Python和R缺乏一些功能
Python语言和R语言是许多大数据程序员的首选语言。然而，它们有一些局限性，必须加以考虑。
Python语言最大的缺点是缺乏多处理器支持和预先打包的解决方案。它也只支持数量有限的数据库访问层。
这些问题对于R语言并不重要。然而，R语言程序员在处理大数据应用时必须面对其他挑战，其中包括内存管理问题以及缺乏向后兼容性。R语言程序员的学习曲线也非常陡峭，这使许多人望而却步。
Julia语言为大数据程序员提供新的解决方案
Julia语言的第一个版本于2012年发布。其平台有许多缺陷需要解决，因此，2017年6月发布了一个更新，更稳定的版本。
与通用语言(如Python)不同，Julia语言是一种用于计算科学和高性能数值分析开发的高级编程语言。其独特的定量分析功能使Julia语言成为解决许多大数据难题的理想选择。
Julia语言具有专门为统计应用程序创建的许多预定义库。该语言也是开源的，因此可以添加未来的功能。
Julia语言的功能也是非常强大的，所以它可以比在R语言或Python语言中编译的应用程序快得多。高执行速度使得Julia语言完美地处理涉及大量数据的复杂项目。
为此，大数据编程专家Emmett O'Ryan提供了有关Julia和基础架构的简要介绍，使其成为最快的编译语言之一。
O'Ryan说，“Julia语言所编写的程序如何运行得如此之快?由于其基于LLVM的即时(JIT)编译器，这是专为高性能环境而设计的。Julia语言还专为云计算和并行设计，因为它为分布式计算提供了许多关键的构建块。这使得它足够灵活以支持多种并行风格，并允许用户添加更多的功能。
在大数据项目中使用Julia语言有什么缺点吗?
Julia语言是一种非常通用的编程语言，因此它将来可能会用于许多大型数据项目。然而，这对于大数据分析来说并不完美。
Julia语言最大的问题之一是平台需要一段时间才能安装。以前的版本也没有完全稳定。虽然6月发布的版本更为稳定，但是开发人员还没有足够长的时间来识别所有的问题。随着时间的推移，他们可能会发现一些需要纠正的其他问题，可能需要发布一个更稳定的版本。
Julia语言的另一个问题是字典的性能仍然很差，尽管语言的其余部分快速编译。这个问题可能更难解决，因为它反映了语言基础设施的关键部分。
Julia语言适合什么应用?
Julia语言有能力处理世界上数据密集型编程的一些挑战。麻省理工学院团队表示，正在开发新的算法来解决现有算法不适合的基因组学和其他健康信息学挑战。它还用于诸如分配专家等公司的小规模项目。
“现有的生物信息学工具不足以处理每年由现代基因组学研究产生的数字数据，并且通用线性代数库未被优化以利用该数据的固有结构。为了解决这个问题，Julia语言实验室正在开发用于主成分分析和统计拟合的专用算法，这将使基因组学研究人员能够以其产生的同样快的速度分析数据。
医院和其他医疗机构已经将其用于许多大数据应用。使用Julia语言项目的范围可能会随着更强大和更稳定版本的发布而扩大。
Julia语言将塑造大数据项目的未来
虽然Python语言和R语言并不会很快过时，但Julia语言显然是大型数据编程的未来。大数据专家应该考虑学习新的语言，因为它将来是未来最重要的编辑语言之一。
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