python和java哪个更适合⼤数据-要做⼤数据⼯程师，Java和
Python哪个更有优势？
⽬前Java和Python是做⼤数据平台开发最常见的两种编程语⾔，当然还有Scala和R，下⾯千锋⼴州⽼师简单的分析⼀下Java与Python在做⼤数据开发时的优缺点，具体选择哪个可以根据实际情况来判断。
1、Java⼤数据
⾸先说⼀下Java语⾔，Java语⾔应⽤⼴泛，可以应⽤的领域也⾮常多，有完整的⽣态体系，另外Java语⾔的性能也⾮常不错。Java与⼤数据的关系⾮常密切，⼀⽅⾯⽬前做⼤数据开发的程序员很多都是从Java程序员转过去的，另⼀⽅⾯Hadoop平台本⾝就是基于Java开发的，所以⽬前Java在⼤数据开发中的使⽤还是⾮常普遍的。
但是Java语⾔⾃⾝的复杂性让很多程序员感觉它有点"重”，格式化的东西有点多，所以在Spark平台下，很多程序员更愿意使⽤Scala语⾔，⽽Scala就是基于Java语⾔构建的，所以有Java基础再学习Scala还是⽐较轻松的。
单学Java以后的就业⽅向单⼀，薪资就是Java程序员的基本⽔平；⽽Java⼤数据⼯程师，以后的就业可以从事Java⽅⾯的⼯作，也可以涉猎⼤数据⽅⾯的⼯作，因为对⼤数据技术知识有所涉猎，所以谈薪资
大数据要学什么的资本会⾼⼀些：
由于⼤数据产业的⽕爆，相关职位的待遇也是⽔涨船⾼。可以看到，⼤数据相关职位的平均薪资已经超过⽉薪20K。
2、Python⼤数据
再说⼀下Python语⾔，Python语⾔⽬前在⼤数据和⼈⼯智能领域有⼴泛的应⽤，原因就是Python语⾔简单、直接、⽅便。Python语⾔是脚本式语⾔，所以学习起来⽐较简单，脚本语⾔的天然属性就是直接，所以Python在语法结构上⽐Java要"轻”很多。
另外，由于Python有丰富的库⽀持，所以Python做软件开发也⾮常"直接”，程序员的作⽤有点像做"集成”的感觉。⽬前Python在Hadoop和Spark平台下的使⽤都⾮常普遍，⽽且越来越多的Java程序员转向使⽤Python，因为没⼈愿意复杂。
但是Python缺点也⽐较明显，那就是Python的性能远不及Java，另外与⼤数据平台的耦合度也不如Java好。但是如果你使⽤Python做算法实现、数据分析、数据呈现等应⽤是完全没有问题的，效率也⽐较⾼。
总之，如果做⼤数据开发，千锋⼴州⼩编建议Java和Python最好都学习⼀下（主学Java），语⾔本⾝
就是⼯具，学习起来并不是⼗分困难。
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