大数据开发语言用Scala还是Go好
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Scala是一种较旧且更成熟的编程语言，已在并发编程和大数据处理等领域找到了自己的定位。 另一方面，Go是Google为克服C ++的批评而创建的一种更新，更简单的语言。 设计考虑多核处理器的语言。
两者都是出色的语言，可以为并发应用程序和流处理实现出色的性能，但是它们的设计却大不相同。在本文中，我将尝试为您简要介绍这两种语言，它们的优缺点，并回顾一些实际的用词情况，在这些情况下，我们将推荐一种语言而不是另一种语言。
简而言之Scala
Scala是一种由学者创建的编程语言，它是在JVM上运行的Java的第一种替代方法。 它定义为：
Scala是一种现代的多范式编程语言，旨在以简洁，优雅且类型安全的方式表达常见的编程模式。[1]
Scala既面向功能又面向对象，提供了两全其美的优势。 它具有定义程序的灵活方式，并且由您决定如何描述它们：从纯函数式编程到纯面向对象的编程。
像Java一样，Scala是面向对象的：
从每个值都是对象的意义上讲，Scala是一种纯面向对象的语言。对象的类型和行为通过类和特征来描述。[1]
它还为功能编程和强大的静态类型系统提供支持。 与Java不同，Scala具有功能编程语言的许多功能，例如Scheme，Standard ML和Haskell，包括currying，类型推断，不变性，惰性评估和模式匹配。 它还具有一个高级类型系统，该系统支持代数数据类型，协方差和对数，高阶类型(但不包括高阶类型)和匿名类型。
从每个功能都是一个值的意义上讲，Scala也是一种功能语言。 Scala提供了用于定义匿名函数的轻量级语法，它支持高阶函数，它允许嵌套函数，并支持currying。[1]
Java中不存在的Scala的其他功能包括运算符重载，可选参数，命名参数和原始字符串。 相反，Scala中没有的Java功能就是检查异常，事实证明这是有争议的。
在其他用例中，Scala在大数据中被大量使用。 诸如Twitter之类的公司转移到Scala，特别是因为更好的并发支持。 Scala功能强大，但很难学习，并且仍然存在与Java的兼容性问题。
Scala使用的两个关键驱动因素是基于用于并行编程的actor系统的Akka框架和用于大数据的Spark处理引擎。 由于其学术性质，与Akka或Spark以外的其他语言相比，Scala在实际单词中没有发现太多用法。 尽管它在金融机构中大量使用。
Scala 的优点
在JVM上运行。 它具有多年来构建的所有JVM优化功能，并且与Java兼容。
非常简洁，与Java或GO相比，它需要更少的样板代码。
函数式编程和面向对象。
类型系统非常强大。 您可以为您的库构建自定义DSL，在编译时执行检查等等。
函数式编程的所有优点。
基于参与者Actor模型的Akka生态系统使其成为并发系统的绝佳选择。
强大的构建工具。
多才多艺。 Scala可用于表达任何类型的问题。
Scala 的缺点
复杂。难以学习和掌握。通常由高级程序员使用。
太广泛了，表达同一件事的方法有一百种，每个Scala开发人员都有自己的风格，并且在大型项目中很难保持代码一致性。
Java的一些兼容性问题;同样，如果您需要使用Java库，那么它将剥夺Scala的优势。
编译速度慢。尽管有诸如Bloop之类的工具可以缓解问题。
它继承了云原生应用程序的JVM问题，例如大型容器，缓慢的警告时间，难以调整，部署缓慢等。
尽管用途广泛，但Scala只是发现了某些场景，因此并未被广泛采用。
用例
大数据和分析。由于其强大的类型系统和可扩展性，大数据领域中的许多工具(例如Spark)都使用Scala。它是数据工程师以及大型流和批处理引擎的首选语言。
并发系统和实时应用程序。 Akka框架以并发系统的可伸缩性而闻名，并广泛用于使用JVM的交易服务和其他高度并发的系统。
高度并发的API。Play框架提供了一个高度并发的Web框架，以构建由Akka支持的应用程序和API。
巨石架构。 对于大型整体应用程序(甚至是分布式应用程序)，Scala是绝佳的选择。 使用Akka群集，您可以在单个应用程序内创建高度分散的应用程序。
通常，Scala用于为特定领域(例如Akka或Spark)构建框架和库。
简而言之
Go是另一种野兽。与Scala相比，它不那么优雅，功能强大或简洁，但它是为特定目的而构建的，并且做得非常好。
