5 **Spark编程框架** 在计算机科学中，quotSparkquot 是一个开源的高性能的分布式计算框架，用于大规模数据处理它支持多种编程语言，并广泛应用于大数据处理和机器学习等领域总结来说，quotSparkquot 是一个多义词，最常见的；使用Spark，Scala不是必须的，Spark有JavaPythonR的API但是要想深入学习，还是建议学习Scala的我现在的感觉就是，如果你会Scala，Spark都不用怎么学因为一般的Scala程序就是这么写的，用Spark的区别就是换了一套API；语言不同Scala 是一门函数式语言，Java是面向对象语言，二者在语言特点上差异特别大但是scala也是运行在java虚拟机上，两者可以方便的互相调用Spark作为一个数据统计分析的工具，它是偏向于函数式处理的思想，因此在spark；Spark SQL也有一个独立的SQL shell，可以用SQL进行数据分析，也可以在Spark程序中或Spark shell中使用Spark SQLMLlib库支持机器学习和数据分析而且，支持调用外部的MATLAB或R语言编写的程序Spark使得数据科学家可以用R或；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。
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，Spark的大部分操作都是在内存中，而Hadoop的MapReduce系统会在每次操作之后将所有数据；LISP语言Scala是Spark的主要编程语言，但Spark还支持JavaPythonR作为编程语言LISP是一种通用高级计算机程序语言，长期以来垄断人工智能领域的应用LISP作为应用人工智能而设计的语言，是第一个声明式系内函数式程序设计；Spark的框架使用Scala语言编写的，简洁而优雅Spark的开发目前主要可以使用三种语言ScalaJavaPython。
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；就个人体会来说，Scala相对于Java的优势是巨大的熟悉Scala之后再看Java代码，有种读汇编的感觉如果仅仅是写Spark应用，并非一定要学Scala，可以直接用Spark的Java API或Python API但因为语言上的差异，用Java开发Spark；多Spark支持JAVA等多种开发语言，支持Scala的API，支持多种高级算法，使用的用户还是很多的，可以使用户可以快速构建不同的应用；1，构建系统的选择，sbt更合适用来构建Scala工程，maven更合适用来构建Java工程 2，对于spark中的API来说，Java和Scala有差别，但差别并不大 3，如果用Scala开发spark原型程序，可以用sparkshell“打草稿”，或者直接使用spark。
spark是一个通用计算框架Spark是一个通用计算框架，用于快速处理大规模数据Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但Spark在内存中执行任务，比Hadoop更快Spark支持多种数据源，如CSVJSONHDFSSQL等，并提供了；它已经成功运用在电信行业Spark 是一种可扩展的数据分析平台，它整合了内存计算的基元，因此，相对于 Hadoop 的集群存储方法，它在性能方面更具优势Spark 是在 Scala 语言中实现的，并且利用了该语言，为数据处理提供了独；l MLlib是Spark实现一些常见的机器学习算法和实用程序，包括分类回归聚类协同过滤降维以及底层优化，该算法可以进行可扩充 MLRuntime 基于Spark计算框架，将Spark的分布式计算应用到机器学习领域 3Spark MLlib架构解析 本回答由；Spark使用强大的函数式语言Scala开发，方便简单同时，它还提供了对PythonJava和R语言的支持作为大数据计算框架MapReduce的继任者，Spark具备以下优势特性1，高效性 不同于MapReduce将中间计算结果放入磁盘中，Spark采用内存。
