Les 3 langages les plus populaires pour le Big data - It Revue
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Python, Java et Scala dans le big data - it-revue

Les 3 langages les plus populaires pour le Big data

Le Big Data n’a pas encore fini de parler de lui. Les données sont au centre des préoccupations des entreprises. Les technologies de Big Data ont connu une croissance exponentielle ces dernières années, et de nombreux langages de programmation sont utilisés pour manipuler et analyser ces grandes quantités de données. Parmi les langages les plus populaires dans le domaine du Big Data, on retrouve Python, Scala et Java.

Python

Python est un langage de programmation haut niveau, interprété, qui est largement utilisé dans les domaines de la science informatique, de l’analyse de données et de l’intelligence artificielle. Il est connu pour sa syntaxe simple et facile à lire, ainsi que pour sa communauté active de développeurs. Il est également utilisé pour l’analyse de données en utilisant des bibliothèques populaires telles que NumPy et Pandas. Python est également utilisé pour l’analyse de données en utilisant des bibliothèques populaires telles que NumPy et Pandas.

Exemple d’entreprises qui utilisent ce langage pour l’analyse de données, la science de données, la reconnaissance de modèles et le traitement de langage naturel : Google, Facebook, Naza, Amazon, Spotify, Netflix, Dropbox, Airbnb, Instacart, Uber.

Scala

Scala est un langage de programmation à objets et fonctionnel, qui est utilisé pour développer des applications distribuées sur des frameworks tels que Apache Spark. Il a été conçu pour être compatible avec Java et peut donc utiliser les bibliothèques Java existantes. Il permet également de traiter de grandes quantités de données en parallèle, ce qui en fait un choix populaire pour les projets de Big Data.

Les entreprises suivantes utilisent Scala : LinkedIn, Twitter, Walmart Labs, Amazon Web Services, Goldman Sachs, Airbnb, Netflix, SoundCould, ING Bank.

Java

Java est un langage de programmation populaire qui est utilisé pour développer des applications distribuées sur des frameworks tels que Apache Hadoop. Il est également utilisé pour développer des applications web et des applications mobiles. Il est connu pour sa fiabilité, sa sécurité et sa performance, ce qui en fait un choix populaire pour les projets de Big Data.

Amazon Web Services, LinkedIn, Walmart Labs, Goldman Sachs, JPMorgan Chase, Capital One, eBay, Uber, Airbnb, Oracle sont les quelques grandes entreprises qui utilisent Java pour leur big data.

Vous l’aurez sans doute remarqué qu’il y a des entreprises qui utilisent deux ou plusieurs langages. Ce choix dépend des besoins spécifiques pour chaque projet.

Comment les entreprises choisissent-elles ces 3 langages pour leur big data ?

Le choix dépend de nombreux facteurs en fonction de leurs besoins

  1. Objectifs de l’application: Les entreprises peuvent choisir un langage en fonction des tâches et des objectifs qu’elles souhaitent accomplir avec leur Big Data. Par exemple, si l’objectif est de mener des analyses complexes, Python peut être le choix idéal, alors que pour les tâches de traitement en temps réel, Scala pourrait être plus approprié.
  2. Compréhension de la syntaxe: Les entreprises peuvent également choisir un langage en fonction de leur expérience avec celui-ci. Si l’entreprise a déjà une équipe compétente en Java, il peut être plus facile de choisir Java pour leur Big Data.
  3. Intégration avec les technologies existantes: Les entreprises peuvent également tenir compte de la façon dont le langage s’intègre à leur environnement technologique actuel et à d’autres outils et bibliothèques utilisés pour le Big Data.
  4. Performance: La performance est un autre facteur important qui peut influencer le choix. Les entreprises peuvent évaluer les performances des différents langages en fonction de leurs besoins spécifiques pour leur Big Data.
  5. Coûts: Enfin, les coûts peuvent également jouer un rôle dans le choix d’un langage pour le Big Data. Les coûts peuvent inclure les coûts d’acquisition, les coûts de développement et les coûts de maintenance du code.
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