python和scala,大数据分析用python还是java

　　大数据专家意识到了Spark和Python在标准JVM中的重要性，但围绕“大数据项目选择Scala还是Python”这一话题却有着普遍的争论。它们之间的区别可以通过性能、学习曲线、并发性、类型安全性、可用性及其高级功能来确定。

　　根据数据专家的便利性和APP的类型，最终的决定可能会有所不同。数据专家负责根据功能解决方案和语言效率，为Apache Spark项目选择最合适的编程语言。

　　在Scala和Python上学习两种语言很容易。它比Java更能提高开发者的生产力。Scala比Python更常见。根据数据专家的不同，原因可能会有所不同。在这里，您可以快速浏览这两种语言，了解更多，并根据项目需求选择最合适的语言。

　　根据性能区分Scala和Python

　　由于Java虚拟机的存在，Scala比Python快10倍，在数据分析和高效的数据处理性能上更慢。Python首先调用Spark库，涉及大量代码处理，自动降低性能。

　　同时，在内核数量有限的情况下，Scala还是不错的。随着他们数量的增加，Scala也开始表现出奇怪的行为，不再受专家欢迎。这里，出了点问题。性能必须基于内核或数据处理来确定。显然，处理数据应该被认为是性能的主要决定因素。大数据Apache Spark项目的时候，Scala的性能肯定比python好。

　　根据学习曲线区分Scala和Python

　　虽然Scala的语法有点麻烦，但是Python因为语法简单，库标准，所以很好学。数据专家在使用Scala时必须非常小心。语法错误很常见。有时候它会让你发疯。这些库很难定义，初学者和新程序员也很难理解。

　　对于专业开发人员来说，他们不仅需要语法，还需要代码的可读性。只有Scala开发者才能理解如此大的数据项的编程难度。

　　另一方面，由于语法的简单性和标准库的可用性，Python很容易学习，但对于Twitter和SoundCloud这样的可扩展系统来说，它并不理想。从上面的讨论中得出的结论是，学习一门像Scala这样坚韧的语言，不仅可以提高开发者的效率，还可以优化整体的编程功能。

　　基于同时区分Scala和Python

　　基于大数据系统的复杂性，迫切需要一种能够集成各种数据库程序和服务的编程语言。Scala在这方面有很高的偏好，因为它提供了许多标准库和核心，用于将数据库快速集成到大数据生态系统中。

　　Scala允许开发人员使用多个并发原语编写更高效、可维护和可读的代码。同时Python也不能很好的支持并发和多线程。如果Python用于大型数据项目，Python进程只有一个活动的CPU。

　　如果您对向系统中引入新代码感兴趣，您必须启动多个进程来实现高效的内存管理和数据处理。Python在多线程和并发性方面失败了，但事实证明Scala是处理这些工作负载的更有效、更简单的语言。

　　基于类型安全区分Scala和Python

　　在开发Apache Spark项目的代码时，开发者需要不断地对其进行重构。Scala是一种静态语言，提供了捕捉编译时错误的接口。与Python等动态类型语言相比，Scala的重构代码更容易、更容易体验。

　　每次修改现有代码，Python语言都容易出错。在主要需要可扩展代码的地方，对于大数据项目，使用Scala总是更好。Python可以用于小项目，但是不提供可扩展的功能，最终可能会影响生产力。

　　根据可用性区分Scala和Python

　　在可用性方面，Scala和Python的表现力是一样的，可以实现项目大数据所需的功能。与Scala相比，Python被认为是一种更加用户友好的语言，冗余度更低，因此开发人员可以轻松地使用Python为Apache Spark项目编写代码。可用性被认为是一个主观因素。因为程序员的个人选择决定了他们最喜欢什么编程语言。

　　根据高级特性区分Scala和Python

　　Scala有各种类型的存在、蕴涵和宏。和普通函数相比，高级函数的语法可能有点难。如果说专家，Scala在框架、库、蕴涵和宏方面总是更强。

　　另一方面，Python是NLP(自然语言处理)的主要选择，但Scala没有那么多机器学习和NLP的工具。讨论清楚地表明，这完全取决于项目的性质和您喜欢的编程语言的处理要求。Python非常适合NLP和机器学习，但是stream、stream、implicit和宏与Scala编程语言配合得很好。

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