人们经常发现，很多个人或组织在着手开发项目之前，往往忽视了选择合适编程语言的重要性。然而，在正式启动之前，有几个关键标准是必须考量的，例如数据的完美融合、正确的实现方式、准确性、数据模型等等。重要的是，使用 Spark 进行开发不仅能带来诸多益处，还能为众多使用 Java 等语言的开发者打开新的大门；另一方面，对于那些坚持使用 Python 的人来说，可能需要面对一些取舍。
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这就是我们撰写这篇文章的原因，我们试图让事情变得更加清晰透明，并分享一份包含功能和差异对比的清单，这肯定会帮助你在使用 Apache Spark 工作时挑选出最适合你的编程语言。
在本文中，我们将分享使用 Apache Spark 时最常用的 2 种语言，让我们同时来看看它们：
1. Scala
既然我们在谈论 Scala，又怎能不提 Spark 呢？事实上，Apache Spark 主要是用 Scala 编写的，因此每个函数都为其开发者做了很好的映射。Scala 确实是 Apache Spark 的首选语言。它由 Martin Odersky 在 2001 年设计。虽然它不是一门老牌语言，但请相信我们，Scala 在很短的时间内就获得了巨大的知名度。Scala 是一种混合编程语言，这意味着它可以同时处理函数式编程和面向对象编程。在某种程度上，不可否认它是 Java 编程语言的进阶版。因此，对于那些具备 Java 背景知识的人来说，它是一个很好的选择。现在，让我们深入挖掘一下，看看它还有哪些与 Spark 结合使用时的独特之处：
- 在性能方面，它可以击败任何竞争对手，Scala 在数据分析和处理方面都提供了极致的速度。
- 它使开发者能够编写设计整洁的 Spark 应用程序，并且被认为是一种静态类型语言。
- 由于其具有高度的适应性，它甚至可以处理实时数据，而且在处理速度方面非常快。
- 借助 Scala，构建大数据应用变得可行且更加容易，即使面对复杂的逻辑也能胜任。
2. Python
这是迄今为止全球数据科学家在数据科学领域中最受欢迎的语言之一，最初由 Guido van Rossum 于 1991 年末推出。如果你查看统计数据，就知名度而言，它已经占据了榜首，最初是作为对 ABC 编程语言的响应而设计的，如今我们将其视为大数据世界中的函数式语言。今天，几乎所有的数据分析工具、机器学习、数据挖掘和操作库都大量使用这种语言。它拥有强大的标准库和简单的语法。除此之外，Python 还提供了一些更具韧性的特性，在继续之前你应该了解一下：
- 如果你在互联网上搜索，可能会发现许多其他支持 Apache Spark 的语言，但 Python 被认为是最容易理解的。在 Spark 中工作时，使用 Python 创建模式、与本地文件系统交互或调用 REST API 都要容易得多。
- 它也被称为解释型语言，这意味着其中的所有代码都可以转换回字节码，随后可以在 Python 虚拟机中执行。
- 对于那些拥有 SQL 或 R 知识的程序员来说，使用 Python 进行工作要容易得多。
- Python 提供了广泛的库集合，包括字符串处理、Unicode 或互联网协议（HTTP、FTP、SMTP 等），并且可以轻松地在不同的操作系统上运行，如 Linux、Windows 和 macOS。
我们已经逐一查看了这两种编程语言及其特性。现在，让我们通过对比这两种语言来快速了解一下，以便更加清晰。
快速对比（Python Vs Scala）： 在使用 Apache Spark 时该选择哪一个？
- 如果我们谈论编程的复杂性，那么使用 Python 要容易得多。作为一种解释型编程语言，开发者可以轻松地编译任何代码，并通过文本编辑器重新编辑，然后相应地执行代码；而在 Scala 中处理这一参数可能是一个棘手的难题，不能简单地重新编辑文本并执行代码进行编译。
- 谈到执行速度，Scala 提供了比 Python 更快的速度。这是因为 Scala 源于 Java，因此它也使用 JVM（Java 虚拟机）进行执行，这也使其能够无缝地工作。
- 作为一个简单、开源、通用编程语言…