GO在性能方面表現(xiàn)出色，比Java提供的近lust速度具有較低的內(nèi)存使用情況，並且執(zhí)行速度要比Python更快，這是CPU密集型數(shù)據(jù)任務(wù)的理想選擇。 2。它的goroutines提供了高效，簡單的並發(fā)性，為I/O型操作提供了高通量數(shù)據(jù)管道，例如Kafka流媒體和數(shù)據(jù)庫寫入，表現(xiàn)優(yōu)於Python的GIL限制線程和Java的Verbose verbose並發(fā)模型。 3。雖然Go缺乏潘達(dá)（Pandas）等成熟的高級數(shù)據(jù)庫，並且ML集成有限，但其生態(tài)系統(tǒng)包括Kafka，Cloud API和ORMS的強(qiáng)大工具，需要更多的自定義代碼，但可以提供可靠性。 4。 GO啟用具有單二進(jìn)制輸出，最小碼頭圖像，快速啟動和強(qiáng)大可觀察性的無縫部署，簡化了Kubernetes和無服務(wù)器環(huán)境中的操作。使用GO進(jìn)行高性能攝入，實(shí)時(shí)處理和輕巧的ETL服務(wù)，但要依靠Python進(jìn)行探索性分析和復(fù)雜的轉(zhuǎn)換，因?yàn)镚O補(bǔ)充而不是代替?zhèn)鹘y(tǒng)的數(shù)據(jù)工程語言。

當(dāng)涉及到數(shù)據(jù)工程時(shí)，可以選擇大量數(shù)據(jù)，構(gòu)建管道，處理並發(fā)和確保低延遲操作 - 語言選擇很重要。 GO（Golang）近年來已成為一種引人注目的選擇，尤其是對於至關(guān)重要的績效 - 後端系統(tǒng)。但是，它如何真正與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)工程語言（如Python，Java甚至Rust）相吻合？

讓我們打破GO在數(shù)據(jù)工程用例中的性能，並將其與常見替代方案進(jìn)行比較。

1。性能：速度和資源效率

GO閃耀著原始性能，尤其是與解釋或高刺激語言相比。

• 執(zhí)行速度：將編譯到本機(jī)機(jī)器代碼，通常運(yùn)行速度明顯快於Python。對於CPU密集型任務(wù)，例如數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，過濾或聚集，GO的GO可以比CPYTHON快10-50倍。
• 內(nèi)存使用率：GO使用的內(nèi)存少於Java（沒有重型JVM開銷），並且比Python的動態(tài)內(nèi)存模型更可預(yù)測。
• 啟動時(shí)間：比基於JVM的語言快得多。這對於無服務(wù)器環(huán)境或短壽命數(shù)據(jù)處理作業(yè)來說是理想的選擇。

比較：

• GO vs Python：速度和並發(fā)贏得勝利。
• GO VS Java：可比性的性能，但GO具有較低的內(nèi)存足跡和更簡單的部署。
• GO VS Rust：Rust稍微更快，更安全，但是Go可以為開發(fā)人員的生產(chǎn)力和簡單性提供一些性能。

示例：解析JSON日誌的1GB。

• python（熊貓）：?30秒
• Java（Spark）：?8秒
• 去：?5秒
• 銹：?3.5秒

Go提供了近乎持久的表現(xiàn)，而認(rèn)知開銷要少得多。

2。數(shù)據(jù)管道的並發(fā)

數(shù)據(jù)工程通常涉及I/O高度操作：從Kafka閱讀，寫入數(shù)據(jù)庫，調(diào)用API。 Go的Goroutines使這一簡單有效。

• Goroutines是由GO運(yùn)行時(shí)管理的輕質(zhì)線程。成千上萬的人可以同時(shí)運(yùn)行最小的開銷。
• sync軟件包和頻道可以在數(shù)據(jù)階段之間進(jìn)行安全可讀的協(xié)調(diào)。
• 從多個(gè)來源提取的流媒體管道或ETL工人的理想選擇。

