而是用于编写可与分布式系统协同

[jarinislamfatema]

那么，为什么 Spark 比 Hadoop 更快呢？最大的区别在于，Spark 完全在 RAM 中处理数据，而 Hadoop 则依赖文件系统来读写数据。 Spark 还可以以独立模式运行，使用 Hadoop 集群作为数据源，或者与 Mesos 配合使用。Spark 的核心是 Spark Core，它是一个负责调度、优化、连接到适当文件系统和 RDD 抽象的引擎。

Spark Core 还依赖于几个库，其中一个是 Spark SQL，它允许 就业数据库 在分布式数据集上运行类似 SQL 的查询。其他库包括 MLLib（机器学习）和 GraphX（用于图形问题）。 什么是 Scala？ Scala 不是处理引擎（Hadoop 和 Spark 都是），而是一种用于数据处理、分布式计算和 Web 开发的语言。

Scala 负责为全球企业的数据工程基础设施提供支持。 因此，Scala 不再是一个用于分布式处理海量数据的平台，工作的程序的编程语言之一。 Scala 是统计类型的，被编译成字节码，并由 Java 虚拟机执行。 这些工具有何不同？ Hadoop/Spark 和 Scala 之间的区别非常明显——两者都是创建分布式系统的平台，而后者是一种编程语言。