Самое сложное для разработчиков больших данных сегодня — это выбор языка программирования для приложений больших данных. Программирование Python и R — это языки, которые специалисты по данным выбирают для создания моделей машинного обучения, в то время как Java остается основным языком программирования для разработки приложений Hadoop.

С появлением различных сред для работы с большими данными, таких как Apache Kafka и Apache Spark, язык программирования Scala приобрел известность среди разработчиков больших данных.

Благодаря поддержке нескольких языков программирования, таких как Java, Python, R и Scala в Spark, разработчикам часто становится сложно решить, какой язык выбрать при работе над проектом Spark. Распространенный вопрос, который задают отраслевые эксперты: какой язык мне выбрать для моего следующего проекта Apache Spark? Ответ на этот вопрос может быть разным, так как он зависит от опыта разработчиков в области программирования, но предпочтительно язык программирования Scala стал предпочтительным языком для работы с такими средами больших данных, как Apache Spark и Kafka.

Что такое Scala?

Scala — это аббревиатура от «Scalable Language». Это язык программирования общего назначения, разработанный для программистов, которые хотят писать программы кратким, элегантным и типобезопасным способом. Scala позволяет программистам работать более продуктивно. Scala разработан как объектно-ориентированный и функциональный язык программирования. С точки зрения функционального программирования каждая функция в Scala является значением, а с точки зрения объектно-ориентированного программирования — каждое значение в Scala является объектом.

Scala — это безопасный и выразительный язык статистической типизации на основе JVM. С его расширениями, которые можно легко интегрировать в язык, Scala считается предпочтительным языком для достижения расширяемости.

Язык программирования Scala можно найти в самых лучших технических организациях, таких как LinkedIn, Twitter и FourSquare. Производительность Scala вызвала энтузиазм у нескольких финансовых учреждений, желающих использовать его для ценообразования деривативов в EDF Trading. Величайшие имена в цифровой экономике, которые инвестируют в программирование Scala для обработки больших данных, — это Kafka, созданный LinkedIn, и Scalding, созданный Twitter. Благодаря потрясающим моноидам, комбинаторам, функциям сопоставления с образцом, возможности создания DSL и многому другому Scala как инструмент для обработки больших данных в Apache Spark определенно не вызывает сомнений.

Почему вы должны изучать Scala для Apache Spark?

Язык программирования Scala, разработанный основателем Typesafe, обеспечивает уверенность в правильном проектировании, разработке, кодировании и развертывании, максимально используя возможности, предоставляемые Spark и другими технологиями работы с большими данными.

Всегда есть лучший инструмент программирования для каждого поручения. Что касается подготовки больших данных и искусственного интеллекта — программирование на Scala доминирует в мире больших данных, и вот почему:

  1. Apache Spark написан на Scala и с учетом его масштабируемости на JVM. Разработчики говорят, что использование Scala помогает глубже погрузиться в исходный код Spark, чтобы они, несомненно, могли получить доступ к новейшим функциям Spark и использовать их. Интероперабельность Scala с Java является его самым большим увлечением, поскольку разработчики Java, несомненно, могут перейти на путь обучения, быстро усвоив объектно-ориентированные концепции.
  2. Программирование Scala поддерживает идеальный баланс между производительностью и производительностью. Подавляющее большинство разработчиков больших данных работают в фондах программирования Python или R. Синтаксис для написания компьютерных программ на Scala менее пугающий по сравнению с Java или C++. Новому разработчику Spark без предыдущего опыта достаточно знать базовые коллекции синтаксиса и лямбда-выражения, чтобы получить прибыль в обработке больших данных с использованием Apache Spark. Кроме того, производительность, достигнутая при использовании Scala, выше, чем у других традиционных инструментов анализа данных, таких как R или Python. Со временем, по мере развития способностей разработчика, становится легко перейти от императивного кода к более элегантному функциональному программному коду для повышения производительности.
  3. Организации должны оценить выразительную мощь языка динамического программирования, не теряя при этом безопасности типов — у программирования Scala есть такой потенциал, и об этом можно судить по растущему уровню его внедрения на предприятии.
  4. Scala планируется с учетом параллелизма и параллелизма для приложений больших данных. Scala имеет потрясающую встроенную поддержку параллелизма и библиотеки, такие как Akka, которые упрощают встроенную поддержку параллелизма.
  5. Scala хорошо взаимодействует с моделью больших данных MapReduce благодаря своей функциональной парадигме. Многочисленные платформы данных Scala следуют сопоставимым абстрактным типам данных, которые предсказуемы с API-интерфейсами коллекций Scala. Разработчикам просто необходимо ознакомиться со стандартными коллекциями, а работать с разными библиотеками совсем несложно.
  6. Язык программирования Scala обеспечивает лучший способ создания масштабируемых приложений для работы с большими данными с точки зрения размера данных и сложности программы. Благодаря поддержке неизменяемых структур данных, for-comprehensions, неизменяемых именованных значений Scala обеспечивает замечательную поддержку функционального программирования.
  7. Scala сравнительно менее сложен, в отличие от Java. Одна сложная строка кода в Scala может заменить от 20 до 25 строк сложного кода Java, что делает ее предпочтительным выбором для обработки больших данных в Apache Spark.
  8. Scala имеет хорошо спроектированные спланированные библиотеки для научных вычислений, линейной алгебры и генерации случайных чисел. Стандартная научная библиотека Breeze содержит неравномерную генерацию случайных чисел, числовую алгебру и другие специальные функции. Седло — это библиотека данных, поддерживаемая программированием на Scala, которая обеспечивает прочную основу для манипулирования данными с помощью двумерных структур данных, устойчивости к отсутствующим значениям, поддержки массивов и автоматического выравнивания данных.
  9. Эффективность и скорость предполагают важную работу независимо от увеличения скорости процессора. Scala быстр и эффективен, что делает его идеальным языком для алгоритмов, требующих больших вычислительных ресурсов. Вычислительный цикл и эффективность памяти также хорошо настраиваются при использовании Scala для программирования Spark.
  10. Другие языки программирования, такие как Python или Java, имеют слабое покрытие API. Scala преодолела этот пробел в охвате API и набирает обороты в сообществе Spark. Эмпирическое правило здесь заключается в том, что, используя Scala или Python, разработчики могут составить наиболее компактный код, а используя Java или Scala, они могут добиться наилучшего исполнения во время выполнения. Лучший компромисс — использовать Scala для Spark, поскольку он использует все основные функции, вместо того, чтобы разработчикам приходилось осваивать расширенные конструкции.

Сообщество разработчиков все больше осознает, что Scala не только приближает традиционный гибкий язык, но и помогает организациям с легкостью вывести свои продукты на новый уровень. Это лучшее время для изучения программирования на Scala для Spark, чтобы приспособиться к изменяющимся технологическим потребностям в обработке больших данных. Программирование Scala может быть сложным языком для Apache Spark, однако время, потраченное на его изучение, стоит вложений. Его выигрышная комбинация парадигм объектно-ориентированного и функционального программирования может удивить новичков, и им может потребоваться некоторое время, чтобы освоить новый синтаксис.

Практический опыт работы с проектами Scala for Spark является дополнительным преимуществом для разработчиков, которые хотят без проблем программировать в Apache Spark.

Первоначально опубликовано на https://www.iiht.com 5 мая 2020 г.