Scala VS Python：为大数据项目选择哪一个
大数据专家已经意识到Spark和Python在标准JVM上的重要性，但是围绕“ Scala或Python是大数据项目中的哪个选择”这一话题存在着共同的争论。两者之间的差异可以根据性能，学习曲线，并发性，类型安全性，可用性及其高级功能来确定。
根据不同数据专家的方便程度或应用程序类型，最终决定可能会有所不同。数据专家完全有责任根据功能解决方案和语言效率为Apache Spark项目选择最佳编程语言。
这很容易学习两种语言，无论是Scala还是Python。与Java相比，它使开发人员可以更快地提高生产效率。与Python相比，Scala通常更倾向于Apache Spark。对于不同的数据专家，原因可能有所不同。在这里，我们将为您提供两种语言的快速浏览，以深刻理解它们并根据您的项目要求选择最佳的一种。
根据性能区分Scala和Python
由于Java虚拟机的存在，Scala比Python快十倍，而Python在数据分析和有效数据处理的性能方面则较慢。Python首先调用涉及大量代码处理的Spark库，并且性能自动降低。
同时，当内核数量有限时，Scala很好。如果他们的人数增加，那么Scala也会开始表现出怪异的行为，并且不被专业人员所喜欢。这里，问题来了，性能应该基于内核或数据处理来决定。显然，数据处理应视为性能的主要决定因素，毫无疑问，对于大数据Apache Spark项目，Scala的性能要优于python。
根据学习曲线区分Scala和Python
Scala的语法有些棘手，而Python由于简单的语法和标准库而易于学习。数据专业人员在使用Scala时必须非常谨慎。语法错误很常见，有时会使您发疯。这些库很难定义，而且初学者或新程序员很难理解它们。
对于专业开发人员而言，不仅要求语法，而且还要求代码可读性。只有很少的Scala开发人员能够理解这种针对大数据项目的艰难编程。
同时，由于语法简单和标准库的可用性，Python很容易学习，但是对于像Twitter或SoundCloud这样的高度可扩展的系统，它并不是理想的选择。上面的讨论得出的结论是，学习像Scala这样的强硬语言不仅可以提高开发人员效率，而且还可以优化整体编程功能。
基于并发区分Scala和Python
基于大数据系统的复杂性，迫切需要能够将各种数据库程序或服务集成在一起的编程语言。Scala在这里享有很高的偏爱，因为它提供了多个标准库和核心，可帮助在大数据生态系统中快速集成数据库。
使用Scala，开发人员可以编写具有多个并发原语的更高效，可维护和可读的代码。同时，Python不能很好地支持并发和多线程。如果您将Python用于大型数据项目，则在该特定时间间隔内，python进程中只有一个CPU处于活动状态。
如果您有兴趣将新代码部署到系统中，则紧急需要启动多个进程以进行有效的内存管理和数据处理。在多线程和并发方面，Python失败了，而事实证明，Scala是更有效，更轻松的语言来处理这些工作负载。
基于类型安全性区分Scala和Python
在为Apache Spark项目开发代码时，开发人员需要不断对其进行重构。Scala是一种静态类型的语言，提供了一种捕获编译时错误的接口。与像Python这样的动态类型化语言相比，Scala中的重构代码轻松而轻松地体验。
每当您对现有代码进行更改时，Python语言极容易出现错误。在主要要求可伸缩代码的地方，将Scala用于大数据项目总是更好。Python可以用于小型项目，但是它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都具有同等的表现力，并且您可以实现大数据项目所需的所需功能。与Scala相比，Python被认为是更加用户友好的语言，并且其冗长程度也较低，这使得开发人员可以轻松地用Python为Apache Spark项目编写代码。可用性被认为是一个主观因素，因为它取决于程序员的个人选择，他最喜欢哪种编程语言。
基于高级功能区分Scala和Python
Scala具有各种存在性类型，隐式和宏。与常规功能相比，具有高级功能的语法可能有点难。如果我们谈论专业人士，那么Scala在框架，库，隐式，宏等方面总是更加强大。
同时，Python是NLP（自然语言处理）的主要选择，而Scala没有那么多工具来进行机器学习和NLP。讨论清楚地得出结论，它完全取决于项目的性质以及您最喜欢哪种编程语言的处理要求。对于NLP和机器学习，Python是最佳选择，而流，流，隐式，宏与Scala编程语言配合得很好。