Spark使用了Scala语言进行编写，它不仅与Scala紧密集成，而且与JavaPython等编程语言也能够进行无缝集成Spark采用了基于内存的分布式计算架构，使得它能更高效地处理大规模数据，同时支持多种计算模型，包括交互式查询和流处理等；没啥大的区别，就是spark支持不同的开发语言而已spark建议用scalc开发，毕竟spark用Scala写的就像hadoop一样，用java写的，就推荐用java开发一个道理实在说有啥大的区别，我觉得最大的差别应该就是大家的心里作用吧。

Spark框架是用Scala编写的，所以了解Scala编程语言有助于大数据开发人员轻松地挖掘源代码，如果某些功能不能像预期的那样发挥作用使用Python增加了更多问题和bug的可能性，因为2种不同语言之间的转换是困难的为Spark使用Scala。

spark的基本框架和工作原理

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大数据学习内容如下1ScalaScala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计，大数据开发需掌握Scala编程基础知识2SparkSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了。

Spark Framework是Java和Kotlin编程语言的一种微框架和特定于领域的语言 Kotlin也可以在JVM上运行，并且可以与Java 100％互操作 使用Spark，您可以轻松开发Web应用程序，微服务和REST API4 JHipster Jhipster是最新的。

spark框架中应用的执行流程

1、必须在hadoop集群上，它的数据来源是HDFS，本质上是yarn上的一个计算框架，像MR一样Hadoop是基础，其中的HDFS提供文件存储，Yarn进行资源管理可以运行MapReduceSparkTez等计算框架与Hadoop相比，Spark真正的优势在于速度。

2、美国Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室Algorithms，Machines，andPeopleLab开发的通用内存并行计算框架，Spark使用Scala语言进行实现，它是一种面向对象函数式编程语言，能够像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

3、用java代码100行写出来的spark程序，可能用scala几行就搞定了Java写spark则是java出生的开发人员快速使用spark的最佳选择另外，Java 8之后，也添加了一些函数式语言得语法，这使得Java写spark简洁不少。

4、1，Spark框架是采用Scala语言编写的，精致而优雅要想成为Spark高手，你就必须阅读Spark的源代码，就必须掌握Scala，2， 虽然说现在的Spark可以采用多语言JavaPython等进行应用程序开发，但是最快速的和支持最好的开发API依然。

5、API灵活性支持PythonJava等多语言编程，适应不同开发团队的需要Spark不仅仅是一个计算引擎，它的生态系统丰富多样，包括SQL查询实时流处理Spark Streaming机器学习工具包MLlib和图计算GraphX这使得Spark。

6、7Spark on YARN与Spark有啥区别8有人觉得，大数据时代，最精髓的IT技术是Hadoop ，Yarn，Spark，您是否体验过看好哪个1Spark为啥这么火Spark框架采用的编程语言是什么是否容易上手Spark是基于内存的迭代计算框架。

7、Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集。

8、Spark是在Scala语言中实现的，它将Scala用作其应用程序框架与Hadoop不同，Spark和Scala能够紧密集成，其中的Scala可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集基本原理 SparkStreaming构建在Spark上处理Stream数据的框架。

9、3Apache Spark Apache Spark是一个用于大数据处理的快速通用和容错的开源框架，由Apache软件基金会开发它支持多种编程语言，如JavaPythonScala和R等，并提供了多种高级工具和算法，如Spark SQLSpark Streaming。