如何選擇大資料的程式語言

　　有一個大資料專案，你知道問題領域(problem domain)，也知道使用什麼基礎設施，甚至可能已決定使用哪種框架來處理所有這些資料，但是有一個決定遲遲未能做出：我該選擇哪種語言?(或者可能更有針對性的問題是，我該迫使我的所有開發人員和資料科學家非要用哪種語言?)這個問題不會推遲太久，遲早要定奪。

　　當然，沒有什麼阻止得了你使用其他機制(比如XSLT轉換)來處理大資料工作。但通常來說，如今大資料方面有三種語言可以選擇：R、Python和Scala，外加一直以來屹立於企業界的Java。那麼，你該選擇哪種語言?為何要選擇它，或者說何時選擇它?

　　下面簡要介紹了每種語言，幫助你做出合理的決定。

　R

　　R經常被稱為是“統計人員為統計人員開發的一種語言”。如果你需要深奧的統計模型用於計算，可能會在CRAN上找到它――你知道，CRAN叫綜合R檔案網路(Comprehensive R Archive Network)並非無緣無故。說到用於分析和標繪，沒有什麼比得過ggplot2。而如果你想利用比你機器提供的功能還強大的功能，那可以使用SparkR繫結，在R上執行Spark。

　　然而，如果你不是資料科學家，之前也沒有用過Matlab、SAS或OCTAVE，可能需要一番調整，才能使用R來高效地處理。雖然R很適合分析資料，但是就一般用途而言不太擅長。你可以用R構建模型，但是你需要考慮將模型轉換成Scala或Python，才能用於生產環境，你不太可能使用這種語言編寫一種叢集控制系統(運氣好的話，你可以對它進行除錯)。

　Python

　　如果你的資料科學家不使用R，他們可能就會徹底瞭解Python。十多年來，Python在學術界當中一直很流行，尤其是在自然語言處理(NLP)等領域。因而，如果你有一個需要NLP處理的專案，就會面臨數量多得讓人眼花繚亂的選擇，包括經典的NTLK、使用GenSim的主題建模，或者超快、準確的spaCy。同樣，說到神經網路，Python同樣遊刃有餘，有Theano和Tensorflow;隨後還有面向機器學習的scikit-learn，以及面向資料分析的NumPy和Pandas。

　　還有Juypter/iPython――這種基於Web的筆記本伺服器框架讓你可以使用一種可共享的日誌格式，將程式碼、圖形以及幾乎任何物件混合起來。這一直是Python的殺手級功能之一，不過這年頭，這個概念證明大有用途，以至於出現在了奉行讀取-讀取-輸出-迴圈(REPL)概念的幾乎所有語言上，包括Scala和R。

　　Python往往在大資料處理框架中得到支援，但與此同時，它往往又不是“一等公民”。比如說，Spark中的新功能幾乎總是出現在Scala/Java繫結的首位，可能需要用PySpark編寫面向那些更新版的幾個次要版本(對Spark Streaming/MLLib方面的開發工具而言尤為如此)。

　　與R相反，Python是一種傳統的面嚮物件語言，所以大多數開發人員用起來會相當得心應手，而初次接觸R或Scala會讓人心生畏懼。一個小問題就是你的程式碼中需要留出正確的空白處。這將人員分成兩大陣營，一派覺得“這非常有助於確保可讀性”，另一派則認為，2016年，我們應該不需要就因為一行程式碼有個字元不在適當的位置，就要迫使直譯器讓程式執行起來。

　Scala

　　現在說說Scala：在本文介紹的四種語言中，Scala是最輕鬆的語言，因為大家都欣賞其型別系統。Scala在JVM上執行，基本上成功地結合了函式正規化和麵向物件正規化，目前它在金融界和需要處理海量資料的公司企業中取得了巨大進展，常常採用一種大規模分散式方式來處理(比如Twitter和LinkedIn)。它還是驅動Spark和Kafka的一種語言。

