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如何选择大数据的编程语言

[日期:2016-06-20] 来源:极客头条  作者: [字体: ]

  有一个大数据项目,你知道问题领域(problem domain),也知道使用什么基础设施,甚至可能已决定使用哪种框架来处理所有这些数据,但是有一个决定迟迟未能做出:我该选择哪种语言?(或者可能更有针对性的问题是,我该迫使我的所有开发人员和数据科学家非要用哪种语言?)这个问题不会推迟太久,迟早要定夺。

大数据

  当然,没有什么阻止得了你使用其他机制(比如XSLT转换)来处理大数据工作。但通常来说,如今大数据方面有三种语言可以选择:R、Python和Scala,外加一直以来屹立于企业界的Java。那么,你该选择哪种语言?为何要选择它,或者说何时选择它?

  下面简要介绍了每种语言,帮助你做出合理的决定。

  R

  R经常被称为是“统计人员为统计人员开发的一种语言”。如果你需要深奥的统计模型用于计算,可能会在CRAN上找到它――你知道,CRAN叫综合R档案网络(Comprehensive R Archive Network)并非无缘无故。说到用于分析和标绘,没有什么比得过ggplot2。而如果你想利用比你机器提供的功能还强大的功能,那可以使用SparkR绑定,在R上运行Spark。

  然而,如果你不是数据科学家,之前也没有用过Matlab、SAS或OCTAVE,可能需要一番调整,才能使用R来高效地处理。虽然R很适合分析数据,但是就一般用途而言不太擅长。你可以用R构建模型,但是你需要考虑将模型转换成Scala或Python,才能用于生产环境,你不太可能使用这种语言编写一种集群控制系统(运气好的话,你可以对它进行调试)。

  Python

  如果你的数据科学家不使用R,他们可能就会彻底了解Python。十多年来,Python在学术界当中一直很流行,尤其是在自然语言处理(NLP)等领域。因而,如果你有一个需要NLP处理的项目,就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择,包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模,或者超快、准确的spaCy。同样,说到神经网络,Python同样游刃有余,有Theano和Tensorflow;随后还有面向机器学习的scikit-learn,以及面向数据分析的NumPy和Pandas。

  还有Juypter/iPython――这种基于Web的笔记本服务器框架让你可以使用一种可共享的日志格式,将代码、图形以及几乎任何对象混合起来。这一直是Python的杀手级功能之一,不过这年头,这个概念证明大有用途,以至于出现在了奉行读取-读取-输出-循环(REPL)概念的几乎所有语言上,包括Scala和R。

  Python往往在大数据处理框架中得到支持,但与此同时,它往往又不是“一等公民”。比如说,Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位,可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本(对Spark Streaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此)。

  与R相反,Python是一种传统的面向对象语言,所以大多数开发人员用起来会相当得心应手,而初次接触R或Scala会让人心生畏惧。一个小问题就是你的代码中需要留出正确的空白处。这将人员分成两大阵营,一派觉得“这非常有助于确保可读性”,另一派则认为,2016年,我们应该不需要就因为一行代码有个字符不在适当的位置,就要迫使解释器让程序运行起来。

  Scala

  现在说说Scala:在本文介绍的四种语言中,Scala是最轻松的语言,因为大家都欣赏其类型系统。Scala在JVM上运行,基本上成功地结合了函数范式和面向对象范式,目前它在金融界和需要处理海量数据的公司企业中取得了巨大进展,常常采用一种大规模分布式方式来处理(比如Twitter和LinkedIn)。它还是驱动Spark和Kafka的一种语言。

  由于Scala在JVM里面运行,它可以立即随意访问Java生态系统,不过它也有一系列广泛的“原生”库,用于处理大规模数据(尤其是Twitter的Algebird和Summingbird)。它还包括一个使用非常方便的REPL,用于交互式开发和分析,就像使用Python和R那样。

  我个人非常喜欢Scala,因为它包括许多实用的编程功能,比如模式匹配,而且被认为比标准的Java简洁得多。然而,用Scala来开发不止一种方法,这种语言将此作为一项特色来宣传。这是好事!不过考虑到它拥有图灵完备(Turing-complete)的类型系统和各种弯弯曲曲的运算符(“/:”代表foldLeft,“:\”代表foldRight),很容易打开Scala文件,以为你看到的是某段讨厌的Perl代码。这就需要在编写Scala时遵循一套好的实践和准则(Databricks的就很合理)。

  另一个缺点是,Scala编译器运行起来有点慢,以至于让人想起以前“编译!”的日子。不过,它有REPL、支持大数据,还有采用Jupyter和Zeppelin这一形式的基于Web的笔记本框架,所以我觉得它的许多小问题还是情有可原。

  Java

  最终,总是少不了Java――这种语言没人爱,被遗弃,归一家只有通过起诉谷歌才有钱可赚时才似乎关心它的公司(注:Oracle)所有,完全不时髦。只有企业界的无人机才使用Java!不过,Java可能很适合你的大数据项目。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(使用Clojure和Scala),这意味着Java是这些项目中的“一等公民”。另外还有像Google Cloud Dataflow(现在是Apache Beam)这些新技术,直到最近它们还只支持Java。

  Java也许不是摇滚明星般备受喜爱的首选语言。但是由于研发人员在竭力理清Node.js应用程序中的一套回调,使用Java让你可以访问一个庞大的生态系统(包括分析器、调试器、监控工具以及确保企业安全和互操作性的库),以及除此之外的更多内容,大多数内容在过去二十年已久经考验(很遗憾,Java今年迎来21岁,我们都老矣)。

  炮轰Java的一个主要理由是,非常繁琐冗长,而且缺少交互式开发所需的REPL(R、Python和Scala都有)。我见过10行基于Scala的Spark代码迅速变成用Java编写的变态的200行代码,还有庞大的类型语句,它们占据了屏幕的大部分空间。然而,Java 8中新的Lambda支持功能对于改善这种情况大有帮助。Java从来不会像Scala那么紧凑,但是Java 8确确实实使得用Java进行开发不那么痛苦。

  至于REPL?好吧,目前还没有。明年推出的Java 9会包括JShell,有望满足你的所有REPL要求。

  哪种语言胜出?

  你该使用哪种语言用于大数据项目?恐怕这还得“视情况而定”。如果你对晦涩的统计运算进行繁重的数据分析工作,那么你不青睐R才怪。如果你跨GPU进行NLP或密集的神经网络处理,那么Python是很好的选择。如果想要一种加固的、面向生产环境的数据流解决方案,又拥有所有重要的操作工具,Java或Scala绝对是出色的选择。

 

  当然,不一定非此即彼。比如说,如果使用Spark,你可以借助静态数据,使用R或Python来训练模型和机器学习管道(pipeline),然后对该管道进行序列化处理,倒出到存储系统,那里它可以供你的生产Scala Spark Streaming应用程序使用。虽然你不应该过分迷恋某一种语言(不然你的团队很快会产生语言疲劳),使用一套发挥各自所长的异构语言也许会给大数据项目带来成效。





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