Согласно Википедии, Apache Spark — это унифицированный аналитический механизм с открытым исходным кодом для крупномасштабной обработки данных.

Важным решением для специалистов по работе с большими данными или инженеров по обработке данных является выбор языка для обработки данных. К счастью, Spark предоставляет API для разработки для Scala, Python, Java и R. Помимо всех этих API, Python и Scala являются наиболее популярными.

Часто мы слышим вопросы типа: стоит ли использовать Python, Scala? Каковы плюсы и минусы каждого языка программирования? В каком случае лучше использовать Python или Scala?

Наша цель

Теперь, работая над проектом потоковой передачи данных, важно выбрать хорошие инструменты для выполнения проекта. Первый вопрос после приема данных: как обрабатывать эти данные? Один из ответов — использовать Spark, но у Spark есть несколько API. Затем, какой из них подходит для нашего случая.

Цель данной статьи — дать некоторые ответы на эти вопросы. Сравнение этих языков в искре можно рассматривать по нескольким спектрам: производительность, сообщество, кривая обучения, платформа, приложения для науки о данных и машинного обучения.

Прежде чем мы углубимся в сравнение, важно дать определение этим двум языкам: Python и Scala.

Что такое Scala?

Scala — это аббревиатура от «масштабируемый язык». Это комбинированный язык функционального программирования и объектно-ориентированного программирования, разработанный Мартином Одерски в 2004 году. Scala работает в JVM (виртуальная машина Java). Программисты находят код Scala по сравнению с другими языками простым в использовании для написания, компиляции и отладки.

Что такое Питон?

Python — это интерпретируемый, объектно-ориентированный язык программирования высокого уровня. Программистам на Python нравится Python, потому что он относительно прост и поддерживает множество пакетов и модулей. Кроме того, его интерпретатор и стандартные библиотеки доступны бесплатно.

Производительность

Мы часто слышим, что Scala в 10 раз быстрее, чем Spark. Мы проверим это, выполнив тест в проекте подсчета слов. Обратите внимание, что проект по подсчету слов — это проект «Hello World» в экосистеме больших данных.
Чтобы реализовать этот проект, я загружаю текстовый файл размером 934,57 МБ.

Среда выполнения

  • Питон 3.7.9
  • Скала 2.13.8
  • Ява 8
  • Искра 3.2.1
  • Подсчет слов Python Spark

Это простой код, который подсчитывает количество вхождений слов в текстовый файл и записывает результат в другой файл. Получаем результат, как показано на изображении выше:

Время выполнения этой программы 57245.10478973389 мс = 57,245000000000004547с

Прошедшее время в миллисекундах: 57245,10478973389 мс ~ 57245 мс

  • Количество слов Scala Spark

Получаем время выполнения 27719 мс = 27 719 с.

Прошедшее время в миллисекундах: 27719 мс

В этом случае мы имеем отношение 57245/27719=2,06. Отсюда можно сказать, что Scala быстрее Python, но не всегда в 10 раз быстрее.

Сообщество

Раньше я работал с Python, и я обнаружил, что, когда у меня возникает проблема, я могу обратиться к сообществу, чтобы помочь мне решить проблему. Сообщество Python продолжает вносить свой вклад, расширяя свои возможности и помогая другим освоиться. Сообщество проводит вебинары, соревнования по коду, конференции и т. д. Я определенно думаю, что у Python огромное сообщество по сравнению со Scala.

Кривая обучения

Python и Scala — это объектно-ориентированные языки программирования. Как новичок, я нахожу Scala сложным. Я также обнаружил, что некоторые функции напоминают Java. С другой стороны, новичкам легко начать работу с Python. Он имеет интуитивно понятную логику и обширные библиотеки.

Платформа

Scala доступен для всех платформ, поддерживаемых JVM. он основан на JVM, поэтому его исходный код компилируется в байт-код Java перед выполнением JVM. Python нуждается в интерпретаторе Python для запуска программы.

Приложение к машинному обучению и науке о данных

Scala — это основной язык, используемый для написания распределенной обработки и преобразования больших данных. С другой стороны, Python является предпочтительным языком среди специалистов по данным и людей, работающих в области машинного обучения. Python имеет библиотеку, совместимую со Spark.

Масштабируемость

Говоря о масштабируемости, можно сказать, что Python больше подходит для небольших/средних проектов. Scala подходит для проектов большого масштаба.

Заключение

В заключение, у каждого языка программирования есть свои плюсы и минусы. Таким образом, выбор между Python или Scala зависит от проекта, над которым вы работаете. Scala предлагает отличную производительность и быстрее, чем Python, как мы видели в примере выше.

Прежде чем выбрать лучший язык программирования с Apache Spark, важно изучить оба и получить собственное мнение. Поскольку я сам новичок в Scala, мне потребуется время, чтобы улучшить свои навыки, а тем временем я буду использовать python с Apache Spark в своих проектах.

Я надеюсь, что эта информация была полезной и интересной, если у вас есть какие-либо вопросы или вы просто хотите поздороваться, я буду рад связаться и ответить на любые ваши вопросы о моих блогах! Не стесняйтесь посетить мой веб-сайт для получения дополнительной информации!