为什么学习大数据框架Spark要用Python而不是用Scala_大数据语言一定要用scala吗

Apache Spark，它是用于大数据分析、处理和计算的通用引擎。与MapReduce相比，它具有几个优点：它更快、更易于使用、简单，并且几乎可以在任何地方运行。它具有用于 SQL、机器学习和流式传输的内置工具，这使其成为 IT 行业中非常流行和最受欢迎的工具之一。

那么学习大数据框架Spark，最好学哪种语言呢？关于python和scala，两者一直争论不休。

虽然说Spark是用scala进行开发的，但是如果你不做spark源码贡献，二次开发，基本上就不需要学scala，或者你不需要看spark源码，也就不需要学scala。

另外scala从编程语言排行榜中可以看出，越来越弱，再有scala语法复杂，很多高级语法百度都查不到。

开发高效，运行高效，也就是所谓的python 和 c++的组合，python负责开发高效，c++负责底层运行高效。

另外，在Spark官方网站上，第一建议语言为python。

基于此，早就已经出现的工具PySpark，下面就简单介绍一下这个工具。

什么是PySpark？

PySpark 是 Apache Spark 社区发布的用于 Spark 的 Python API，用于支持 Python 和 Spark。使用 PySpark，也可以轻松地在 Python 编程语言中使用 RDD。在处理庞大的数据集时，PySpark表现的非常出色。无论是对大型数据集执行计算还是仅仅分析它们，数据工程师都在转向使用这个工具。

如果您已经熟悉 Python 和 Pandas 等库，那么 PySpark 是一种很好的学习语言，可以创建更具可扩展性的分析和管道。

PySpark 的主要特点

• 实时计算：PySpark 框架中的内存处理，表延迟更低。

• Polyglot：PySpark 框架与 Scala、Java、Python 和 R 等多种语言兼容，这使其成为处理大型数据集的最佳框架之一。

• 缓存和磁盘持久性：这个框架提供了强大的缓存和出色的磁盘持久性。

• 快速处理：PySpark 框架比其他传统的大数据处理框架要快得多。

• 适用于 RDD：Python 编程语言是动态类型的，这在使用 RDD 时很有帮助。

为什么选择PySpark

Apache Spark在处理庞大的数据集时，执行的效率非常高。

同时，Python 是数据科学家、数据分析师和许多其他 IT 专家中使用最广泛的编程语言之一，原因是Python很简单并且具有交互式界面，而且包含丰富的第三方库。

因此，数据科学人员相信它可以对大数据执行数据分析、机器学习和更多任务。所以，很明显，结合 Spark 和 Python 将迸发出意想不到的效果。

这正是 Apache Spark 社区在提出名为PySpark的工具时所做的，该工具基本上是 Apache Spark 的 Python API。

下面是PySpark类库与标准Spark框架的简单对比：

Python VS Spark

Spark 最常用的编程语言是 Python 和 Scala。现在，如果您要学习 PySpark（Spark with Python），那么重要的是您知道为什么以及何时将 Spark 与 Python 一起使用，而不是 Spark 与 Scala 一起使用。

最后，仔细查看 Python 和 Scala 之间的对比：

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