为Apache Spark选择编程语言是一个主观问题，因为特定的数据科学家或数据分析师喜欢将Python或Scala用于Apache Spark的原因可能并不总是适用于其他人。根据独特的用例或要开发的特定类型的大数据应用程序-数据专家确定哪种语言更适合Apache Spark编程。对于数据科学家来说，学习Scala，Python，R和Java以便在Spark中进行编程并根据任务的功能解决方案的效率选择首选语言非常有用。让我们探索一些重要因素，然后再决定将Scala vs Python作为Apache Spark的主要编程语言。

Python vs Scala

Hadoop更快的表亲Apache Spark框架具有用于以各种语言（Java，Scala和Python）进行数据处理和分析的API。出于讨论的目的，我们将Java从大数据分析和处理的比较列表中删除，因为Java太冗长了。 Java不支持读取 – 评估 – 打印循环（REPL）选择编程语言，大数据处理时，这是一个重大的大忌。

Scala和Python都易于编程，可帮助数据专家快速提高生产率。数据科学家通常更喜欢同时学习Spark的Scala和Spark的Python，但是Python通常是Apache Spark第二受欢迎的语言，因为Scala最早出现在该语言中。但是，以下一些重要因素可以帮助数据科学家或数据工程师根据他们的要求选择最佳的编程语言：

Scala与Python进行Spark编程

1）Scala vs Python-性能
由于使用JVM，Scala编程语言的数据分析和处理速度比Python快10倍。当使用Python编程代码来调用Spark库时，性能是中等的，但是如果涉及的处理量比Python代码要慢得多，则它会比Scala等效代码慢得多。 Python解释器PyPy具有一个内置的JIT（即时）编译器，该编译器速度非常快，但不提供对各种Python C扩展的支持。在这种情况下，带有C扩展库的CPython解释器要优于PyPy解释器。

在Apache Spark上使用Python作为Scala的性能开销，但是重要性取决于您在做什么。当内核数量较少时，Scala比Python更快。随着内核数量的增加，Scala的性能优势开始减弱。

当使用大量内核时，性能不是选择Apache Spark编程语言的主要驱动因素。但是，当存在重要的处理逻辑时，性能是主要因素，而Scala肯定会比Python提供更好的性能，从而可以针对Spark进行编程。

2）Scala vs Python-学习曲线
使用Apache Spark进行编程时，Scala语言具有多种语法功能，因此在学习Scala for Spark时，大数据专业人员必须非常谨慎。程序员有时可能会疯狂地发现Scala用于在Spark中进行编程的语法。 Scala中的库很少，因此很难定义经验不足的程序员可以理解的随机符号运算符。使用Scala时，开发人员需要专注于代码的可读性。与Java或Python相比，Scala是一种语法灵活的复杂语言。对Scala开发人员的需求不断增长，因为大数据公司重视可以掌握Apache Spark中数据分析和处理的高效健壮编程语言的开发人员。

由于Java的语法和标准库，Python比较容易学习。但是，对于高并发和可扩展的系统（例如SoundCloud或Twitter），Python并不是理想的选择。

Learning Scala丰富了程序员对类型系统中各种新颖抽象，新颖的函数式编程功能和不可变数据的知识。

3）Scala vs Python –并发
大数据系统的复杂基础结构需要一种编程语言，该语言具有跨多个数据库和服务进行集成的能力。 Scala凭借Play框架赢得了这场比赛，该框架提供了许多异步库和反应式内核，可以轻松地与各种并发原语（例如Akka在大数据生态系统中的参与者）集成。 Scala允许开发人员编写高效，可读性和可维护性的服务，而无需将程序代码悬挂到不可读的回调蜘蛛网中。相反，Python确实使用uwsgi支持重量级的进程派生，但它不支持真正的多线程。

在将Python用于Spark时，无论进程具有多少线程，Python进程一次只能激活一个CPU。这有助于每个CPU内核处理一个进程，但是这样做的缺点是，每当要部署新代码时，都需要重新启动更多进程，这还需要额外的内存开销。在这些方面，Scala更加高效且易于使用。

4）Scala与Python – TypeSafety
使用Apache Spark进行编程时，开发人员需要根据不断变化的需求不断重构代码。 Scala是一种静态类型的语言，尽管由于经典的类型推断机制，它看起来像一种动态类型的语言。作为静态类型的语言，Scala仍然为编译器提供了捕获编译时错误的功能。

重构静态语言（例如Scala）的程序代码比重构动态语言（例如Python）要容易得多，而且没有麻烦。在修改Python程序代码后，开发人员通常会遇到困难，因为它比修复较旧的bug会产生更多的bug。 Python中的Typecheck实际上征服了Python的鸭子式哲学。使用Scala for Spark时要缓慢而安全，要比使用Python for Spark时要快而死。

对于较小的临时实验，Python是对抗Spark的有效选择，但对于生产中的大型软件工程，它无法像静态类型的语言Scala那样有效地扩展。

5）Scala vs Python –易于使用
Scala和Python语言在Spark上下文中具有同等的表现力，因此通过使用Scala或Python，可以实现所需的功能。无论哪种方式，程序员都会创建Spark内容并在其上调用函数。 Python是比Scala更用户友好的语言。 Python不太冗长，因此开发人员可以轻松地在Python中为Spark编写脚本。易于使用是一个主观因素，因为它取决于程序员的个人喜好。

6）Scala vs Python –高级功能
Scala编程语言具有多种存在性类型，宏和隐式。 Scala的神秘语法可能使尝试使用开发人员可能无法理解的高级功能变得困难。但是，Scala的优势在于在重要的框架和库中使用这些强大的功能。

话虽如此，Scala没有足够的数据科学工具和库（例如Python）用于机器学习和自然语言处理。 SparkMLib –机器学习库仅具有较少的ML算法，但它们是大数据处理的理想选择。 Scala缺乏良好的可视化和本地数据转换。 Scala绝对是Spark Streaming功能的最佳选择，因为Python Spark Streaming支持并不像Scala那样先进和成熟。

总结：针对Apache Spark的Scala与Python
“ Scala速度更快，并且易于使用，而Python速度较慢，但​​是非常易于使用。”

Apache Spark框架是用Scala编写的，因此了解Scala编程语言可以帮助大数据开发人员轻松地深入源代码（如果某些功能无法按预期运行）。使用Python会增加出现更多问题和bug的可能性，因为很难在2种不同语言之间进行翻译。使用Scala for Spark可以访问Spark框架的最新功能，因为它们首先在Scala中可用，然后移植到Python。

选择Scala vs Python for Spark取决于最适合项目需求的功能，因为每个功能各有优缺点。在选择用于使用Apache Spark进行编程的语言之前，开发人员必须学习Scala和Python以熟悉其功能。在学习了Python和Scala之后，就应该很容易决定何时将Scala用于Spark和何时将Python用于Spark。在Apache Spark中编程的语言选择纯粹取决于要解决的问题。

我们很想知道您对您选择哪种语言进行Apache Spark编程的意见。请在下面的评论中提及您的选择。