示例：從卡夫卡（Kafka）消耗的GO服務(wù)，轉(zhuǎn)換消息和寫入PostgreSQL可以使用僅幾行並發(fā)邏輯處理數(shù)千條消息。

將其比較：

• Python ：需要異步或螺紋（GIL限制），更複雜且效率較低。
• Java ：固體並發(fā)（通過線程或項(xiàng)目反應(yīng)器），但更多的樣板。
• node.js ：異步/等待有助於，但對CPU重型步驟的表現(xiàn)不佳。

GO擊中一個(gè)最佳位置：簡單的語法，高吞吐量和真實(shí)的並行性。

3。生態(tài)系統(tǒng)和圖書館

這是落後於更具成熟的數(shù)據(jù)語言的地方。

• 沒有熊貓等效：GO缺乏成熟的高級數(shù)據(jù)操縱庫。您通常會編寫循環(huán)和結(jié)構(gòu)而不是單線。
• 有限的ML/數(shù)據(jù)科學(xué)集成：與Python不同，GO在分析或建模工作流程中不使用。
• 增長工具：圖書館如下：
  • github.com/segmentio/kafka-go - 強(qiáng)大的kafka客戶端
  • google.golang.org/api - Google Cloud SDK
  • gorm.io/gorm - 數(shù)據(jù)庫的ORM
  • parquet-go - 讀/寫木木

但是，您可能會編寫比Python更多的管道代碼。

權(quán)衡：您會獲得性能和可靠性，但在數(shù)據(jù)爭吵中失去了一些開發(fā)人員的速度。

4。部署和可觀察性

在生產(chǎn)環(huán)境中脫穎而出。

• 單二進(jìn)制部署：無運(yùn)行時(shí)間或虛擬環(huán)境。只需複制並運(yùn)行。
• 交叉編譯：使用GOOS=linux go build 。
• 低操作開銷：小型碼頭圖像（分散的30MB以下），快速啟動，可預(yù)測的資源使用情況。
• 與Kubernetes，Prometheus和Grafana很好地集成。

對於管理微服務(wù)或管道編排者的數(shù)據(jù)工程團(tuán)隊(duì)，這簡化了CI/CD和監(jiān)視。

何時(shí)使用數(shù)據(jù)工程

?良好：

• 高通量攝入服務(wù)（例如，API網(wǎng)關(guān)，日誌收集器）
• 實(shí)時(shí)流處理器
• 輕巧的ETL服務(wù)
• 系統(tǒng)之間的膠水代碼（例如，Kafka→S3，GRPC→BigQuery）
• 用於數(shù)據(jù)驗(yàn)證或遷移的CLI工具

?不理想：

• 探索性數(shù)據(jù)分析
• 機(jī)器學(xué)習(xí)管道
• 需要熊貓/火花的複雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

最終判決

GO並不是所有數(shù)據(jù)工程角色中Python或Spark的替代品，但它是針對特定性能至關(guān)重要組件的強(qiáng)大工具。

• 性能：接近C/RUST水平，距離Python領(lǐng)先。
• 並發(fā)：I/O Heavy管道的一流。
• 開發(fā)人員的經(jīng)驗(yàn)：比Java簡單，比Python更安全，比Rust陡峭。
• 生態(tài)系統(tǒng)：改進(jìn)，但對於高級數(shù)據(jù)任務(wù)仍未成熟。

當(dāng)您需要快速，可靠，可擴(kuò)展的服務(wù)時(shí)，請使用GO，這些服務(wù)有效地移動和處理數(shù)據(jù)，尤其是在數(shù)據(jù)平臺的邊緣。

基本上，如果您要建造管道，那麼GO是最大的競爭者。如果您正在進(jìn)行分析，請堅(jiān)持使用Python。

以上是進(jìn)行數(shù)據(jù)工程：性能比較的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！