
2020-11-19
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摘要:为充分了解Java编程语言在大数据开发中的作用,满足大数据的应用需求,指出使用Java进行大数据开发的优势是敏捷、高效。Java编程语言在大数据开发方面的特点是语法结构简洁、基础性、跨平台。分析了Java编程语言在大数据开发中的具体应用,包括Java编程语言对大数据框架的设计以及Java编程语言对大数据开发的推动作用。
面对大数据技术的不断发展,应用开发技术多种多样,Java以其独特的优势获得一席之地。相对于其他编程语言,Java应用广泛。Java简单易学,功能强大,大量的开源库简化了开发过程。一些主流大数据开发工具都是基于Java的,这意味着利用Java处理大数据问题时在程序迁移、资源可用性、设备性能、安全稳定性、成本控制等方面更具优势。应加深对Java编程语言在大数据开发中的研究,进而实现大数据开发效益的最大化。
1、Java编程语言在大数据应用中的优势
Java编程语言是当今最主流的编程语言之一。Java编程语言是在C语言和C++语言基础上发展而来的一种编程语言,它在声明变量、操作符形式、参数的传递、流程的控制等方面与C语言、C++语言高度相似,继承了C++语言面向对象技术的核心思想,但同时,Java编程语言在此基础上进一步完善,舍弃了C语言中难以理解的指针、运算符重载、多重继承等特性,增加了垃圾回收机制,减少程序所占的内存。Java又引入了异常处理、泛型编程、类型安全、自动装拆箱等。这些改变让Java编程语言容易被开发人员熟练掌握,可以让他们把更多的时间投入到大数据研发上。主流的大数据框架及其生态中的组件大部分都是基于Java语言的,因此,使用Java进行大数据开发具有敏捷、高效的优势。
2、Java编程语言在大数据开发上的特点
2.1 Java编程语言语法结构简洁
Java编程语言是面向对象语言,程序开发过程符合人们日常思维。Java语法特性简洁明了,而C语言和C++语言语法特性复杂,初学者不容易上手,程序代码可读性较差,编程逻辑也较为复杂,相较而言,Java就没有这些问题。对开发人员来讲,在程序设计过程中,非常重要是要考虑整个程序结构的复杂性,Java的简洁语法结构可以有效地降低开发人员在程序设计、实现等环节的出错概率,简化了程序结构,提高了开发效率,并且易于后期维护。同时,Java编程语言拥有大量的第三方类库,如解析HTML,如果使用C语言或C++语言这类语言,多半只能由开发人员编写解析算法库,但如果使用Java编程语言就可以直接导入并快速进行HTML解析。Java编程语言语法结构的简洁性可以让程序员以优雅的思维方式进行复杂的大数据程序开发。
2.2 Java编程语言是大数据开发的基础语言
目前,Hadoop几乎已经成为大数据的代名词,Hadoop包括HDFS、MapReduce和YARN等组件,其中,HDFS是存储数据的地方,MapReduce对数据进行处理计算,YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件,有了它,大数据生态体系的其他软件就能在Hadoop上运行。但是Hadoop及其组件都是基于Java编程语言开发的,开发人员学习Hadoop的首要条件是要学会Java编程语言。除此之外,Apache基于Java的HBase和Accumulo以及基于ElasticSearchas开发的Hive,、Flink等很多大数据开源项目也都是使用Java编程语言来开发。开发人员在学习大数据组件时,必定要对相关组件进行深入探究,这个过程中要翻阅项目的源代码,这需要学习者的Java基础,反之,如果大数据组件采用的是非常冷门编程语言开发的,那么很多学习者在看源码时,还需学习其他相关知识,这必然要花费大量时间和精力,所以,将Java编程语言作为大数据开发基础语言是必要的。
2.3 Java编程语言可跨平台
对于任意一个编程语言,它若可以跨平台运行或迁移,那么将显著降低开发人员的工作量。C语言的跨平台性不及Java,它是编译执行的,编译器与平台相关,编译生成的可执行文件与平台相关。C++语言也有上述特性,它主要在Windows系统上使用,跨平台移植也较为复杂。Java编程语言是解释执行的,只要运行Java应用程序的操作系统上具备Java虚拟机JVM(JavaVirtualMachine)即可,由JVM来负责Java程序在该系统中的运行,这样Java编程语言就可以跨平台运行。目前,大数据及其相关软件运行平台复杂,不仅仅是在单一的操作系统上运行,Java程序的跨平台特性可以提高大数据开发的效率,同时有利于大数据应用系统安全稳定的运行和后期维护工作的开展。
3、Java编程语言在大数据开发中的应用
在社会生产过程中,大数据的影响无处不在。由于大量Java人才的支持,使得大数据应用越来越广泛,行业应用门槛也越来越低,如电子商务领域,它们最早利用大数据进行精准营销,再如医疗行业,以前医生诊断时会发现缺乏相关病例或治疗经验,对疾病的定性和确定治疗方案是困难的,现在可以借助大数据平台广泛收集病例和治疗方案,从而实现智慧医疗。大数据的广泛应用也提升了Java编程语言在大数据开发中的地位。
3.1 Java编程语言对大数据框架的设计
目前,市面上流行的大数据开源框架和组件大部分都使用Java编程语言开发,例如,Elasticsearch(为云构建的分布式RESTful搜索引擎),EHCache(开源分布式缓存),Hadoop(开源分布式存储,并对非常大的数据集进行分布式处理),Solr(开源企业搜索平台),Neo4j(开源图形数据库)等等。现在的大数据开发是建立在Java编程语言的基础之上的。
3.2 Java编程语言对大数据开发的推动
随着5G技术的成熟,大数据技术得到了进一步的发展,人们生活的方方面面都受到了大数据的影响,但大数据的开发和深度应用离不开Java编程语言。Java是一种成熟的编程语言,它优异的跨平台性与大数据复杂运行平台相得益彰,同时还具备简单、面向对象、分布式、健壮性、安全性、结构中立、解释性、开源、多线程、动态性等众多优点,使得Java与大数据技术相互促进、和谐发展。
4、结语
近年来,信息技术的不断进步,为大数据技术的应用市场提供了广阔的发展空间,就目前大数据应用开发技术而言,大数据技术与Java语言的结合共同构成了大数据应用的高效开发模式。
Java语言是当今最主流的开发语言之一,作为成熟的编程语言和我国丰富的Java人才库,Java在大数据应用领域将继续绽放光彩。
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