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數(shù)據(jù)分析工具選Python還是Scala？我們幫你解決選擇困難癥

2022-09-26 09:51:00 次
做數(shù)據(jù)分析時，如果需要編程，會面臨一個數(shù)據(jù)分析工具選擇的問題：選擇Scala，還是Python？
一般給的建議是小數(shù)據(jù)用Python，大數(shù)據(jù)用Scala，當(dāng)然是基于Spark平臺的Scala，因為JVM的加持，Scala的性能相較于Python快10倍，Scala是函數(shù)式編程語言，主打簡潔、性能；python主打過程式，易用、膠水，生態(tài)完整，是AI時代的御用語言，而且可以使用的數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)庫比較多，最流行的當(dāng)然是Pandas。
數(shù)據(jù)分析工具怎么選
先說下歷史， 圖靈，不但完成了二戰(zhàn)密碼破解任務(wù)，而且是計算機(jī)理論的奠基者，解決世紀(jì)數(shù)學(xué)難題的同時完成了那篇著名的論文《On Computable Numbers with an Application to the Entscheidungs-problem》，論文中定義的圖靈機(jī)中僅僅一條紙帶，一個讀寫頭，就可以完成所有計算問題，現(xiàn)在的所有計算機(jī)都可以抽象為圖靈機(jī)，圖靈機(jī)也是所有過程式編程語言的基礎(chǔ)理論依據(jù)，因為圖靈機(jī)更接近現(xiàn)實世界，更容易實現(xiàn)，因此在一段時間內(nèi)，全部都是過程式編程語言。
但是，一場天才之間的相遇，丘齊當(dāng)上了圖靈的老師，一場思想的碰撞，邱齊的 lambda算子（λ）橫空出世，只用最簡潔的幾條公理便建立起了與圖靈機(jī)完全等價的計算模型，掀開了函數(shù)編程語言的時代，先后出現(xiàn)了Lisp 、 Scheme 、 Haskell這些以抽象性和簡潔美為主旨的語言。
數(shù)據(jù)分析工具怎么選
函數(shù)式編程簡潔但是不簡單，學(xué)習(xí)曲線陡峭且比較難于進(jìn)行性能優(yōu)化，因此Scala兼采兩家之長，支持函數(shù)式，構(gòu)建于Java生態(tài)，復(fù)用了目前Java生態(tài)的所有成果，并且保證了程序執(zhí)行速度，做到了“高效、廣譜”，既可以面向?qū)ο?，過程式編程，降低程序優(yōu)化難度，又可以使用函數(shù)式編程，保證程序的簡潔性。Spark 平臺1.0版的核心代碼只有4萬行，Scala語言的簡潔和豐富的表達(dá)力起到了關(guān)鍵作用。

該如何選擇？
對我們來說，在多個語言間選擇數(shù)據(jù)分析工具一般要考慮3個因素：
? 生態(tài)：是否有成熟的函數(shù)庫，能否通過已經(jīng)掌握的編程語言快速過渡？
? 性能：性能如何，在有些情況下是關(guān)鍵決策項？
? 簡潔：語言是否簡潔，能否能夠快速驗證我們的想法，實現(xiàn)“所見即所得”

01、生態(tài)
我們先分析下第一點，從下圖我們可以看到，使用Scala可以直接使用DataFrame，而DataFrame的功能和Pandas完全相同，并進(jìn)一步增加了分布式的能力，能應(yīng)對海量數(shù)據(jù)的處理，所以Scala生態(tài)有特別成熟的函數(shù)庫。
數(shù)據(jù)分析工具怎么選
既然Scala又好又快為什么不直接用Scala做數(shù)據(jù)分析，還要用Python？
前面提到，函數(shù)式編程語言簡潔但是不簡單，學(xué)習(xí)曲線陡峭，既然Scala定位是函數(shù)式編程語言，因此也難逃此定律。使用Python實現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，程序容易開發(fā)，容易遷移，可快速驗證想法。
大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析師都掌握Python，并且基本都會使用Pandas，因此實際應(yīng)用中Python是首選。而基于Scala語言的Spark平臺也有和Pandas對應(yīng)的基礎(chǔ)框架DataFrame，且Pandas和DataFrame之間的函數(shù)功能相似度極高，因此我們也可以基于Python代碼完成對Scala語言的一一比對式學(xué)習(xí)，讓學(xué)習(xí)找到著力點，所以，如果你已經(jīng)掌握Python，此時再學(xué)Scala是水到渠成的事。

