Лучшие языки программирования для Apache Spark

Так часто наблюдалось, что люди или организации не сосредотачиваются на выборе правильного языка перед началом работы над каким-либо проектом. Тем не менее, есть определенные критерии, на которые следует обратить внимание, прежде чем двигаться вперед, например, идеальное сочетание данных, правильная реализация, точность, модели данных и так далее. Дело в том, что работа над spark дает вам некоторые преимущества и открывает двери для многих разных кодеров, таких как Java, с другой стороны, людям, которые придерживаются Python, возможно, придется столкнуться с некоторыми проблемами.

Вот почему мы придумали эту статью, в которой мы постараемся сделать вещи более ясными и прозрачными, а также поделимся списком особенностей и различий, которые, несомненно, помогут вам выбрать правильный язык программирования для вас при работе с Apache. Искра.

В этой статье мы поделимся двумя нашими лучшими языками при работе с Apache Spark, поэтому давайте проверим их одновременно:

1. Scala

Раз уж мы говорим о Scala, как мы можем забыть Spark? На самом деле Apache spark был написан преимущественно только на Scala, поэтому каждая функция хорошо отображена для своих разработчиков. Scala действительно лучший язык для Apache Spark. Он был разработан Мартином Одерски в 2001 году. Хотя это не язык старой школы, но, поверьте нам, Scala приобрел огромную популярность за очень короткий промежуток времени. Scala поставляется с гибридным языком программирования, в котором говорится, что он может работать как с функциональными, так и с объектно-ориентированными языками программирования. В некотором смысле нельзя отрицать, что это язык программирования Java следующего уровня. Таким образом, он может подойти тем, кто уже знаком с Java. Теперь давайте копнем немного больше, чтобы увидеть, что еще он несет в себе, что делает его особенным при использовании со искрой:

• Когда дело доходит до производительности, он может победить любого из своих конкурентов, Scala предлагает высочайшую скорость как при обработке, так и при анализе данных.
• Он позволяет разработчикам писать чистый дизайн искровых приложений и считается языком со статической типизацией.
• Благодаря своей адаптивности он может работать даже с данными в реальном времени, а с другой стороны, обработка происходит очень быстро.
• С помощью Scala можно и намного проще создавать приложения для работы с большими данными, несмотря на их сложность.

2. Python

На сегодняшний день это один из самых популярных языков в области науки о данных среди специалистов по данным во всем мире. Впервые он был представлен Гвидо ван Россумом в конце 1991 года. он становится популярным и изначально был разработан как ответ на язык программирования ABC, который мы знаем сегодня как функциональный язык в мире больших данных. Сегодня почти каждый инструмент анализа данных, машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и библиотека манипулирования в значительной степени работают с использованием этого языка. Он содержит хорошие стандартные библиотеки с простым синтаксисом. Помимо этого Python также предлагает несколько более устойчивых функций, которые вы должны изучить, прежде чем двигаться дальше:

• Если вы посмотрите в Интернете, вы можете найти много других языков поддержки для Apache spark, но Pythonсчитается самым простым для понимания, а создание схем, взаимодействие с локальной файловой системой или вызов REST API гораздо проще выполнять с помощью Python. при работе в искре.
• Его также называют интерпретируемым языком, что означает, что все коды внутри него могут быть преобразованы обратно в байт-код, который впоследствии может быть выполнен обратно на виртуальной машине Python.
• Работать с Python намного проще тем программистам, которые знакомы с SQL или R.
• Python предлагает обширный набор библиотек, которые включают обработку строк, Unicode или интернет-протоколы (HTTP, FTP, SMTP и т. д.) и могут легко работать в различных ОС, таких как Linux, Windows и macOS.

Мы видели оба языка программирования один за другим вместе с их функциями. Настало время быстро взглянуть, сравнив оба языка для большей ясности.

Быстрое сравнение (Python и Scala): что выбрать при работе с Apache Spark?

1. Если мы говорим о сложности в программировании, то работать с python намного проще, а поскольку это интерпретируемый язык программирования, разработчик может легко скомпилировать любой код и отредактировать его с помощью текстового редактора, и то же самое может быть выполнено соответствующим образом, тогда как работа на Scala для этот параметр может быть трудным вызовом, и нельзя просто повторно отредактировать текст и выполнить коды для компиляции.
2. Говоря о скорости выполнения, Scala предлагает более высокую скорость по сравнению с python. Это связано с тем, что Scala является производным от Java и, таким образом, также использует JVM ( виртуальную машину Java) для выполнения, а также обеспечивает бесперебойную работу.
3. Будучи простым общим языком программирования с открытым исходным кодом, Python предлагает простой синтаксис и меньше кода. С другой стороны, Scala, будучи функциональной программой, имеет множество функций и возможностей, что делает работу с ней гораздо более типичной. 1
4. Если вы работаете над большим проектом, из-за своего статического характера Scala идеально подходит для проверки типов во время его компиляции, тогда как, будучи динамическими типами по своей природе, Python не настолько масштабируем и может подходить только и только для проектов небольшого сегмента.
5. Как мы обсуждали выше, Apache sparkнаписан на Scala из-за его масштабируемости поверх JVM, поэтому он предлагает доступ ко всем последним функциям spark, которые не являются полными, но все зависит от ваших требований. Допустим, вам нужна лучшая графическая визуализация для вашего проекта, поэтому для этого лучше всего подойдет Pyspark, и его нельзя заменить ни Scala, ни spark.

Заключение

Выбор лучшего языка для Apache Spark не так уж и типичен, доступно лишь несколько ключевых языков. Кроме того, если вы знакомы с Java, то работа со Scala может быть идеальной для вас, а с другой стороны, если вы хотите идти просто прямо с меньшей сложностью, тогда python — это ответ. Наконец, все зависит от ваших предварительных знаний и удобства использования, где бы вы ни применялись в любом проекте. С тех пор мы попытались разобраться, классифицировав функции и сравнив их лицом к лицу, но, тем не менее, лучшее, что вы можете сделать здесь, — это создать список проблем в указателях, масштабируя их от удобства использования до кривой обучения, и как только вы закончите, вы обязательно получите ответ по подбору подходящего языка программирования для Apache Spark. Кроме того, Java можно рассматриватьпри работе с Apache Spark.