在大数据时代，数据中台的建设对于企业而言已经迫在眉睫，而数据中台建设也是一项庞大的系统工程，其建设涉及到数据库、数据仓库、大数据分析平台、应用支撑平台、数据安全等诸多方面。其中，以数据仓库为核心的大数据分析平台又是重中之重，因为其可以帮助企业进行数据挖掘、商业智能分析以及统计建模，并对海量的数据进行加工处理和集成管理。因此在数据中台建设时，采用什么样的语言开发也就尤为关键了。由于语言本身就是一种工具，而在大数据时代，企业对软件的需求也逐渐从解决问题转向提升体验。因此，对于软件开发人员来说，一门合适的编程语言对于数据中台的开发工作也显得尤为重要。 接下来，本文将从编程语言的选择角度出发进行探讨，以帮助大家了解什么是大数据时代下的数据中台开发语言。同时也希望能对你有所帮助。

一、数据库

数据库在数据中台建设中占有很大的比例，因为其可以支撑业务系统，同时又是数据管理的重要基础。因此，对于大数据时代下的数据中台建设来说，数据库的开发是必不可少的一环。从数据的组织方式来看，数据库分为关系型数据库和非关系型数据库。

二、流计算

在大数据时代，流计算成为了一种全新的数据处理方式。因为，流计算通过对输入数据进行实时的分析和处理，从而能够快速地从大数据中获取所需的信息，并将其以可伸缩、可扩展以及可靠的方式进行保存。所以，在进行大数据分析时，我们也需要使用流计算。因此对于数据中台而言，流计算也是其不可或缺的一部分，特别是对于存储业务而言，如果能实现实时分析，就可以在短时间内将数据从数据库中获取出来，并进行处理和分析。

三、面向对象

面向对象程序设计（OOP）的基本思想是：通过把事物看作由类组成的系统，为每一个类建立对象模型，并将它们作为可以互相操作的整体来加以利用。它解决了系统的可维护性问题，并在此基础上提出了一种解决方案。它通过建立对象之间的关联，把复杂系统分解成更小、更易于理解和维护的部分。面向对象设计是从实际问题中抽象出一些基本概念，然后使用它们来解决问题。例如：类（Class）：用来描述一个类或对象，用来代表这个类或对象的行为；方法（Method）是指实现某个过程或功能所必须的一系列操作。

四、结束语

大数据时代下，企业对数据分析平台的需求越来越多，而数据中台的建设也需要编程语言的支持，而编程语言也是一门工具，一门适合大数据时代下的软件开发语言。因此在选择开发语言时，一定要考虑到自身实际情况，然后再进行选择。

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