股票大數據分析的編程語言

⑴ 大數據用什麼語言

1、Python語言

Python往往在大數據處理框架中得到支持，但與此同時，它往往又不是“一等公民”。比如說，Spark中的新功能幾乎總是出現在Scala/Java綁定的首位，可能需要用PySpark編寫面向那些更新版的幾個次要版本(對Spark Streaming/MLLib方面的開發工具而言尤為如此)。

與R相反，Python是一種傳統的面向對象語言，所以大多數開發人員用起來會相當得心應手，而初次接觸R或Scala會讓人心生畏懼。一個小問題就是你的代碼中需要留出正確的空白處。這將人員分成兩大陣營，一派覺得“這非常有助於確保可讀性”，另一派則認為，我們應該不需要就因為一行代碼有個字元不在適當的位置，就要迫使解釋器讓程序運行起來。

2、R語言

R語言有著簡單而明顯的吸引力。使用R語言，只需要短短的幾行代碼，你就可以在復雜的數據集中篩選，通過先進的建模函數處理數據，以及創建平整的圖形來代表數字。它被比喻為是Excel的一個極度活躍版本。

R語言最偉大的資本是已圍繞它開發的充滿活力的生態系統：R語言社區總是在不斷地添加新的軟體包和功能到它已經相當豐富的功能集中。據估計，超過200萬的人使用R語言，並且最近的一次投票表明，R語言是迄今為止在科學數據中最流行的語言，被61%的受訪者使用(其次是Python，39%)。

3、JAVA

Java，以及基於Java的框架，被發現儼然成為了矽谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。 “如果你去看Twitter，LinkedIn和Facebook，那麼你會發現，Java是它們所有數據工程基礎設施的基礎語言，”Driscoll說。

⑵ 股票軟體編程用的是什麼計算機語言

不是c語言 也不是vb 但他們都是基於計算機語言的 但是比計算機編程簡單很多
通達信的有通達信編程法 大智慧也有 飛狐也是 有各自的編程語言 但大部分類似 相通的

⑶ 股票行情軟體是用什麼語言編寫的

如下4種常見：

1. Java：Java是一種可以撰寫跨平台應用軟體的面向對象的程序設計語言。Java 技術具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性，廣泛應用於PC、數據中心、游戲控制台、科學超級計算機、行動電話和互聯網，同時擁有全球最大的開發者專業社群

2. JFreeChart：JFreeChart是JAVA平台上的一個開放的圖表繪制類庫。它完全使用JAVA語言編寫，是為applications, applets, servlets 以及JSP等使用所設計。JFreeChart可生成餅圖（pie charts）、柱狀圖（bar charts）、散點圖（scatter plots）、時序圖（time series）、甘特圖（Gantt charts）等等多種圖表，並且可以產生PNG和JPEG格式的輸出，還可以與PDF和EXCEL關聯。

3.源碼結構：源碼就是指編寫的最原始程序的代碼。運行的軟體是要經過編寫的，程序員編寫程序的過程中需要他們的「語言」。音樂家用五線譜，建築師用圖紙，那程序員的工作的語言就是「源碼」了。

4.c++ 【目前最多的】： C++是在C語言的基礎上開發的一種通用編程語言，應用廣泛。C++支持多種編程範式 －－面向對象編程、泛型編程和過程化編程。最新正式標准C++14於2014年8月18日公布。其編程領域眾廣，常用於系統開發，引擎開發等應用領域，是至今為止最受廣大受用的最強大編程語言之一,支持類：類、封裝、重載等!

⑷ 大數據主要學什麼語言

java可以說是大數據最基礎的編程語言，據我這些年的經驗，我接觸的很大一部分的大數據開發都是從Jave Web開發轉崗過來的（當然也不是絕對我甚至見過產品轉崗大數據開發的，逆了個天）。

一是因為大數據的本質無非就是海量數據的計算，查詢與存儲，後台開發很容易接觸到大數據量存取的應用場景
二就是java語言本事了，天然的優勢，因為大數據的組件很多都是用java開發的像HDFS,Yarn,Hbase,MR,Zookeeper等等，想要深入學習，填上生產環境中踩到的各種坑，必須得先學會java然後去啃源碼。
說到啃源碼順便說一句，開始的時候肯定是會很難，需要對組件本身和開發語言都有比較深入的理解，熟能生巧慢慢來，等你過了這個階段，習慣了看源碼解決問題的時候你會發現源碼真香。

⑸ 作股票分析軟體要用到什麼編程語言用哪種最好

一般C+和VB結合了 VB比較用的多點 簡單 http://tech.163.com/special/00091588/develop.html 學習的好地方 可以進去交流和學習吧