02、性能
作為一門編程語言，最后都要落地執(zhí)行，性能是至關(guān)重要的一環(huán)，性能好意味著時間短，做任何事，時間永遠(yuǎn)是最大的成本。
Python有優(yōu)勢，但是劣勢也相當(dāng)明顯。除了Python語言本身特點導(dǎo)致其執(zhí)行速度比Scala本身慢2到3倍外，不同語言開發(fā)的應(yīng)用程序間的IO也往往是性能的關(guān)鍵瓶頸點。從下圖可以看出，從Scala到Python處理過程需要經(jīng)歷兩次IO過程，在數(shù)據(jù)量較小的情況下，此過程可以順暢執(zhí)行，但如果數(shù)據(jù)量較大，那肯定是瓶頸所在。
數(shù)據(jù)分析工具怎么選

這個問題怎么解決？
目前有一些折中的方法，例如使用Arrow，基于流水線，完成高效的IO過程，如果你不想折中，我建議使用Scala，Scala語言既擁有面向?qū)ο蟮哪芰?，又具有函?shù)式編程的簡潔和高效，并且和Java語言可天然的“零開銷”集成。

03、簡潔
性能上Scala有天然優(yōu)勢，那么從代碼的簡潔度上孰優(yōu)孰劣，能否像Python一樣快速驗證我們的想法？我們從以下幾個從簡單到復(fù)雜的場景比對下”區(qū)別“。
? 第一個場景：字符處理
數(shù)據(jù)分析-字符處理
從最直觀的感受上，這個字符處理場景 Scala略勝一籌。

? 第二個場景：自定義函數(shù)
當(dāng)然，第一個場景只能是演示過程中的用的最直觀的例子，可能在實際生產(chǎn)中的應(yīng)用不多，那對于一些更專業(yè)的技術(shù)人員，自定義函數(shù)是日常開發(fā)中經(jīng)常要用到的，我們再看看在這個場景誰更簡潔：
數(shù)據(jù)分析-自定義函數(shù)
從簡潔性上來說，此役平分秋色。
? 第三個場景：Map/Reduce過程
Map/Reduce過程是現(xiàn)今所有分布式大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的理論基石，而其中最關(guān)鍵的一環(huán)是對于鍵值對（Key-Value Pairs）的處理，Scala和python如何處理？
數(shù)據(jù)分析-Map/Reduce過程
此處也是半斤對八兩。
? 第四個場景：數(shù)據(jù)挖掘算法
做開發(fā)不只有簡單場景，我們這里對比下在數(shù)據(jù)挖掘算法中兩種語言的表現(xiàn)，二項式邏輯回歸(Binomial logistic regression)給您奉上。
數(shù)據(jù)挖掘算法
數(shù)據(jù)挖掘算法
可以說是互為鏡像，孿生兄弟。

總結(jié)
從過程式到函數(shù)式，編程語言經(jīng)歷了大半個世紀(jì)的發(fā)展，各個分支都已經(jīng)趨近成熟，近15年出現(xiàn)的大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)讓各種編程語言有的老樹新花，有的找到了新戰(zhàn)場。
數(shù)據(jù)分析工具
函數(shù)式編程更適合用在大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的場景中，而Scala語言結(jié)合過程式的性能，函數(shù)式的簡潔，極其強(qiáng)大的生態(tài)，以及背后巨大資本力量的推動，無疑是我們學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的首選語言，如果你是Python開發(fā)者，或者Java開發(fā)者，都可以輕松成為Scala開發(fā)者，快速獲得其性能、簡潔和生態(tài)的優(yōu)勢。
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