¿Cuáles son las diferencias entre Scala y Python?

Scala es un lenguaje de programación multiparadigma, un lenguaje de programación similar a Java. Fue diseñado originalmente para implementar un lenguaje escalable e integrar varias características de programación orientada a objetos y programación funcional.

Python es un lenguaje de scripting de alto nivel que combina interpretación, compilación, interactividad y orientación a objetos. Python está diseñado para ser muy legible en comparación con otros idiomas, a menudo se utilizan palabras clave en inglés, algunos signos de puntuación se utilizan en otros idiomas y tiene una estructura gramatical más distintiva que otros idiomas.

La diferencia entre Scala y Python:

1. Comparación de rendimiento

Debido a que Scala se basa en el análisis y procesamiento de datos JVM, Scala es 10 veces más rápido que Python. . Al escribir código Python y llamar a la biblioteca Spark, el rendimiento es mediocre, pero cuando el programa implica más procesamiento que la codificación Python, es mucho más lento que el equivalente de Scala. El intérprete de Python PyPy tiene un compilador JIT (justo a tiempo) incorporado, que es rápido, pero no brinda soporte para varias extensiones de Python C. En tales casos, se prefieren las extensiones C del intérprete CPython de la biblioteca al intérprete PyPy.

La sobrecarga de rendimiento del uso de Python en Spark supera a Scala, pero su importancia depende de lo que estés haciendo. Scala es más rápido que Python cuando la cantidad de núcleos es menor. A medida que aumenta el número de núcleos, la ventaja de rendimiento de Scala comienza a reducirse.

El rendimiento no es el principal factor a la hora de elegir un lenguaje de programación cuando se trabaja con grandes cantidades del mismo. Sin embargo, cuando existe una lógica de procesamiento significativa, el rendimiento es un factor importante y Scala definitivamente proporciona un mejor rendimiento que Python para apuntar a programas Spark.

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2. Curva de aprendizaje

Hay varios azúcares sintácticos al escribir programas Spark en Scala, por lo que los profesionales de big data necesitan Hay que tener mucho cuidado al aprender Spark. Los programadores pueden encontrar la sintaxis de Scala frustrante en ocasiones. Algunas bibliotecas de Scala dificultan la definición de operadores simbólicos aleatorios y los programadores sin experiencia pueden entender el código. Al utilizar Scala, los desarrolladores deben centrarse en la legibilidad del código. En comparación con Scala, Java o Python es un lenguaje flexible y sintácticamente complejo. Existe una demanda creciente de desarrolladores de Scala, ya que las empresas de big data valoran a los desarrolladores eficientes y sólidos que puedan dominar el análisis y el procesamiento de datos en Spark.

Python es relativamente fácil de aprender para los programadores de Java debido a su sintaxis y biblioteca estándar. Sin embargo, Python no es ideal para un sistema altamente paralelo y escalable como SoundCloud o Twitter.

El aprendizaje de Scala enriquece la comprensión de los programadores de varias abstracciones nuevas en el sistema de tipos, nuevas características de programación funcional y datos inmutables.

3. Concurrencia

La compleja y diversa infraestructura de los sistemas de big data requiere un lenguaje de programación que tenga la capacidad de integrar múltiples bases de datos y servicios. En el ecosistema de big data, Scala gana porque el marco de Play proporciona muchas bibliotecas asincrónicas y varias primitivas de concurrencia que son fáciles de integrar, como Akka. Scala permite a los desarrolladores escribir servicios eficientes, legibles y mantenibles. Por el contrario, Python no admite el paralelismo de procesos pesados ​​cuando se usa uWSGI, pero no admite subprocesos múltiples reales.

Cuando se usa Python para escribir un programa Spark, no importa cuántos subprocesos tenga el proceso, solo una CPU está activa en el proceso de Python a la vez. Esto ayuda a manejar solo un proceso por núcleo de CPU, pero lo malo es que cada vez que se implementa un código nuevo, es necesario reiniciar más procesos y hay una sobrecarga de memoria adicional. Scala es más eficiente y más fácil de realizar en estas áreas.

4. Seguridad de tipos

Al programar con Spark, los desarrolladores necesitan recodificar constantemente el código de acuerdo con los requisitos cambiantes. Scala es un lenguaje de tipo estático, aunque parece un lenguaje de tipo dinámico debido a su elegante mecanismo de inferencia de tipos. Como lenguaje de tipo estático, Scala todavía proporciona un compilador para detectar errores en tiempo de compilación.

Refactorizar el código de un programa para un lenguaje de tipo estático como Scala es mucho más fácil y sencillo que refactorizar el código para un lenguaje dinámico como Python. Los desarrolladores a menudo encuentran dificultades después de modificar el código del programa Python porque crea más errores de los que se corrigen los errores originales del programa. Por lo tanto, es mejor ser lento y seguro con Scala que rápido y muerto con Python.

Para pequeños experimentos ad hoc, Python es una opción eficaz, pero no se adapta a grandes proyectos de software con tanta eficacia como los lenguajes estáticos.

5. Facilidad de uso

Los lenguajes Scala y Python tienen la misma expresión en Sparkcontext, por lo que las funciones requeridas se pueden lograr usando Scala o Python. De cualquier manera, el programador crea un Sparkcontext y llama a la función. Python es un lenguaje más fácil de usar que Scala. Python es menos detallado y es fácil para los desarrolladores escribir scripts en Python para llamar a Spark. La facilidad de uso es un factor subjetivo ya que depende de las preferencias personales del programador.

6. Funciones avanzadas

El lenguaje de programación Scala tiene varios tipos, macros e implícitos existentes. La oscura sintaxis de Scala puede dificultar la experimentación con funciones avanzadas que los desarrolladores tal vez no comprendan. Sin embargo, la fortaleza de Scala radica en el uso de estas potentes funciones en importantes marcos y bibliotecas.

Dicho esto, Scala no tiene suficientes herramientas y bibliotecas de ciencia de datos como Python para el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. Sparkmlib: la biblioteca de aprendizaje automático tiene menos algoritmos de aprendizaje automático, pero son ideales para el procesamiento de big data. Scala carece de una buena visualización y transformación de datos nativos. Scala es sin duda la mejor opción para las funciones de transmisión de Spark, porque Python llama a Spark.streaming a través de pySpark no es tan avanzado ni maduro como Scala.

Resumen

“Scala es más rápido y fácil de usar, pero difícil de comenzar, mientras que Python es más lento pero fácil de usar”.

El marco Spark es usado Está escrito en Scala, por lo que comprender el lenguaje de programación Scala ayuda a los desarrolladores de big data a profundizar fácilmente en el código fuente si algo no funciona como se esperaba. El uso de Python aumenta la posibilidad de que surjan más problemas y errores porque la conversión entre 2 idiomas diferentes es difícil. El uso de Scala para Spark brinda acceso a las funciones más recientes del marco Spark, ya que primero están disponibles en Scala y luego se trasladan a Python.

Decidir entre Scala y Python frente a Spark depende de las características que mejor se adapten a las necesidades del proyecto, ya que cada lenguaje tiene sus propias fortalezas y debilidades. Antes de utilizar el lenguaje de programación Apache Spark, los desarrolladores deben aprender Scala y Python para familiarizarse con sus funciones. Después de aprender Python y Scala, es bastante fácil decidir cuándo usar Scala para Spark y cuándo usar Python para Spark. La elección del lenguaje de programación Apache Spark depende enteramente del problema a resolver.