⑹ 大數據開發常用的編程語言有哪些

R語言：它的有點在於簡單易上手，通過R語言，你可以從復雜的數據集中篩選你想要的數據，從負責的模型函數中操作數據，建立有序的圖表呈現數字，只需要幾行代碼就可以了，比如說，像是好動版本的Excel表格。
Pythom語言：Python結合了R語言的快速，處理復雜數據的能力以及更務實的語言特質，迅速地成為主流，也更簡單和直觀了，尤其是近幾年的成長很快。在數據處理范疇內，通常在規模與復雜之間要有個取捨，Python以折中的姿態出現，是相當好的數據處理工具。
java語言：java沒有和Python和R語言一樣好的可視化功能，也不是統計建模的最佳工具，但是如果你需要建立一個龐大的系統，使用過去的原型，java是最基本的選擇了。
Hadoop pand
Hive：為了迎合大量數據處理的需求，以java為基礎的大數據開始了。Hadoop為一批數據處理，發展以java為基礎的架構關鍵，相對於其他處理工具，Hadoop慢許多，但是無比的准確可被後端資料庫分析廣泛使用，和Hive搭配的很好。
Scala：另一個以java為基礎的語言，和java很像，對任何想要進行大規模的機械學習或是建立高階的演算法，Scala是逐漸興起的工具，善於呈現且擁有建立可靠系統的能力。
Kafkaand Storm：是一個特別快速的查詢信息系統，缺點是太快了，因此在實施操作時會犯錯，有時候會漏掉東西。使用Scala寫出來的架構，大幅增加他在串流處理的受歡迎程度。
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⑺ 大數據處理需要用到的編程語言有哪些

R語言:為統計人員開發的一種語言，可以用R語言構建深奧的統計模型、數據探索以及統計分析等
Python語言：Python是數據分析利器，使用Python進行科學計算可以提高效率，Python可以替代Excel進行更高效的數據處理
java語言：Java是一門很適合大數據項目的編程語言，Hadoop、Spark、Storm、Flink、Flume、Kafka、Sqoop等大數據框架和工具都是用Java編寫的，因此，大數據會不可避免的使用到Java。
Scala語言:Scala是一門輕松的語言，在JVM上運行，成功地結合了函數範式和面向對象範式

⑻ 大數據開發常用的編程語言有哪些

1.Python語言
如果你的數據科學家不使用R，他們可能就會徹底了解Python。如果你有一個需要NLP處理的項目，就會面臨數量多得讓人眼花繚亂的選擇，包括經典的NTLK、使用GenSim的主題建模，或者超快、准確的spaCy。
還有Juypter/iPython――這種基於Web的筆記本伺服器框架讓你可以使用一種可共享的日誌格式，將代碼、圖形以及幾乎任何對象混合起來。這一直是Python的殺手級功能之一。
2、R語言
使用R語言，只需要短短的幾行代碼，你就可以在復雜的數據集中篩選，通過先進的建模函數處理數據，以及創建平整的圖形來代表數字。它被比喻為是Excel的一個極度活躍版本。
R語言最偉大的資本是已圍繞它開發的充滿活力的生態系統：R語言社區總是在不斷地添加新的軟體包和功能到它已經相當豐富的功能集中。據估計，超過200萬的人使用R語言，並且最近的一次投票表明，R語言是迄今為止在科學數據中最流行的語言，被61%的受訪者使用(其次是Python，39%)。

3、JAVA
Java，以及基於Java的框架， Java不能提供R和Python同樣質量的可視化，並且它並非統計建模的最佳選擇。但是，如果你移動到過去的原型製作並需要建立大型系統，那麼Java往往是你的最佳選擇。
4、Hadoop和Hive
一群基於Java的工具被開發出來以滿足數據處理的巨大需求。Hadoop作為首選的基於Java的框架用於批處理數據已經點燃了大家的熱情。Hadoop比其他一些處理工具慢，但它出奇的准確，因此被廣泛用於後端分析。它和Hive——一個基於查詢並且運行在頂部的框架可以很好地結對工作。
學大數據可以參考加米穀

⑼ 在大數據分析/挖掘領域，哪些編程語言應用最多

在大數據分析/挖掘領域，編程語言目前應用最多的應該是Python。Python並不簡單，除了數據分析及挖掘，Python還被廣泛運用到數據爬取、產品開發等領域。

3、相對大體量的處理能力

Python相對於Excel有著非常龐大的數據處理能力，Excel由於自身限制，只能處理105萬行的數據，而另外風頭很盛的R，數據量級上也遜色於Python。