　　由於Scala在JVM裡面執行，它可以立即隨意訪問Java生態系統，不過它也有一系列廣泛的“原生”庫，用於處理大規模資料(尤其是Twitter的Algebird和Summingbird)。它還包括一個使用非常方便的REPL，用於互動式開發和分析，就像使用Python和R那樣。

　　我個人非常喜歡Scala，因為它包括許多實用的程式設計功能，比如模式匹配，而且被認為比標準的Java簡潔得多。然而，用Scala來開發不止一種方法，這種語言將此作為一項特色來宣傳。這是好事!不過考慮到它擁有圖靈完備(Turing-complete)的型別系統和各種彎彎曲曲的運算子(“/:”代表foldLeft，“:\”代表foldRight)，很容易開啟Scala檔案，以為你看到的是某段討厭的Perl程式碼。這就需要在編寫Scala時遵循一套好的實踐和準則(Databricks的就很合理)。

　　另一個缺點是，Scala編譯器執行起來有點慢，以至於讓人想起以前“編譯!”的日子。不過，它有REPL、支援大資料，還有采用Jupyter和Zeppelin這一形式的基於Web的筆記本框架，所以我覺得它的許多小問題還是情有可原。

　Java

　　最終，總是少不了Java――這種語言沒人愛，被遺棄，歸一家只有通過起訴谷歌才有錢可賺時才似乎關心它的公司(注：Oracle)所有，完全不時髦。只有企業界的無人機才使用Java!不過，Java可能很適合你的大資料專案。想一想Hadoop MapReduce，它用Java編寫。HDFS呢?也用Java來編寫。連Storm、Kafka和Spark都可以在JVM上執行(使用Clojure和Scala)，這意味著Java是這些專案中的“一等公民”。另外還有像Google Cloud Dataflow(現在是Apache Beam)這些新技術，直到最近它們還只支援Java。

　　Java也許不是搖滾明星般備受喜愛的首選語言。但是由於研發人員在竭力理清Node.js應用程式中的一套回撥，使用Java讓你可以訪問一個龐大的生態系統(包括分析器、偵錯程式、監控工具以及確保企業安全和互操作性的庫)，以及除此之外的更多內容，大多數內容在過去二十年已久經考驗(很遺憾，Java今年迎來21歲，我們都老矣)。

　　炮轟Java的一個主要理由是，非常繁瑣冗長，而且缺少互動式開發所需的REPL(R、Python和Scala都有)。我見過10行基於Scala的Spark程式碼迅速變成用Java編寫的變態的200行程式碼，還有龐大的型別語句，它們佔據了螢幕的大部分空間。然而，Java 8中新的Lambda支援功能對於改善這種情況大有幫助。Java從來不會像Scala那麼緊湊，但是Java 8確確實實使得用Java進行開發不那麼痛苦。

　　至於REPL?好吧，目前還沒有。明年推出的Java 9會包括JShell，有望滿足你的所有REPL要求。

　哪種語言勝出?

　　你該使用哪種語言用於大資料專案?恐怕這還得“視情況而定”。如果你對晦澀的統計運算進行繁重的資料分析工作，那麼你不青睞R才怪。如果你跨GPU進行NLP或密集的神經網路處理，那麼Python是很好的選擇。如果想要一種加固的、面向生產環境的資料流解決方案，又擁有所有重要的操作工具，Java或Scala絕對是出色的選擇。

　　當然，不一定非此即彼。比如說，如果使用Spark，你可以藉助靜態資料，使用R或Python來訓練模型和機器學習管道(pipeline)，然後對該管道進行序列化處理，倒出到儲存系統，那裡它可以供你的生產Scala Spark Streaming應用程式使用。雖然你不應該過分迷戀某一種語言(不然你的團隊很快會產生語言疲勞)，使用一套發揮各自所長的異構語言也許會給大資料專案帶來成效。