Java和Python哪個用的更多？兩個語言的使用場景不一樣的。Java更攻擊傾向于計算機應用系統(tǒng)的最終形成，學習成本較高，只不過嚴謹性強的。Python則更傾向數(shù)據(jù)科學，入門門檻低，使用場景都很豐富

Java和Python哪個用的更多？

兩個語言的使用場景不一樣的。Java更攻擊傾向于計算機應用系統(tǒng)的最終形成，學習成本較高，只不過嚴謹性強的。Python則更傾向數(shù)據(jù)科學，入門門檻低，使用場景都很豐富地感覺有趣。目前行業(yè)上Java會多一些，應為業(yè)務應用系統(tǒng)都不一樣要變化莫測如何處理。Python的數(shù)據(jù)處理，也是可以中心處理，要比人少些。

Hadoop支持用python開發(fā)嗎？還有哪些支持python的分布式計算系統(tǒng)框架？

Hadoop支持用python的新嗎？外，還有哪些支持什么python的分布式計算系統(tǒng)框架，大數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)（可視化）可以用python旗下嗎？

hadoop接受python，我再理解的是任務被yarn批復到工作節(jié)點，按照shell被調(diào)用。這種比原生的MR還慢，因此沒大有人用吧。

spark應該是是對python也很敵視的框架了。要說缺點，況且是scala或java風格的api，用起來太少python。再應該是用過pandas和numpy，感覺上spark的api我還是也很基礎。

除了，python推薦一下你知道一點下dask，celery這兩個框架。dask是實現(xiàn)numpy，pandas裸芯片的，不兼容大部分np，pd的接口。且支持什么分布式，有可視化界面。整體來說是比較不錯的選擇。

celery是一個分布式任務調(diào)度框架，本身啊,設計并又不是專門目的是etl，所以性能會比dask差一些。但個人感覺充當生產(chǎn)系統(tǒng)使用，celery穩(wěn)定性稍低一些。