大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据编程语言有哪些特点的问题，于是小编就整理了4个相关大数据编程语言有哪些特点的解答，让我们一起看看吧。
用高级程序语言编写的程序有甚么特点？
高级语言,是一种面向问题的程序设计语言,且独立于计算机的硬件,对具体的算法进行描述,所以又成为"算法语言",它的特点是独立性,通用性和可移植性好。其种类千差万别，但一般包含有以下四种成分：数据成分用来描述程序所涉及的数据；运算成分用来描述运算；控制成分用来表达程序的控制构造；传输成分用来表达数据的传输。由于高级语言程序主要是描述计算机的解题过程，即描述复杂的加工处理过程，所以也称这种高级语言为面向过程语言。用高级语言编写的程序称为“源程序”。计算机不能直接技源程序的语句运行，通常有解释方式和编译方式两种方法在计算机上执行源程序。
编程语言的几个发展阶段及特点？
一、面向机器的语言
最开始的时候，每种计算机都有自己的机器指令。例如，某种型号的计算机用8位二进制信息10001010表示加法指令，等等。所以用这种机器语言进行程序设计是很累的工作，而且代码难以阅读和理解，还有就是可能同样的任务，不同的计算机之间指令有所不同。后来用一些简单的符号来代替二进制指令，但汇编语言仍是面向机器的语言，需针对不同的机器来编写不同的代码。习惯上称机器语言、汇编语言为低级语言。
二、面向过程语言
20世纪60年代出现了过程设计语言，如c语言等。语言把代码组成叫做过程或函数的块，每个块的目标是完成某个任务。这样的语言的好处是，不必再去考虑机器指令的细节，过程语言的语法更接近人们的自然语言，人们只需按照自己的意图来编写各个函数，而习惯上称过程语言为高级语言。
三、面向对象语言
对于许多应用型问题，人们希望写出易维护、易拓展、易复用的程序代码。过程语言只有解决问题的过程（方法），而没有指明对象。那么因此面对对象语言的一个简单理念就是：需完成某种任务时，首先想到，谁去完成任务，即那个对象去完成任务；提到数据，首先想到这个数据是哪个对象的。
低级语言开发的程序特点？
低级语言提供了操纵计算机系统底层硬件的能力。熟练的程序员通常使用低级语言编写操作系统、设备驱动程序和编译器之类的底层系统软件。低级语言使用CPU的指令集直接调用处理器、寄存器和内存地址，并在这些操作中保持非常高的效率。由于不同的CPU提供的指令集有所不同，所以低级语言依赖于计算机。
低级语言是指机器语言和汇编语言。
1）机器语言（machine language）是一种指令集的体系。这种指令集，称机器码（machine code），是电脑的CPU可直接解读的数据。
2）汇编语言是汇编指令集、伪指令集和使用它们规则的统称，使用具有一定含义的符号为助忆符，用指令助忆符、符号地址等组成的符号指令称为汇编格式指令。
大数据开发[_a***_]主要学什么？
大数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等都是围绕大数据的商业价值应运而生。大数据开发主要分为大数据平台开发（研发级）、大数据应用开发和大数据分析（统计学和机器学习），不同岗位需要面对不同的岗位职责，也需要具备不同的知识结构。
大数据开发做什么？
负责公司数据平台与数仓模型设计与开发；规范底层数据存储，结构化查询逻辑，方便快捷获取数据；支持实时数据报表、离线数据报表、交互式数据分析等多种数据应用；对大数据相关的前沿技术进行预研。
大数据开发需要具备的基本技能：目前从事大数据应用开发的语言包括Java、Python、Scala、R等，需要熟悉Hadoop、HBbase、hive、spark、Flink、ES、Presto、Flume、Kafka生态的原理和使用方法，掌握数据开发、数据挖掘的各项流程。
J***a语言由于具备较为完善的生态，而且Hadoop平台自身也是J***a语言开发的，所以J***a语言往往是比较常见的选择。在学习J***a语言的过程中，可以同步接触Hadoop平台，掌握Hadoop平台的整体结构，并且通过J***a完成Hadoop平台的一些案例实验，进而逐步掌握在Hadoop平台下的J***a应用开发。
大数据分析通常***用统计学分析方式和机器学习方式两种，统计学方式***用Python和R语言是不错的选择，而机器学习往往更多***用Python语言来实现，同时需要学习一系列算法的实现过程，包括Knn、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等等。所以，从事大数据分析需要具备一定的数学功底。
到此，以上就是小编对于大数据编程语言有哪些特点的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据编程语言有哪些特点的4点解答对大家有用。
