在使用Apache Spark框架时，数据科学界分为两个阵营，一个阵营喜欢Scala，另一个阵营喜欢Python。本文比较两者，列出它们的优点和缺点。

Apache Spark是大数据分析最流行的框架之一。Spark是用Scala编写的，因为它可以非常快速，它是静态类型的，并且以已知的方式编译到JVM。尽管Spark具有Scala，Python，Java和R的API，但常用的语言是前两种。Java不支持Read-Evaluate-Print-Loop，而R不是通用语言。所以数据科学界分为两个阵营，一个阵营喜欢Scala，另一个阵营喜欢Python。各有其优缺点，最终选择应取决于结果应用。

性能

Scala经常比Python快10倍以上。Scala在运行时使用Java虚拟机（Java Virtual Machine，JVM），在大多数情况下它的速度比Python快一些。Python是动态输入的，这会降低速度。编译语言比解释语言更快。在Python的情况下，调用Spark库需要很多代码处理，因此性能较慢。在这种情况下，Scala适用于有限的内核。而且，Scala是Hadoop的原生产品，因为它基于JVM。Hadoop非常重要，因为Spark是在Hadoop的文件系统HDFS之上的。Python与Hadoop服务的交互很差，所以开发人员必须使用第三方库（如hadoopy）。Scala通过Java中的原生Hadoop API与Hadoop进行交互。这就是为什么在Scala中编写原生Hadoop应用非常简单。

学习曲线

两者都是功能性和面向对象的语言，除了繁荣的支持社区之外，它们的语法相似。由于其高级功能特性，与Python相比，Scala可能会更复杂一些。Python对于简单直观的逻辑更可取，而Scala对于复杂的工作流程更有用。Python具有简单的语法和很好的标准库。

并发

Scala拥有多个标准库和核心，可以快速整合大数据生态系统中的数据库。Scala允许使用多个并发基元编写代码，而Python不支持并发或多线程。由于其并发功能，Scala允许更好的内存管理和数据处理。不过，Python确实支持重量级进程分叉。在这里，一次只有一个线程处于活动状态。因此，无论何时部署新代码，都必须重新启动更多进程，这会增加内存开销。

可用性

两者都具有表现力，我们可以通过它们实现高水平的功能。Python对用户更加友好和简洁。Scala在框架，库，隐式，宏等方面总是更加强大。Scala在MapReduce框架中运行良好，因为它具有功能性。许多Scala数据框架遵循与Scala的API集合一致的类似抽象数据类型。开发人员只需要学习基本的标准集合，这可以使他们轻松熟悉其他库。Spark是用Scala编写的，因此了解Scala可以让你理解和修改Spark在内部的作用。此外，许多即将推出的功能将首先在Scala和Java中使用它们的API，并且Python API将在更高版本中发展。但对于NLP，Python是首选，因为Scala没有很多机器学习或NLP工具。此外，对于使用GraphX，GraphFrames和MLLib，Python是首选。Python的可视化库与Pyspark相辅相成，因为Spark和Scala都没有任何可比性。

代码恢复和安全

Scala是一种静态类型的语言，它允许我们找到编译时错误。而Python是一种动态类型的语言。每次你对现有代码进行更改时，Python语言都极易出现错误。因此，重构Scala的代码比重构Python更容易。

结论

Python虽然速度较慢但非常容易使用，而Scala是最快速且适度易用的。Scala提供对Spark最新功能的访问，因为Apache Spark是用Scala编写的。在Apache Spark中编程的语言选择取决于最适合项目需要的功能，因为每个都有自己的优点和缺点。Python更加面向分析，而Scala更加以工程为导向，但都是用于构建数据科学应用的优秀语言。总的来说，为了充分利用Spark的潜力，Scala会更有益处。如果你真的想在Spark上进行开箱即用的机器学习，那么这种神秘的语法是值得学习的。