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个相关介绍大数据编程语言有哪些特点的解答，让我们一起看看吧。
编程语言的几个发展阶段及特点？
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。
三大计算机数学语言的特点？
1.c语言
c语言是一种计算机程序设计语言。它既具有高级语言的特点，又具有汇编语言的特点。它可以作为工作系统设计语言，编写系统应用程序，也可以作为应用程序设计语言，编写不依赖计算机硬件的应用程序。它的应用范围广泛，具备很强的数据处理能力，不仅仅是在软件开发上，而且各类科研都需要用到c语言，始于编写程序软件，三维，二维图形和动画。具体应用比如单片机以及嵌入式系统开发。
优点：简洁紧凑，灵活方便，运算符丰富，数据类型丰富，c是结构式语言，语法限制不太严格，程序设计自由度大，生成目标代码质量高，程序执行效率高。
2.c++
c++是在c语言的基础上开发的一种面向对象编程语言，应用广泛。它的主要特点表现在两个方面：一是尽量兼容c，二是支持面向对象的方法。它操持了c简洁，高效的接近汇编语言等特点，对c的类型系统进行了改革的扩充。
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[_a***_]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，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。