Go由Google创建，并且在语法上与C类似。它的目标是通过添加内存安全性，垃圾回收，结构化类型来克服C ++中存在的不安全操作。它非常容易学习和使用。它是为多核计算机而构建的，以最大程度地提高并发程序的并行性。它使用称为Go Routines的非常轻量级的绿色线程进行并发编程。
Go可以快速编译为机器代码，但具有垃圾回收的便利性和运行时反射的功能。这是一种快速的，静态类型的编译语言，感觉就像是一种动态类型的解释语言。[2]
Go很小，但是它涵盖了许多用例，例如微服务，流处理，CLI等。 Golang为在不同平台上生成二进制文件提供了出色的支持，而无需在目标上安装Go。 由于二进制文件小而有效，因此非常适合使用Containers打包的云本机应用程序。 您的应用程序容器可以打包到一个很小的容器(〜5–10MB)中，只需几秒钟即可部署，这使其成为比JVM语言更好的微服务选择。 有关更多信息，请查看我有关在Kubernetes中部署Go Microservices的文章。
Go 的优点
超快速的编译器，感觉就像是一种解释语言。很棒的开发人员经验。快速的开发过程和提高的生产率。
简单安全，我对Go的钟爱是通常只有一种表达问题的方式，这可以加快开发，代码审查以及整个开发过程的速度。
非常适合初级和高级开发人员。 由于它不需要虚拟环境，因此非常容易学习和采用。
云原生应用程序和Kubernetes的完美选择。由于体积小，没有预热时间和速度。
借助Go Routines，并发变得容易。
伟大的标准库，其中包括Web服务器。
Go可以用于各种场景：CLI，Web应用程序，流处理等。
资源使用率极低。您可以在一台服务器上运行数百万个Go例程。与JVM相比，它使用的RAM和CPU很少，因此运行起来便宜得多。
Go 的缺点
它不够简洁，很难保持代码干燥。
太简单的基本事物(如泛型)在Go中不可用，尽管很快就会支持。
这是一种相对较新的语言，没有太多的库或教程。
依赖管理有点反常，很难管理，但是自从添加go mod以来，它已经得到了改进。 好消息是，go mod是语言的一部分，而不是像sbt这样的单独项目，尽管sbtis功能更强大。
错误处理很麻烦。
与Scala相比，它不够优雅，强大和灵活。
与Scala相比，Go有点不成熟。
用例
CLI和脚本：像kubectl这样的大多数CLI使用Go。
Web应用程序。由于它是高度并发的，并且不需要太多资源，因此非常适合处理HTTP请求。
流应用程序。 Go可以使用Go例程快速处理数百万个事件。 它是Scala中Akka流的竞争对手。
微服务。 由于体积小，速度快且具有监视功能，Go是云原生微服务的理想选择。
无服务器和云应用程序。Go是无服务器功能的理想选择，尤其是在Google Cloud中。
Scala vs Go
Scala 编程语言是强类型，具有垃圾回收器，它们安全，高度并发，并且每秒可以处理数百万条记录。
对于流处理，Go更易于使用，但依赖于发布/订阅系统(例如Kafka)和NoSql数据库(例如Cassandra)。 Akka本身就是一头野兽，可以自己管理大量请求而没有任何依赖关系，它还提供了更多这样的背压。
对于Web应用程序，Play框架更适合有状态的Web应用程序或寿命长的应用程序，在这些应用程序中，JVM有足够的时间来优化应用程序。 Scala非常适合迷你服务或整体应用。 如果您需要与Akka集成，这也是一个不错的选择。 另一方面，GO更适合微服务，云本机应用程序和无服务器功能。 对于云中的无状态API，我会使用GO，因为它更便宜，更容易。
Go提供了强大的支持gRPC为内部微服务提供了绝佳的选择，这些微服务可以以流的方式快速使用。
对于大数据，Scala或Python是最佳选择。 GO在大数据世界中仍处于起步阶段。
通常，Go的运行和租赁成本较低。 因此，如果成本是一个问题，请研究GO。 另一方面，Scala开发人员往往是非常好的工程师，这也为组织带来了价值。
随着应用程序的增长，GO源代码将变得越来越难以维护，因此我不建议将其作为整体使用，对于更稳定，规模更大的项目，Scala是更好的选择，尤其是对于更传统的企业。
性能
这是一个棘手的问题，如果您在Google vs GO的性能方面会找到几篇文章，并且根据测试结果会有所不同。 刚开始，GO似乎在简单的用例上表现更好，但在实际情况下，Scala以及特别是Play Framework确实赶上了JIT JVM优化，该优化在运行时会调整字节码添加优化。
对于微服务，无状态应用程序和容器化应用程序，GO将更快，更轻量，这是一个巨大的优势。 通常，如果成本对您来说很重要，那么GO将占上风。 对于复杂的应用程序，整体式状态处理，Scala是更好的选择。
