اسکالا در مقابل جاوا

اسکالا و جاوا دو زبان برنامه‌نویسی قدرتمند هستند که به طور گسترده در توسعه داده‌های بزرگ استفاده می‌شوند. در حالی که جاوا به دلیل پایداری و سادگی خود شناخته شده است، اسکالا با سینتکس مختصر و ویژگی‌های برنامه‌نویسی تابعی، برای برنامه‌های مقیاس‌پذیر و داده‌محور ایده‌آل است. به جای انتخاب یکی از این دو، توسعه‌دهندگان اغلب نقاط قوت هر دو را ترکیب می‌کنند تا جریان‌های کاری پیچیده داده‌ها را ساده‌سازی کنند.

بررسی اجمالی

اسکالا و جاوا دو زبان برنامه‌نویسی هستند که معمولاً برای ساخت برنامه‌های داده‌ای و خطوط لوله داده استفاده می‌شوند. اگرچه این زبان‌ها از نظر سینتکس، ویژگی‌ها و قابلیت‌ها تفاوت‌های مشخصی دارند، به جای فکر کردن به اسکالا در مقابل جاوا، بهتر است بپرسیم چرا از اسکالا همراه با جاوا استفاده کنیم. این دو زبان با هم جریان‌های کاری داده‌های بزرگ را ساده‌سازی می‌کنند و مزایای متعددی نسبت به استفاده از جاوا به تنهایی ارائه می‌دهند. در این مقاله، جاوا و اسکالا را مقایسه می‌کنیم، شباهت‌ها و تفاوت‌های آن‌ها را توضیح می‌دهیم، نقاط قوت و ضعف آن‌ها را برجسته می‌کنیم و نشان می‌دهیم که چگونه این دو زبان برای توسعه کارآمدتر با هم کار می‌کنند.

اسکالا در مقابل جاوا: شباهت‌ها و تفاوت‌ها

بیایید ابتدا شباهت‌ها و تفاوت‌های بین اسکالا و جاوا را با بررسی هفت عامل کلیدی ارزیابی کنیم. این مقایسه دید کلی از قابلیت‌ها و نقاط قوت هر زبان ارائه می‌دهد.

هدف مورد نظر

جاوا ابزاری محبوب برای ایجاد برنامه‌های داده‌ای، خطوط لوله داده، سیستم‌های پردازش داده توزیع‌شده، سیستم‌های پردازش جریانی و پایگاه‌های داده NoSQL است. همچنین زبان اصلی برای توسعه ابزارهای مرتبط با هدوپ، از جمله MapReduce و YARN است.

اسکالا یک زبان برنامه‌نویسی عمومی است که بر روی ماشین مجازی جاوا (JVM) ساخته شده و به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد برنامه‌های وب، کدهای بک‌اند برای برنامه‌های موبایل و سیستم‌های داده بزرگ را بسازند. همان‌طور که از نامش پیداست، مقیاس‌پذیری عظیمی برای بارهای کاری داده بزرگ ارائه می‌دهد و امکان پردازش و تحلیل سریع و کارآمد مقادیر زیادی داده را فراهم می‌کند. اسکالا می‌تواند بسیاری از توابع مشابه پایتون را به کار ببرد. به همین دلیل، می‌توان از آن برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین نیز استفاده کرد.

نوع کد

اسکالا قدرت زیادی را در چند خط کد جای می‌دهد. این در مقابل جاوا قرار دارد که معمولاً بسیار کمتر مختصر است. اسکالا با در نظر گرفتن همه چیز به عنوان یک شیء و با استفاده از استنتاج نوع (type inference) که به کامپایلر اسکالا اجازه می‌دهد نوع عبارات را به طور خودکار با استفاده از اطلاعات زمینه‌ای استنباط کند، مختصر باقی می‌ماند. استنتاج نوع نیاز به اعلام صریح آن‌ها را از بین می‌برد.

سازگاری به عقب

جاوا می‌تواند روی نسخه‌های قدیمی‌تر یا جدیدتر بدون مشکل اجرا شود. با این حال، اسکالا سازگاری به عقب ندارد و تنها می‌تواند روی جدیدترین نسخه اجرا شود.

ارزیابی تنبل

ارزیابی تنبل (Lazy evaluation) ویژگی‌ای است که تنها در اسکالا موجود است. ارزیابی تنبل محاسبه یک عبارت را تا زمانی که ارزش آن واقعاً مورد نیاز باشد—یعنی زمانی که فراخوانی یا ارجاع داده شود—به تأخیر می‌اندازد. این نه تنها عملکرد را بهبود می‌بخشد، بلکه می‌تواند به حل مشکلات وابستگی دایره‌ای کمک کند.

بارگذاری اپراتور

یکی دیگر از ویژگی‌های منحصر به فرد اسکالا، پشتیبانی از بارگذاری اپراتور است، تکنیک برنامه‌نویسی پیشرفته‌ای که برای بهینه‌سازی کد استفاده می‌شود، زمانی که یک کلاس بیش از یک متد با نام یکسان اما امضاهای متفاوت دارد.

منحنی یادگیری

منحنی یادگیری برای اسکالا بسیار تندتر از جاواست. سینتکس پیچیده‌تر اسکالا و رویکرد مختصر و کمتر است بیشتر، آن را برای مبتدیان به طور قابل‌توجهی دشوارتر می‌کند. در مقابل، جاوا یادگیری آسانی دارد. این یک زبان با ساختار خوب و سینتکس نسبتاً ساده است، به‌ویژه در مقایسه با اسکالا.

