作者：冰封
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下面只是说说spark研发团队为什么选择scala，不是对比语言好坏。

第一：java与scala

1、当涉及到大数据Spark项目场景时，Java就不太适合，与Python和Scala相比，Java太冗长了，一行scala可能需要10行java代码。

2、当大数据项目，Scala支持Scala-shell，这样可以更容易地进行原型设计，并帮助初学者轻松学习Spark，而无需全面的开发周期。但是Java不支持交互式的shell功能。

第二：Python与Scala

虽然两者都具有简洁的语法，两者都是面向对象加功能，两者都有活跃的社区。

1、Python通常比Scala慢，Scala会提供更好的性能。

2、Scala是static typed. 错误在编译阶段就抛出，它使在大型项目中开发过程更容易。

3、Scala基于JVM，因为Spark是基于Hadoop的文件系统HDFS的。 Python与Hadoop服务交互非常糟糕，因此开发人员必须使用第三方库（如hadoopy）。 Scala通过Java中的Hadoop API来与Hadoop进行交互。这就是为什么在Scala中编写本机Hadoop应用程序非常简单。

总之：

选择哪种语言，要看作者的个人想法着重点，当然想“玩”spark，python也是非常好的。

Spark专注于数据的"transformation"和"mapping"的概念，这非常适合于完美支持像scala这样的概念的功能编程语言。

另外scala在JVM上运行，这使得更容易集成hadoop、YARN等框架。

ITPub博客

为什么Spark要用Scala实现？

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