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我目前正在着手一个项目，该项目将涉及爬取和处理大量数据(数百个 gig)，并挖掘它们以提取结构化数据、命名实体识别、重复数据删除、分类等。
我熟悉 Java 和 Python 世界的 ML 工具:Lingpipe、Mahout、NLTK 等。但是，当涉及到为如此大规模的问题选择平台时 - 我缺乏足够的经验来决定Java 或 Python。
我知道这听起来像是一个模糊的问题，但我正在寻找有关选择 Java 或 Python 的一般建议。 JVM 提供了比 Python 更好的性能(？)，但是 Lingpipe 等库是否与 Python 生态系统相匹配？如果我使用这个 Python，那么在多台机器上扩展和管理它会有多容易？
我应该选择哪一个？为什么？
最佳答案
随着 Apache 不断发展壮大，生产出优秀的产品，例如用于搜索的 Lucene/Solr/Nutch、用于大数据机器学习的 Mahout、用于 Map Reduce 的 Hadoop、用于 NLP 的 OpenNLP，以及许多 NoSQL 的东西。最好的部分是代表集成的大“I”，这些产品可以相互集成，当然在大多数情况下它们(这些产品)是相互补充的。
Python 也很棒，但是如果您从 ASF 考虑以上内容，那么我会像 Sean Owen 一样使用 Java。 Python 将始终可用于上述内容，但主要类似于 Add on，而不是实际的东西。例如，您可以使用 Python 使用 Streaming 等进行 Hadoop。
为了利用一些非常流行的 Apache 产品，例如 Lucene、Solr 和 OpenNLP，以及其他流行的开源 NoSQL Java 产品，例如 Neo4j 和 OrientDB，我部分地从 C++ 切换到了 Java。
关于java - 大规模机器学习——Python 还是 Java？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/9720894/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！