怎样选择大数据的编程说话

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有一个大数据项目，你知道题目规模(problem domain)，也知道行使什么基本办法，乃至也许已抉择行使哪种框架来处理赏罚全部这些数据，可是有一个抉择迟迟未能做出：我该选择哪种说话?(可能也许更有针对性的题目是，我该迫使我的全部开拓职员和数据科学家非要用哪种说话?)这个题目不会推迟太久，早晚要决断。

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虽然，没有什么阻止得了你行使其他机制(好比XSLT转换)来处理赏罚大数据事变。但凡是来说，现在大数据方面有三种说话可以选择：R、Python和Scala，外加一向以来挺立于企业界的Java。那么，你该选择哪种说话?为何要选择它，可能说何时选择它?

下面扼要先容了每种说话，辅佐你做出公道的抉择。

R

R常常被称为是“统计职员为统计职员开拓的一种说话”。假如你必要深奥的统计模子用于计较，也许会在CRAN上找到它――你知道，CRAN叫综合R档案收集(Comprehensive R Archive Network)并非无缘无端。说到用于说明和标绘，没有什么比得过ggplot2。而假如你想操作比你呆板提供的成果还强盛的成果，那可以行使SparkR绑定，在R上运行Spark。

然而，假如你不是数据科学家，之前也没有效过Matlab、SAS或OCTAVE，也许必要一番调解，才气行使R来高效地处理赏罚。固然R很得当说明数据，可是就一样平常用途而言不太善于。你可以用R构建模子，可是你必要思量将模子转换成Scala或Python，才气用于出产情形，你不太也许行使这种说话编写一种集群节制体系(命运好的话，你可以对它举办调试)。

Python

假如你的数据科学家不行使R，他们也许就会彻底相识Python。十多年来，Python在学术界傍边一向很风行，尤其是在天然说话处理赏罚(NLP)等规模。因而，假如你有一个必要NLP处理赏罚的项目，就谋面对数目多得让人目眩凌乱的选择，包罗经典的NTLK、行使GenSim的主题建模，可能超快、精确的spaCy。同样，说到神经收集，Python同样游刃有余，有Theano和Tensorflow;随后尚有面向呆板进修的scikit-learn，以及面向数据说明的NumPy和Pandas。

尚有Juypter/iPython――这种基于Web的条记本处事器框架让你可以行使一种可共享的日记名目，将代码、图形以及险些任何工具殽杂起来。这一向是Python的杀手级成果之一，不外这年初，这个观念证明大有效途，以至于呈此刻了履行读取-读取-输出-轮回(REPL)观念的险些全部说话上，包罗Scala和R。

Python每每在大数据处理赏罚框架中获得支持，但与此同时，它每每又不是“一等国民”。好比说，Spark中的新成果险些老是呈此刻Scala/Java绑定的首位，也许必要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本(对Spark Streaming/MLLib方面的开拓器材而言尤为云云)。

与R相反，Python是一种传统的面向工具说话，以是大大都开拓职员用起来会相等驾轻就熟，而首次打仗R或Scala会让民气生害怕。一个小题目就是你的代码中必要留出正确的空缺处。这将职员分成两大阵营，一派认为“这很是有助于确保可读性”，另一派则以为，2016年，我们应该不必要就由于一行代码有个字符不在恰当的位置，就要迫使表明器让措施运行起来。

Scala

此刻说说Scala：在本文先容的四种说话中，Scala是最轻松的说话，由于各人都浏览其范例体系。Scala在JVM上运行，根基上乐成地团结了函数范式和面向工具范式，今朝它在金融界和必要处理赏罚海量数据的公司企业中取得了庞大盼望，经常回收一种大局限漫衍式方法来处理赏罚(好比Twitter和LinkedIn)。它照旧驱动Spark和Kafka的一种说话。

因为Scala在JVM内里运行，它可以当即随融会见Java生态体系，不外它也有一系列普及的“原生”库，用于处理赏罚大局限数据(尤其是Twitter的Algebird和Summingbird)。它还包罗一个行使很是利便的REPL，用于交互式开拓和说明，就像行使Python和R那样。

我小我私人很是喜好Scala，由于它包罗很多适用的编程成果，好比模式匹配，并且被以为比尺度的Java简捷得多。然而，用Scala来开拓不止一种要领，这种说话将此作为一项特色来宣传。这是功德!不外思量到它拥有图灵完整(Turing-complete)的范例体系和各类弯弯曲曲的运算符(“/:”代表foldLeft，“:”代表foldRight)，很轻易打开Scala文件，觉得你看到的是某段厌恶的Perl代码。这就必要在编写Scala时遵循一套好的实践和准则(Databricks的就很公道)。

另一个弱点是，Scala编译器运行起来有点慢，以至于让人想起早年“编译!”的日子。不外，它有REPL、支持大数据，尚有回收Jupyter和Zeppelin这一情势的基于Web的条记本框架，以是我认为它的很多小题目照旧未可厚非。

Java

最终，老是少不了Java――这种说话没人爱，被遗弃，归一家只有通过告状谷歌才有钱可赚时才好像体谅它的公司(注：Oracle)全部，完全不时髦。只有企业界的无人机才行使Java!不外，Java也许很得当你的大数据项目。想一想Hadoop MapReduce，它用Java编写。HDFS呢?也用Java来编写。连Storm、Kafka和Spark都可以在JVM上运行(行使Clojure和Scala)，这意味着Java是这些项目中的“一等国民”。其它尚有像Google Cloud Dataflow(此刻是Apache Beam)这些新技能，直到最近它们还只支持Java。

Java大概不是摇滚明星般备受喜欢的首选说话。可是因为研发职员在勉力理清Node.js应用措施中的一套回调，行使Java让你可以会见一个复杂的生态体系(包罗说明器、调试器、监控器材以及确保企业安详和互操纵性的库)，以及除此之外的更多内容，大大都内容在已往二十年已久经检验(很遗憾，Java本年迎来21岁，我们都老矣)。

炮轰Java的一个首要来由是，很是繁琐冗长，并且穷乏交互式开拓所需的REPL(R、Python和Scala都有)。我见过10行基于Scala的Spark代码敏捷酿成用Java编写的失常的200行代码，尚有复杂的范例语句，它们占有了屏幕的大部门空间。然而，Java 8中新的Lambda支持成果对付改进这种环境大有辅佐。Java从来不会像Scala那么紧凑，可是Java 8确确实实使得用Java举办开拓不那么疾苦。

至于REPL?好吧，今朝还没有。来岁推出的Java 9会包罗JShell，有望满意你的全部REPL要求。

哪种说话胜出?

（编辑：湖南网）

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