Vad är skillnaden mellan gnista och scala?

De huvudskillnad mellan Spark och Scala är det Apache Spark är ett klusterberäkningsramverk som är utformat för snabb Hadoop-beräkning medan Scala är ett allmänt användande programmeringsspråk som stöder funktionell och objektorienterad programmering.

Apache Spark är en öppen källkod för att driva storskaliga dataanalysprogram på tvärbundna datorer. Den kan hantera både batch- och realtidsanalys och databehandlingsarbete. Å andra sidan är Scala ett programmeringsspråk. Den är sammanställd och körs på Java Virtual Machine (JVM). Scala förbättrar produktivitet, applikations skalbarhet och tillförlitlighet. I korthet anses Scala vara det primära språket för att interagera med Spark Core-motorn.

Viktiga områden som omfattas

1. Vad är Spark
     - Definition, Funktionalitet
2. Vad är Scala
     - Definition, Funktionalitet
3. Vad är förhållandet mellan gnista och scala
     - Föreningens sammanfattning
4. Vad är skillnaden mellan gnista och scala?
     - Jämförelse av viktiga skillnader

Nyckelbegrepp

Data Analytics, Spark, Programmeringsspråk, Scala

Vad är Spark

Spark introducerades av Apache Software Foundation för att öka Hadoop-beräkningen. Det består av in-memory cluster computing för att öka processhastigheten på en applikation. Spark är baserat på Hadoop MapReduce, och det utökar MapReduce-modellen för att utföra flera beräkningar. Den innehåller också interaktiv fråga. 

Spark ger flera fördelar. Det gör det möjligt att köra en applikation på Hadoop-klustret mycket snabbare än att köra i minnet och på disken. Det minskar också antalet läs- och skrivoperationer till disken. Den stöder olika programmeringsspråk. Den har inbyggda API i Java, Python, Scala så programmeraren kan skriva applikationen på olika språk. Dessutom ger det stöd för streamingdata, graf och maskininlärningsalgoritmer för att utföra avancerad dataanalys.

Vad är Scala

Scala är ett hybridfunktionellt programmeringsspråk. Den har funktioner i objektorienterad programmering och funktionell programmering. Som ett objektorienterat programmeringsspråk anses allt värde som ett objekt. Underklassen kan förlänga klasserna. Dessutom finns blandningsbaserad komposition för arv. Som ett funktionellt programmeringsspråk definierar det anonyma funktioner, stöder högre orderfunktioner och kapslade funktioner.

Scala är statiskt skrivet. Programmeraren behöver inte ange en typ i de flesta fall. På samma sätt som Java konverteras Scala-källkoden till bytecode, och denna bytecode exekveras av Java Virtual Machine (JVM). Det är lättare för en programmerare att byta från Java till Scala och vice versa. Scala kan utföra Java-kod. Det tillåter användning av Java SDK-klasser och anpassade Java-klasser. Dessutom stöder Scala samtidig och synkroniserad bearbetning.

Förhållandet mellan gnista och scala

• Scala kan användas för att analysera data med Spark.
• Med andra ord är Scala ett språk som används för att skriva Spark.

Skillnad mellan Spark och Scala

Definition

Gnista är en öppen källkod distribuerad generell kluster-beräkningsram. Scala är ett allmänt programmerat språk som ger stöd för funktionell programmering och ett starkt statiskt system. Således är detta den grundläggande skillnaden mellan Spark och Scala. 

Användande

Spark används för att öka Hadoop beräkningsprocessen. Scala kan användas för webbapplikationer, strömmande data, distribuerade applikationer och parallellbehandling. Därför är detta också en viktig skillnad mellan Spark och Scala. 

Slutsats

Skillnaden mellan Spark och Scala är att Apache Spark är ett klusterberäkningsramverk, utformat för snabb Hadoop-beräkning medan Scala är ett allmänt användande programmeringsspråk som stöder funktionell och objektorienterad programmering. Scala är ett språk som används för att skriva Spark.

Referens:

1. "Apache Spark Introduktion." Www.tutorialspoint.com, Tutorials Point, Tillgänglig här.
2. "Scala Översikt." Www.tutorialspoint.com, Tutorials Point, Tillgänglig här.
3. "Vad är Scala Programmering - En jämförelse mellan Scala vs Java." Intellipaat, 2 juni 2018, Tillgänglig här.

Image Courtesy:

1. "Spark Java Logo" Av David Åse - Egent arbete (CC BY-SA 4.0) via Commons Wikimedia
2. "Ј2" Av École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) - (Public Domain) via Wikimedia Commons