大数据究竟是用Java开发好还是Python好？

做大数据用java和python都可以，哪个好就看市场上的选择了。

现在做大数据和机器学习大部分程序员都会选择python，原因就是用python简单方便，用java会比较麻烦。

我在最初做大数据的时候也使用java，因为我用java时间比较久，也比较熟悉。后来越用越觉得麻烦，很多算法需要自己写实现。

后来转向python，感觉用python很方便，代码量下降很多，很多算法的实现都有现成的库可以使用。

所以个人感觉做大数据还是用python比较方便，java程序员可以试一试。

语言之争需要结合使用场景来对比，任何语言都不是万能的。大数据可以细分为很多领域，如大数据分析师、大数据开发工程师、平台运维工程师、机器学习与数据挖掘工程师等。分别解决统计分析与报表输出、数据存储与管理和数据服务开发、大数据平台维护以及工具开发以及数据隐藏价值挖掘。对于不同的的领域，使用的主流语言也有很大差异。大数据分析师分析师主要使用SQL，也经常需要使用shell、Python等脚本语言进行数据清洗，很少使用Java。由于现在的大数据平台主要是基于Hadoop生态的，而且各种业务服务也主要是基于Java的实现，因此大数据开发工程师主要使用Java开发，基于Java虚拟机的Scala也很常用，主要得益于Spark，Python使用相对较少。平台运维工程师主要是各种脚本语言如Python、shell。但也需要很好的Jave基础，因为很多框架是Java写的，经常要配置各种参数。机器学习与数据挖掘工程师或许使用Python较多，因为Python具有较多的机器学习库。最后，想说的是语言只是工具，根据自己的技术栈和使用场景合理选择。没有谁一定比谁好。

从事大数据工作快一年了，究竟用什么语言，要根据使用场景决定。我的工作比较偏开发，主要使用scala(运行在java虚拟机上的语言，可以理解为java的shell）。方便和各种服务集成在一起。最大的难题在于机器学习算法，相对于Python，可用的库确实有限，部分需要自己实现。如果偏数据分析，可能用Python更加方便。

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用Python好！

Python上手容易，语法上能让你更集中精力去解决问题！

国外好数据分析的人很多都用这个，并且开源出来的模块非常多！

对待这个问题就像你中午吃饭是吃米饭还是面一样，都只是语言，擅长什么很关键……

你做java的然后转过去做python 哪个成本大，开发出来的哪个更好用，很简单的事情，反之亦然……