پشتیبانی جامعه

جاوا از مجموعه غنی از چارچوب‌ها و کتابخانه‌ها و یک جامعه فعال از کاربران بهره می‌برد. اسکالا یک زبان جدیدتر با پایگاه کاربری بسیار کوچک‌تر است. اگرچه محبوبیت اسکالا در حال رشد است، مجموعه منابع توسعه‌دهندگان و پشتیبانی جامعه نسبتاً کوچک است.

جاوا و اسکالا هر کدام در چه زمینه‌ای برتری دارند

جاوا و اسکالا نیازهای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار را به روش‌های مختلفی برآورده می‌کنند. بیایید بررسی کنیم که چگونه جاوا و اسکالا هر کدام در ساخت برنامه‌های داده‌ای استفاده می‌شوند و موارد استفاده خاص برای هر کدام را برجسته کنیم.

جاوا

خطوط لوله داده و تحلیل‌ها

جاوا برای ذخیره، تحلیل و پردازش مجموعه‌های داده بزرگ در فرآیندهای ELT/ETL مفید است. فراتر از تحلیل داده، جاوا همچنین می‌تواند برای چندین مورد استفاده دیگر در علم داده، از جمله وارد کردن و تمیز کردن داده‌ها، تحلیل آماری و تجسم داده‌ها به کار گرفته شود.

توسعه هدوپ

برنامه MapReduce هدوپ یک چارچوب برنامه‌نویسی مبتنی بر جاوا است که با اجزای هدوپ تعامل دارد. تابع map آن برای فیلتر کردن و مرتب‌سازی داده‌ها استفاده می‌شود، در حالی که تابع reduce نتایج خروجی تابع map را ادغام می‌کند.

سیستم‌های اینترنت اشیا (IoT)

جاوا به دلیل انعطاف‌پذیری و تطبیق‌پذیری، پلتفرم ایده‌آلی برای دستگاه‌ها و سیستم‌های اینترنت اشیا است. جاوا مستقل از پلتفرم است، بنابراین می‌تواند بدون نیاز به تغییر در کد روی انواع مختلف دستگاه‌ها و سیستم‌های عامل اجرا شود. برای دستگاه‌های اینترنت اشیا با منابع محدود و سخت‌افزارهای مختلف، جاوا استقرار سیستم‌های اینترنت اشیا را برای موارد استفاده متعدد، از جمله مصرف‌کننده، تولید، کنترل کیفیت و اتوماسیون ساده‌سازی می‌کند.

اسکالا

پردازش داده

اسکالا ابزاری فوق‌العاده مفید برای پردازش و مدیریت داده‌هاست. این زبان تعامل بین پایگاه‌های داده توزیع‌شده را تسهیل می‌کند و پردازش موازی را امکان‌پذیر می‌سازد، که پردازش مقادیر عظیمی از داده‌ها را به سرعت و کارآمد ممکن می‌کند. یکی از بزرگ‌ترین مشارکت‌های اسکالا در پردازش داده‌های بزرگ، آپاچی اسپارک است. آپاچی اسپارک که به زبان اسکالا نوشته شده، یک موتور پردازش داده‌های بزرگ بسیار محبوب است که برای کار با داده‌ها در محیط‌های محاسبات توزیع‌شده طراحی شده است، اما مدیریت آن دشوار و مقیاس‌پذیری آن پرهزینه است. abstractions اسپارک پیچیدگی‌های ذاتی استفاده از منابع توزیع‌شده مانند حافظه و محاسبات را پنهان نمی‌کنند. تلاش قابل‌توجهی به زیرساخت‌ها اختصاص داده می‌شود به جای تمرکز بر داده‌ها.

یادگیری ماشین

پشتیبانی اسکالا از برنامه‌نویسی تابعی و قابلیت همکاری با جاوا، آن را برای استفاده در یادگیری ماشین (ML) مناسب می‌سازد. علاوه بر این، کتابخانه‌های اسکالا برای یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی الگوریتم‌هایی ارائه می‌دهند که می‌توانند با اسکالا استفاده شوند.

پردازش جریانی

اسکالا گزینه‌ای محبوب برای پردازش جریانی است. آپاچی فلینک، چارچوب پردازش جریانی متن‌باز محبوب با پشتیبانی از پردازش زمان واقعی، با استفاده از اسکالا نوشته شده است. آپاچی کافکا یکی دیگر از ابزارهای محبوب برای ساخت خطوط لوله داده زمان واقعی است و معمولاً با اسکالا و فلینک برای ساخت برنامه‌های پردازش جریانی استفاده می‌شود. علاوه بر این، Akka، چارچوب محبوب دیگری از اسکالا که برای ساخت سیستم‌های توزیع‌شده استفاده می‌شود، نیز از پردازش جریانی پشتیبانی می‌کند.

استفاده از جاوا با اسکالا

از آنجا که اسکالا برای اجرا روی ماشین مجازی جاوا طراحی شده است، کد آن می‌تواند به طور یکپارچه با کد جاوا تعامل داشته باشد. اسکالا می‌تواند کد جاوا را مستقیماً فراخوانی کند و از کتابخانه‌ها و چارچوب‌های جاوا به طور بومی استفاده کند. توسعه‌دهندگان اسکالا به طور معمول از کتابخانه‌ها و چارچوب‌های جاوا در پروژه‌های اسکالا خود استفاده می‌کنند و بالعکس. علاوه بر این، کد اسکالا می‌تواند از کلاس‌ها، متدها و متغیرهای جاوا به همان شیوه‌ای که از موارد خود استفاده می‌کند، بهره ببرد. این سازگاری نزدیک به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا از مزایای هر دو زبان در یک پروژه استفاده کنند و سینرژی قدرتمندی برای موارد استفاده متعدد داده‌های بزرگ ایجاد کنند.