Python和R缺乏一些功能
Python語言和R語言是許多大數據程序員的首選語言。然而，它們有一些局限性，必須加以考慮。
Python語言最大的缺點是缺乏多處理器支持和預先打包的解決方案。它也只支持數量有限的數據庫訪問層。
這些問題對于R語言并不重要。然而，R語言程序員在處理大數據應用時必須面對其他挑戰，其中包括內存管理問題以及缺乏向后兼容性。R語言程序員的學習曲線也非常陡峭，這使許多人望而卻步。
Julia語言為大數據程序員提供新的解決方案
Julia語言的第一個版本于2012年發布。其平臺有許多缺陷需要解決，因此，2017年6月發布了一個更新，更穩定的版本。
與通用語言(如Python)不同，Julia語言是一種用于計算科學和高性能數值分析開發的高級編程語言。其獨特的定量分析功能使Julia語言成為解決許多大數據難題的理想選擇。
Julia語言具有專門為統計應用程序創建的許多預定義庫。該語言也是開源的，因此可以添加未來的功能。
Julia語言的功能也是非常強大的，所以它可以比在R語言或Python語言中編譯的應用程序快得多。高執行速度使得Julia語言完美地處理涉及大量數據的復雜項目。
為此，大數據編程專家Emmett O'Ryan提供了有關Julia和基礎架構的簡要介紹，使其成為最快的編譯語言之一。
O'Ryan說，“Julia語言所編寫的程序如何運行得如此之快?由于其基于LLVM的即時(JIT)編譯器，這是專為高性能環境而設計的。Julia語言還專為云計算和并行設計，因為它為分布式計算提供了許多關鍵的構建塊。這使得它足夠靈活以支持多種并行風格，并允許用戶添加更多的功能。
在大數據項目中使用Julia語言有什么缺點嗎?
Julia語言是一種非常通用的編程語言，因此它將來可能會用于許多大型數據項目。然而，這對于大數據分析來說并不完美。
Julia語言最大的問題之一是平臺需要一段時間才能安裝。以前的版本也沒有完全穩定。雖然6月發布的版本更為穩定，但是開發人員還沒有足夠長的時間來識別所有的問題。隨著時間的推移，他們可能會發現一些需要糾正的其他問題，可能需要發布一個更穩定的版本。
Julia語言的另一個問題是字典的性能仍然很差，盡管語言的其余部分快速編譯。這個問題可能更難解決，因為它反映了語言基礎設施的關鍵部分。
Julia語言適合什么應用?
Julia語言有能力處理世界上數據密集型編程的一些挑戰。麻省理工學院團隊表示，正在開發新的算法來解決現有算法不適合的基因組學和其他健康信息學挑戰。它還用于諸如分配專家等公司的小規模項目。
“現有的生物信息學工具不足以處理每年由現代基因組學研究產生的數字數據，并且通用線性代數庫未被優化以利用該數據的固有結構。為了解決這個問題，Julia語言實驗室正在開發用于主成分分析和統計擬合的專用算法，這將使基因組學研究人員能夠以其產生的同樣快的速度分析數據。
醫院和其他醫療機構已經將其用于許多大數據應用。使用Julia語言項目的范圍可能會隨著更強大和更穩定版本的發布而擴大。
Julia語言將塑造大數據項目的未來
雖然Python語言和R語言并不會很快過時，但Julia語言顯然是大型數據編程的未來。大數據專家應該考慮學習新的語言，因為它將來是未來最重要的編輯語言之一。
京公網安備 11010502049343號