Python vs Scala：大数据预处理工具链深度评测
（示意图：Python与Scala数据预处理技术栈的知识金字塔结构，底层为语言特性，中层为工具生态，顶层为应用场景）
1. 引入与连接：大数据预处理的"语言选择困境"
1.1 一个数据工程师的周一早晨
想象一下，你是一位数据工程师，周一早晨刚到办公室就收到两条紧急消息：
- 数据科学团队抱怨上周部署的用户行为分析管道运行缓慢，处理10TB数据需要超过12小时，严重影响了A/B测试的迭代速度
- CTO计划将现有批处理系统迁移到实时处理架构，要求评估当前技术栈是否需要调整
你的团队目前混合使用Python和Scala两种语言：数据科学家用Python进行探索性分析，工程师用Scala编写生产管道。现在面临关键决策：是否需要标准化语言栈？如果需要，该选择哪条技术路径？
这个场景并非虚构，而是大数据领域从业者的日常困境。Python以其简洁易用和丰富的生态系统赢得了数据科学家的青睐，而Scala凭借JVM性能优
