炫酷的事情。开源性这个特点使其在大数据分析中得到了充分的运用。

Python 是免费的

开源并不等于免费，开源软件和免费软件是两个概念，只不过大多数的开源软件也是免费软件；Python 就是这样一种语言，它既开源又免费。

Python 是高级语言

那我所说的高级，是指 Python 封装较深，屏蔽了很多底层细节，比如 Python 会自动管理内存（需要时自动分配，不需要时自动释放）。而在大数据分析的过程中采用这样一种高级语言则会令操作人员非常的方便与高效。

高级语言的优点是使用方便，不用顾虑细枝末节；缺点是容易让人浅尝辄止，知其然不知其所以然。所以有一部分人在学习大数据分析的时候也会选择从R入手，但是Python还是比较多的人的第一选择。

Python 是解释型语言，能跨平台

解释型语言一般都是跨平台的（可移植性好），Python 也不例外。那大数据分析也是注重跨平台协作的一个领域。

Python 是面向对象的编程语言

面向对象是现代编程语言一般都具备的特性，否则在开发中大型程序时会捉襟见肘。

Python 支持面向对象，但它不强制使用面向对象。Java 是典型的面向对象的编程语言，但是它强制必须以类和对象的形式来组织代码。

Python 功能强大（模块众多）

Python 的模块众多，基本实现了所有的常见的功能，从简单的字符串处理，到复杂的 3D 图形绘制，借助 Python 模块都可以轻松完成。

Python 社区发展良好，除了 Python 官方提供的核心模块，很多第三方机构也会参与进来开发模块，这其中就有 Google、Facebook、Microsoft 等软件巨头。即使是一些小众的功能，Python 往往也有对应的开源模块，甚至有可能不止一个模块。在大数据分析的过程中不同的模块有不用的作用。

Python 可扩展性强

Python 的可扩展性体现在它的模块，Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库，这些类库覆盖了文件 I/O、GUI、网络编程、数据库访问、文本操作等绝大部分应用场景。

这些类库的底层代码不一定都是 Python，还有很多 C/C++ 的身影。当需要一段

键代码运行速度更快时，就可以使用 C/C++ 语言实现，然后在 Python 中调用它们。Python 能把其它语言“粘”在一起，所以被称为“胶水语言”。在大数据分析过程中，涉及到的数据量非常大

Python 依靠其良好的扩展性，在一定程度上弥补了运行效率慢的缺点。

那从当前的技术体系来看，目前常见的数据分析方式有两种，一种是统计学的方式，一种是机器学习方式，这两种方式都离不开程序设计，而数据分析任务通常都基于平台来展开，比如Hadoop、Spark就是比较常见的数据分析平台，在这些平台上，采用Java和Python都可以，同时也可以采用Scala和R等编程语言，不同的开发人员可以根据自己的知识体系和技能树来选择具体的编程语言，那对于转行的人或者小白来说，选择Python语言来入门大数据分析是一门非常不错的语言。