大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据核心编程语言有哪些的问题，于是小编就整理了2个相关介绍大数据核心编程语言有哪些的解答，让我们一起看看吧。
高级程序设计语言有哪些？
(1) 基础语言
基础语言也称通用语言。它历史悠久，流传很广，有大量的已开发的软件库，拥有众多的用户， 为人们所熟悉和接受。 属于这类语言的有 FORTRAN、COBOL、BASIC、ALGOL等。FORTRAN 语言是目前国际上广为流行、也是使用得最早的一种高级语言，从 20 世纪90 年代起，在工程与科学计算中一直占有重要地位，备受科技人员的欢迎。BASIC 语言是在 20 世纪 60 年代初为适应分时系统而研制的一种交互式语言，可用于的数值计算与事务处理。BASIC 语言结构简单，易学易用，并且具有交互能力，成为许多初学者学习程序设计的入门语言。
(2) 结构化语言
20 世纪 70 年代以来，结构化程序设计和软件工程的思想日益为人们所接受和欣赏。在它们的影响下，先后出现了一些很有影响的结构化语言，这些结构化语言直接支持结构化的控制结构，具有很强的过程结构和数据结构能力。PASCAL、C、Ada 语言就是它们的突出代表。
PASCAL 语言是第一个系统地体现结构化程序设计概念的现代高级语言，软件开发的最初目标是把它作为结构化程序设计的教学工具。由于它模块清晰、控制结构完备、有丰富的数据类型和数据结构、语言表达能力强、移植容易，不仅被国内外许多高等院校定为教学语言，而且在科学计算、数据处理及系统软件开发中都有较广泛的应用。
C 语言功能丰富，表达能力强，有丰富的运算符和数据类型，使用灵活方便，应用面广，移植能力强，编译质量高，目标程序效率高，具有高级语言的优点。同时，C 语言还具有低级语言的许多特点，如允许直接访问物理地址，能进行位操作，能实现汇编语言的大部分功能，可以直接对硬件进行操作等。用 C 语言编译程序产生的目标程序，其质量可以与汇编语言产生的目标程序相媲美，具有“可移植的汇编语言”的美称，成为编写应用软件、操作系统和编译程序的重要语言之一。
(3) 专用语言
是为某种特殊应用而专门设计的语言，通常具有特殊的语法形式。一般来说，这种语言的应用范围狭窄，移植性和可维护性不如结构化程序设计语言。随着时间的发展，被使用的专业语言已有数百种，应用比较广泛的有 APL 语言、Forth 语言、LISP 语言。
大数据开发专业主要学什么？
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，[_a***_]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。
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