1.3 编程语言的选择

大数据处理框架Hadoop、Spark、Flink等，都支持多种类型的编程语言。比如，Hadoop可以支持C、C++、Java、Python等，Spark可以支持Java、Scala、Python和R等。因此，在使用Spark等大数据处理框架进行应用程序开发之前，需要选择一门合适的编程语言。

R是专门为统计和数据分析开发的语言，具有数据建模、统计分析和可视化等功能，简单易上手。Python是目前国内外很多大学里流行的入门语言，学习门槛低，简单易用，开发人员可以使用Python来构建桌面应用程序和Web应用程序，此外，Python在学术界备受欢迎，常被用于科学计算、数据分析和生物信息学等领域。R和Python都是比较流行的数据分析语言，相对而言，数学和统计领域的工作人员更多使用R语言，而计算机领域的工作人员更多使用Python。

Java是目前最热门的编程语言，虽然Java没有R、Python一样好的可视化功能，也不是统计建模的最佳工具，但是，如果需要建立一个庞大的应用系统，那么Java通常会是较为理想的选择。由于Java具有简单、面向对象、分布式、安全、体系结构中立、可移植、高性能、多线程以及动态性等诸多优良特性，因此，被大量应用于企业的大型系统开发中，企业对于Java人才的需求一直比较旺盛。

Scala是一门类似Java的多范式语言，它整合了面向对象编程和函数式编程的最佳特性。本教程采用Scala语言编写Spark应用程序，主要基于以下几个方面的考虑因素：

Scala 具备强大的并发性，支持函数式编程，可以更好地支持分布式系统。在大数据时代，为了提高应用程序的并发性，函数式编程日益受到关注。Scala提供的函数式编程风格，已经吸引了大量的开发者；

Scala兼容Java，可以与Java互操作。Scala代码文件会被编译成Java的class文件（即在JVM上运行的字节码）。开发者可以从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。此外，Java是最为热门的编程语言，在企业中有大量的Java开发人员，国内高校大多数也都开设了Java课程。因此，学习Scala可以很好地实现与Java的衔接，让之前在Java方面的学习和工作成果能够得到延续；

Scala代码简洁优雅。Scala语言非常精炼，实现同样功能的程序，Scala所需的代码量通常比Java 少一半或者更多。短小精悍的代码常常意味着更易维护，拥有其他语言编程经验的编程人员很容易读懂 Scala代码；

Scala支持高效的交互式编程。Scala提供了交互式解释器（Read-Eval-Print Loop,REPL），因此，在spark-shell中可进行交互式编程（即表达式计算完成就会输出结果，而不必等到整个程序运行完毕，因此，可即时查看中间结果，并对程序进行修改），这样可以在很大程度上提升开发效率；

Scala是Spark的开发语言。由于Spark计算框架本身就是采用Scala语言开发的，因此，用Scala语言编写Spark应用程序可以获得最好的执行性能。

需要说明的是，虽然本教材采用Scala语言开发Spark应用程序，但是，读者通过学习本教材熟悉了Spark的运行原理和编程方法以后，就能很容易地通过阅读相关工具书和网络资料，快速学习如何使用Java和Python等语言开发Spark应用程序。