Los mejores lenguajes de programación para Apache Spark

Se ha observado con tanta frecuencia que las personas u organizaciones no se enfocan en seleccionar el idioma correcto antes de trabajar en cualquier proyecto. Sin embargo, hay ciertos criterios a tener en cuenta antes de seguir adelante, como una combinación perfecta de datos, implementación correcta, precisión, modelos de datos , etc. El punto es que trabajar en Spark le brinda algunos beneficios y abre puertas para muchos codificadores diferentes como Java, por otro lado, las personas que se apegan a Python podrían tener que enfrentar algunos logros.

Es por eso que creamos este artículo en el que trataremos de hacer las cosas más claras y transparentes y también compartiremos una lista de características y diferenciación que seguramente lo ayudará a elegir el lenguaje de programación adecuado para usted mientras trabaja con Apache. chispa _

En este artículo, compartiremos nuestros 2 idiomas principales mientras trabajamos con Apache Spark, así que vamos a revisarlos simultáneamente:    

1. Escala

Ya que estamos hablando de Scala , ¿cómo podemos olvidarnos de Spark? De hecho, Apache Spark se escribió principalmente solo en Scala, por lo tanto, cada función está bien mapeada para sus desarrolladores. Scala es, de hecho, el mejor lenguaje de referencia para Apache Spark. Fue diseñado por Martin Odersky en 2001. Aunque no es un lenguaje de la vieja escuela, créanos, Scala ha ganado una enorme popularidad en muy poco tiempo. Scala viene con un lenguaje de programación híbrido que establece que puede funcionar con lenguajes de programación tanto funcionales como orientados a objetos. De alguna manera, no se puede negar que es un lenguaje de programación Java de siguiente nivel. Por lo tanto, puede ser una buena opción para quienes tienen conocimientos previos de Java. Ahora, profundicemos un poco más para ver qué más lleva consigo que lo hace especial cuando se usa con chispa:

• Puede derrotar a cualquiera de sus rivales cuando se trata de rendimiento, Scala ofrece una velocidad suprema tanto en el procesamiento como en el análisis de datos.
• Permite a los desarrolladores escribir diseños limpios de aplicaciones Spark y se considera un lenguaje de tipado estático.
• Debido a su adaptabilidad adquirida, incluso puede trabajar con datos en tiempo real y, por otro lado, el procesamiento es muy rápido.
• Con la ayuda de Scala, es posible y mucho más fácil crear aplicaciones de big data a pesar de la complejidad.

2. python

Este es uno de los lenguajes más populares hasta el momento en el campo de la ciencia de datos entre los científicos de datos de todo el mundo y fue introducido por primera vez por Guido van Rossum a fines de 1991. Si te vas con las estadísticas, hasta ahora ha ganado el primer lugar cuando se trata de popularidad y se diseñó inicialmente como una respuesta al lenguaje de programación ABC de lo que conocemos hoy como un lenguaje funcional en un mundo de grandes datos. Hoy en día, casi todas las herramientas de análisis de datos, aprendizaje automático, extracción de datos y bibliotecas de manipulación se utilizan en gran medida con este lenguaje. Lleva buenas bibliotecas estándar con sintaxis simple. Además de esto, Python también ofrece algunas características más resistentes que debería analizar antes de seguir adelante:

• Si busca en Internet, puede encontrar muchos otros lenguajes compatibles con Apache Spark, pero Python se considera el más fácil de entender, y crear esquemas, interactuar con un sistema de archivos local o llamar a la API REST es mucho más fácil de realizar con Python. mientras trabaja en chispa.
• También se denomina lenguaje interpretado, lo que significa que todos los códigos que contiene se pueden volver a convertir en bytecode, que luego se pueden ejecutar en la máquina virtual de Python.  
• Trabajar con Python es mucho más fácil para aquellos programadores que tienen conocimientos de SQL o R.
• Python ofrece un amplio conjunto de bibliotecas que incluye procesamiento de strings, Unicode o protocolos de Internet (HTTP, FTP, SMTP, etc.) y puede ejecutarse fácilmente en diferentes sistemas operativos, como Linux, Windows y macOS.  

Hemos visto ambos lenguajes de programación uno por uno junto con sus características. Ahora es el momento de echar un vistazo rápido comparando ambos idiomas para una mayor claridad.

Comparación rápida (Python Vs Scala): ¿Cuál elegir mientras se trabaja con Apache Spark?  

1. Si hablamos de complejidad en la programación, entonces trabajar con python es mucho más fácil y, al ser un lenguaje de programación interpretado, un desarrollador puede compilar fácilmente cualquier código y volver a editarlo usando un editor de texto y lo mismo puede ejecutarse en consecuencia mientras trabaja en Scala para este parámetro puede ser una decisión difícil y uno no puede simplemente volver a editar el texto y ejecutar los códigos para la compilación.
    
2. Hablando de velocidad de ejecución, Scala ofrece una velocidad superior en comparación con Python. Esto se debe a que Scala se deriva de Java y, por lo tanto, también usa JVM ( Java Virtual Machine ) para la ejecución y también le permite funcionar sin problemas.
    
3. Al ser un lenguaje de programación general simple, de código abierto, Python ofrece una sintaxis simple y menos codificación , por otro lado, Scala, al ser un programa funcional, viene con muchas funciones y características que lo hacen mucho más típico para trabajar.- 1
    
4. Si trabaja en un proyecto grande, debido a su naturaleza estática, Scala es perfecto para la verificación de tipos durante su compilación, mientras que Python, al ser tipos dinámicos por naturaleza, no es tan escalable y solo puede encajar con proyectos de segmentos pequeños.
    
5. Como discutimos anteriormente, Apache Spark se está escribiendo en Scala debido a su escalabilidad sobre JVM y, por lo tanto, ofrece accesibilidad a todas las funciones más recientes de Spark que no son el todo, pero todo depende de cuál sea su requisito. Digamos que necesita una mejor visualización gráfica para su proyecto, por lo que Pyspark es mejor y no puede ser reemplazado por Scala o Spark.

Conclusión

Elegir el mejor idioma para Apache Spark no es tan típico, solo hay un puñado de idiomas clave disponibles. Además, si está familiarizado con Java, entonces trabajar con Scala puede ser perfecto para usted y, por otro lado, si quiere ir directamente con menos complejidad, Python es la respuesta. Por último, todo depende de su conocimiento previo y facilidad de uso en cualquier lugar en el que se aplique dentro de cualquier proyecto. Desde entonces, hemos tratado de resolver las cosas clasificando las características y la comparación cara a cara, pero aún así, lo mejor que puede hacer aquí es crear una lista de problemas en los punteros, escalándolos desde la usabilidad hasta la curva de aprendizaje y una vez que Ha terminado, seguramente obtendrá la respuesta para elegir el lenguaje de programación adecuado para Apache Spark . Además, Java podría considerarsemientras trabajaba con Apache Spark.