这要看具体的应用场景，从本质上来说，我们把问题分解为两个方面：
1、CPU密集型操作
即我们要计算的大数据，大部分时间都在做一些数据计算，比如求逆矩阵、向量相似度、在内存中分词等等，这种情况对语言的高效性非常依赖，Python做此类工作的时候必然性能低下。
2、IO密集型操作
假如大数据涉及到频繁的IO操作，比如从数据流中每次读取一行，然后不做什么复杂的计算，频繁的输入输出到文件系统，由于这些操作都是调用的操作系统接口，所以用什么语言已经不在重要了。
结论
用Python来做整个流程的框架，然后核心的CPU密集操作部分调用C函数，这样开发效率和性能都不错，但缺点是对团队的要求又高了(尤其涉及到Python+C的多线程操作)...所以...鱼与熊掌不可兼得。
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