区别有：1、构建系统的选择不同；2、差别不大；3、spark-shell可以交互式实时查询；4、Scala代码更简洁。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。Scala可以与Java互操作。
1、构建系统的选择不同
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。Scala把Erlang风格的基于actor的并发带进了JVM。开发者可以利用Scala的actor模型在JVM上设计具伸缩性的并发应用程序，它会自动获得多核心处理器带来的优势，而不必依照复杂的Java线程模型来编写程序。Scala可以与Java互操作。它用scalac这个编译器把源文件编译成Java的class文件（即在JVM上运行的字节码）。你可以从Scala中调用所有的Java类库，也同样可以从Java应用程序中调用Scala的代码。
2、差别不大
对于spark中的API来说，Java和Scala有差别，但差别并不大。，如果喜欢，可以混合Java和Scala，因为二者最终都是编译成class文件，使用Scala能够随意调用Java实现的类和方法。从表面上看，无论采用哪种语言，都能完成一样的功能，只是代码量有多有少，开发人员根据自己的情况选择使用Java还是Scala都可。
3、spark-shell可以交互式实时查询
如果用Scala开发spark原型程序，可以用spark-shell“打草稿”，或者直接使用spark-shell做交互式实时查询。另外Spark基本使用函数式编程，使用Java的话可能需要写一大堆匿名类，而Scala只需要一个lambda表达式。Java不支持自动类型推导，RDD类基本都是范型，声明时需要写一串类类型，而Scala基本可以省略变量类型。
4、Scala代码更简洁
Scala相对Java语法更丰富，更简洁，写起来更像脚本，能够提高开发效率。用Scala代码量将减少甚至一个数量级，不过Scala的使用门槛较高。使用Java的话代码会规范些，不过太臃肿，代码量更大。
延伸阅读：
什么是Spark？
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
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上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
文章标题：Spark中用Scala和java开发有什么区别，发布者：小编，转载请注明出处：https://worktile.com/kb/p/36133
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