当谈到ApacheSPark框架时，数据科学（网络）社区分为两个阵营：有的认为 Scala 好用，有的认为 Python 好用。本文的目的就是比较两者的优缺点，以供大家参考。

ApacheSPark是目前最流行的大数据分析框架（之一）。可以为Scala、Python、 Java 和R语言提供API支持，但本文只讨论前两种语言。因为Java不支持读写—评估—输出这一循环，R语言普及度又不高。前两种中，认为Scala好用的人表示，用Scala编写ApacheSPark很快。而且Scala作为静态类型的语音，已经被编译收录到了 JVM （Java虚拟机）。作者认为，每一种方法都有其优缺点，最终的选择应取决于应用程序的类型。

性能

Scala的运行速度通常比Python快10倍左右。（因为JVM技术支持Scala语言的运行。）相比之下，作为动态类语言的Python，速度明显缓慢。因为在Python中调用ApacheSPark库需要大量的代码处理。所以从性能方面讲，Scala更适合对有限数据库的调用。

此外，Scala基于JVM技术，又根植于 Hadoop 框架下的 HDFS 文件系统，所以它同Hadoop框架的交互、兼容非常好。相比之下，Python于Hadoop框架的交互就及其糟糕了。开发人员甚至得使用第三方插件才行(如hadopy)。

学习曲线

这两种语言都是功能性、面向特定对象的语言，它们具有相似的语法构造。与Python相比，Scala可能要复杂一些，因为它的功能更加高级。Python适合于简单的逻辑处理，而Scala更适合于复杂的工作流。但Python也不是一无是处，因为Python语法简单，有着更加标准的程序库。

并发性

Scala有多个标准程序库，而且支持在大数据生态系统中快速集成数据库。它可以使用多个并发基元编写代码，而Python不支持并发或 多线程 编写代码。不过，Python支持重量级进程分叉。只不过它一次只能有一个线程处于活跃状态。而且每当编写新代码时，都必须重新启动其他进程，这无疑会增加内存的占用。

实用性

Python的特点是简洁、容易上手。而Scala则在框架、库、隐式、宏等方面有着极大的优势。这也是Scala在 MapReduce 框架中有着优秀表现的原因。由于Scala的API采集一致，因此许多Scala数据框架遵循着相似的数据类型。开发人员只需学习它常用的标准程序库，就可以轻松地掌握其他库。ApacheSPark是用Scala编写的，因此了解Scala也可以帮助您认识并修改ApacheSPark内部的功能。但对于NLP来说，Python则是首选。（因为Scala缺乏用于机器学习或NLP的工具。）此外，Python也是GraphX、GraphFrames和MLLib的不二之选。Python的可视化库是对Pyspark的补充。这是ApacheSPark和Scala都没有的东西。

代码恢复与安全

Scala作为静态类语言，它支持我们查找编译时犯的错误。而Python是动态类语言。也就是说，在每次更改现有代码时，Python语音更容易出错。因此，用Scala重构代码比Python重构更容易。

结语

Python运行速度较慢，但上手容易。Scala是运行最快且上手能力适中的 编程语言 。通过Scala能帮助你能更加全面的了解ApacheSPark，因为ApacheSPark就是用Scala编写的（但也不是绝对）。要知道，对编程语言的选择取决于项目的特征，我们要根据项目的特征做到灵活变通。Python面向分析，Scala面向工程，但这两种语言都是构建数据科学应用程序的优秀语言。总的来说，Scala更能充分的利用ApacheSPark的特征。