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。在數據處理範疇內，通常在規模與復雜之間要有個取舍，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語言壹樣好的可視化功能，也不是統計建模的最佳工具，但是如果妳需要建立壹個龐大的系統，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為壹批數據處理，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，但是無比的準確可被後端數據庫分析廣泛使用，和Hive搭配的很好。
Scala：另壹個以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：是壹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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