> GO vs Play REST Get Performance, source: https://medium.com/ymedialabs-innovation/rest-api-performance-comparison-between-golang-and-play-991a8f4040de
对于流处理，这是相同的故事。 Akka功能强大且优雅，具有庞大的生态系统并具有更多功能，但使用，开发和优化都很复杂。 如果您有一支由Akka开发人员组成的优秀团队，他们可以编写一个单例文件，比GO更快地处理事件。 但是，GO扩展非常简单。
推荐建议
如果您是开发人员…
如果您是初级开发人员和/或没有Java经验但具有Python或C ++经验，请学习GO。
如果您想在云上，启动和出色的项目中工作，请学习GO。
如果您花不起数年的时间来学习一门新语言，请学习GO。
如果您是开发流应用程序和API的后端工程师，请学习GO。
如果您拥护DevOps文化，请学习GO。
如果您使用的是Google Cloud，请学习GO。
使用GO编写脚本和命令行工具，POC或超快速API。
如果您是高级开发人员和/或Java开发人员，请学习Scala。
如果您已经使用JVM和/或在本地运行，请学习Scala。
如果您要使用Akka和Spark照顾高薪工作，请学习Scala。
如果您在大数据上投入大量资金，请学习Scala。
如果您想在更传统的行业(例如金融机构)工作，请学习Scala。
简而言之，GO既有趣又酷，易于学习且简单。在3个月内，您可以编写可用于实际用途的生产就绪应用程序。Scala既有趣，复杂又具有挑战性，但回报颇丰，它的薪酬很高，而且声望更高，特别是在大数据世界中。
如果您是技术主管…
当您没有JVM依赖性并且可以在容器内运行二进制应用程序时，请使用GO。
将GO用于无服务器功能而不是JVM。
将GO用于在云或Kubernetes中管理的短期分布式Web应用程序或API。
将GO用于自定义脚本，小型作业和CLI。
使用GO以很少的资源以低成本消耗和处理大量事件。
如果您在云(特别是Google Cloud)中运行，请使用GO。
如果您依赖JVM或您的开发团队已经熟悉Java，请使用Scala。
将Scala用于利用JVM优化的高并发分布式系统。
将Scala用于大数据，尤其是Spark。
如果您的Java应用程序存在扩展问题，请使用Scala。
总而言之，GO是一种消耗很少且易于采用的二进制语言，对于您的工具带来说它是一个不错的工具，但是我不会将它用作大型组织的唯一编程语言，因为它不那么通用和其他语言一样。Scala更加困难，但是如果您已经在使用Java，那么这是一个很好的下一步。
如果您是经理…
使用GO作为节省成本的机制。Go比Scala便宜，不仅Gogo使用更少的资源，而且开发人员的薪水更低。
将GO用于无服务器或Kubernetes。
使用GO吸引年轻的人才，并将公司介绍为一家初创公司。
由于您的大多数GCP服务都基于GO API，因此如果您在Google Cloud中运行，请使用GO。
将Scala用于关键的并发应用程序，整体或实时系统。
使用Scala吸引高技能的高级开发人员。
将Scala用于大数据。
如果您已经在使用Java，并且难以在组织中进行更改且需要花费时间，请使用Scala。
如果您想添加一种新的语言并且不能花费太多时间，GO的使用比Scala容易得多，特别是如果您已经使用C ++而不是Java。
总而言之，GO的运行和雇用人才便宜。 它易于使用，可以在广泛的用例中采用。 当您仍然是核心应用程序的另一种语言时，它也可以用作补充语言。 Scala非常适合大型项目和大数据。 如果您在JVM上投入了大量资金，则Scala是常见的下一步。
结论
在过去的几年中，我一直在使用Go和Scala，两者都有其优点和缺点。作为开发人员，我喜欢在Scala中解决问题，它非常优雅，简洁，强大。和使用的喜悦;但是在现实世界中，我倾向于更频繁地使用GO，因为我可以更快，更便宜地完成工作。当您在需要赚钱的公司工作时，这就是这种方式。由于快速的编译时间和部署时间以及极低的资源使用率，GO是用于云原生应用程序的最具成本效益的语言。尽管如此，对于大数据和高度并发的关键系统来说，Scala是最佳选择，它也比GO更成熟。对于更大，更传统的企业，Scala往往更适合。
“大数据开发语言用Scala还是Go好”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
本文题目：大数据开发语言用Scala还是Go好
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