大數據和python的區別有哪些

這篇文章主要介紹大數據和python的區別有哪些，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

大數據（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才

能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

首先大數據是一個很大的概念，現在很多領域都用到了大數據，比如：互聯網、廣告、金融、能源、交通等。而Python是一門編程語言，可以用Python處理和分析各個領域產生的數據。很多初學者經常比較哪種語言是最好的，其實：編程語言沒有最好，只有最適用，即在某一種中場景下最適用！！！經常會有很多小伙伴們在一些論壇中喊，PHP是世界第一語言；Java是宇宙第一語言；人生苦短，我用Python等等。

客觀的說，如果以后想從事大數據開發方向，兩種語言都可能會用到，可以先學一門，因為語言是相通的，學了一門后，再學其他的就很快了！！！不要在到底學習哪門語言上糾結，重要的是先行動起來，學好一門編程語言！因為以后你可能還會學新的語言，比如現在Spark很火，還要學Scala呢！

以前在一個論壇上有人這樣比較Python、Java、C++，我覺得很形象生動：說Python是自行車，拿過來就騎，但是速度最快也就百十公里；Java是大型運輸機，體量大，越飛越快；C++是導彈，一按發射按鈕，嗖的一下就飛了，可以飛到幾倍音速。經過比較，很容易上手，但是Python的性能最差，C++性能最高，但是想駕馭C++，就像控制導彈一樣，成本和難度較高，而Java就脫穎而出了，你會發現現在大數據生態圈中的絕大多數框架都是用Java編寫或是運行在JVM之上的！！！

互聯網企業是這樣做的：如果處理的數量比較大，那先用Hadoop或Spark進行一次或多次處理，然后將處理后的結果保存起來。如果數據量較小并且還要做一些數據挖掘或機器學習，會傾向使用Python，因為Python的機器學習算法更多，更完善！但是Hadoop和Spark也有相應的機器學習庫了，比如Hadoop的Mahout和Spark MLlib，但是算法相對較少，隨著時間的發展，會越來越完善的！所以到底是使用Spark還是Python，要看數據量的多少和業務的復雜度來決定！

就大數據處理和分析而言，python更適用一些，建議先學好python，畢竟現在大數據生態圈中的技術都脫離不了python，以后再學其他語言也很容易！

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