Python和R缺乏一些功能
Python語言和R語言是許多大數(shù)據(jù)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(shù)量有限的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)應用時必須面對其他挑戰(zhàn)，其中包括內(nèi)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(shù)據(jù)程序員提供新的解決方案
Julia語言的第一個版本于2012年發(fā)布。其平臺有許多缺陷需要解決，因此，2017年6月發(fā)布了一個更新，更穩(wěn)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(shù)值分析開發(fā)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(shù)據(jù)難題的理想選擇。
Julia語言具有專門為統(tǒng)計應用程序創(chuàng)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(zhí)行速度使得Julia語言完美地處理涉及大量數(shù)據(jù)的復雜項目。
為此，大數(shù)據(jù)編程專家Emmett O'Ryan提供了有關(guān)Julia和基礎(chǔ)架構(gòu)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(huán)境而設(shè)計的。Julia語言還專為云計算和并行設(shè)計，因為它為分布式計算提供了許多關(guān)鍵的構(gòu)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)項目。然而，這對于大數(shù)據(jù)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(wěn)定。雖然6月發(fā)布的版本更為穩(wěn)定，但是開發(fā)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(fā)現(xiàn)一些需要糾正的其他問題，可能需要發(fā)布一個更穩(wěn)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(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵部分。
Julia語言適合什么應用?
Julia語言有能力處理世界上數(shù)據(jù)密集型編程的一些挑戰(zhàn)。麻省理工學院團隊表示，正在開發(fā)新的算法來解決現(xiàn)有算法不適合的基因組學和其他健康信息學挑戰(zhàn)。它還用于諸如分配專家等公司的小規(guī)模項目。
“現(xiàn)有的生物信息學工具不足以處理每年由現(xiàn)代基因組學研究產(chǎn)生的數(shù)字數(shù)據(jù)，并且通用線性代數(shù)庫未被優(yōu)化以利用該數(shù)據(jù)的固有結(jié)構(gòu)。為了解決這個問題，Julia語言實驗室正在開發(fā)用于主成分分析和統(tǒng)計擬合的專用算法，這將使基因組學研究人員能夠以其產(chǎn)生的同樣快的速度分析數(shù)據(jù)。
醫(yī)院和其他醫(yī)療機構(gòu)已經(jīng)將其用于許多大數(shù)據(jù)應用。使用Julia語言項目的范圍可能會隨著更強大和更穩(wěn)定版本的發(fā)布而擴大。
Julia語言將塑造大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)編程的未來。大數(shù)據(jù)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。
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