Регистрация

[Python, Программирование, Data Mining, Big Data, R] R vs Python в продуктивном контуре

Ответить на тему
Автор Сообщение
news_bot ®

Стаж: 6 лет 3 месяца
Сообщений: 27286

Создавать темы news_bot ® написал(а)
06-Апр-2021 14:31
Цитировать

Элегантные трюки в notebook на персональном компьютере (ноутбуке) — это хорошо и интересно. Но как только речь заходит об исполнении кода в продуктивном контуре, тут же появляются масса ограничений в виде:
  • объема доступного железа;
  • требований по производительности;
  • стабильности;
  • соблюдения требований ИБ;
  • … (добавьте специи по вкусу).

Нынче в России такая фаза, что для задач data science язык python позиционируется как "серебряная пуля". Похоже, что такой тезис выдвинули те, кто продают курсы по DS на python. А дальше маховик пошел. В целом, это вполне нормально — почти все процессы в физическом мире являются колебательными.
Но, все-таки, в этом хайпе немного недоговаривают. Есть в python ряд досадных моментов, даже в базовых DS задачах, которые сильно усложняют его использование в продуктивном контуре.
Проблема 1
Имя этой проблемы — BlockManager. Это один из столпов архитектуры pandas. Внешне проявляется в том, что:
  • память потребляет "как не в себя";
  • время исполнения кода зависит от предыдущих состояний интерпретатора и последовательности операций и может меняться на несколько порядков.

Плохо то, что причины такого поведения скрыты за кулисами от обычного разработчика. Такая рулетка в продуктивном контуре при согласованных ресурсах и выделенном окне времени на расчеты мало кому нравится.
Можно, например, почитать:
Проблема 2
Типичная связка pandas + sql/spark для данных среднего объема (сотни Гб — десятки Тб) по скорости и объему требуемых аппаратных ресурсов очень сильно проигрывает связке data.table + Clickhouse на типичных задачах (преобразования data.frame). Технические детали и актуальные тесты можно посмотреть на страничке Database-like ops benchmark. Желающие могут сами скачать тесты, выполнить их на своей инфраструктуре и составить собственное мнение.
Проблема 3
Story-telling отчеты позволяют крайне эффективно предоставлять пользователям информацию. Удачная реализация концепции Literate Programming. И пользоваться таким отчетами бизнес пользователям весьма удобно. В python, к сожалению, не наблюдается аналога Rmarkdown.
Вывод
Понятно, что тренды у нас формируются курсами и требованиями к вакансиям на hh.ru. Но если говорить о решении практических задач в enterprise то использование связки R + Clickhouse оказывается куда выгоднее. К этой обойме можно еще присовокупить golang, тоже отличный инструмент.
Fin, доставайте напалм.

Предыдущая публикация — «R, Монте-Карло и enterprise задачи, часть 2».
 ===========
 Источник:
habr.com
===========
Похожие новости: Теги для поиска: #_python, #_programmirovanie (Программирование), #_data_mining, #_big_data, #_r, #_data_science, #_enterprise, #_r, #_python, #_python, #_programmirovanie (
Программирование
), #_data_mining, #_big_data, #_r
Профиль  ЛС 
Показать сообщения:     
Ответить на тему

Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы

Текущее время: 15-Май 23:27
Часовой пояс: UTC + 5