saul Sep 21 2017 at 09:34

Go для больших данных

11 min

13K

Intel corporate blogProgramming*Go*Big Data*

Translation

Comments 7

Kolyuchkin Sep 21 2017 at 10:39

Статья интересная, но вот машинный перевод ужаснул… Буду читать оригинал.

saul Sep 21 2017 at 18:45

Подскажите, пожалуйста, какие именно места вас ужаснули? Переводила не машина, а хорошая команда переводчиков, но трудно найти эксперта во всех отраслях. Покажите ошибки, мы их исправим.

youROCK Sep 21 2017 at 10:44

Мне всегда казалось, что cgo наоборот очень медленный и его не рекомендуется использовать, если есть альтернативы. Я бы ожидал каких-то бенчмарков в статье, а не просто пересказа мануала по тому, как пользоваться cgo.

mrobespierre Sep 21 2017 at 11:56

cgo наоборот очень медленный

это почему вдруг? в момент перехода с него на нативный компилер была сильная регрессия по производительности, другой вопрос что проблем с ним много (так говорят, сам не пробовал), да и переносимость сильно страдает

-1

youROCK Sep 21 2017 at 12:04

Очень хорошо описано в статье от авторов CockroachDB, с бенчмарками: www.cockroachlabs.com/blog/the-cost-and-complexity-of-cgo

bat Sep 21 2017 at 12:41

Да вызов будет дороже, чем вызов гошной функции, но это не совсем тоже самое что cgo медленный. Медленным это будет при очень частом обращении к импортированным функциям и насколько это критично уже зависит от конкретной задачи.

kemsky Sep 22 2017 at 20:39

А какие есть альтернативы для Go кроме cgo если нужно вызывать C/C++?
Конечно, хотелось бы увидеть в живую:

Intel DAAL может работать в семь раз быстрее, чем Spark с MLlib

-1