推荐答案
Spark是一个开源的大数据分析框架，它主要使用Scala语言进行开发。Scala是一种JVM语言，它结合了面向对象编程和函数式编程的特点，同时具有Java的可移植性和丰富的生态系统。
除了Scala，Spark还支持其他语言的API，如Java、Python、R等。这使得Spark成为了一个多语言的分析框架，能够满足不同开发者和数据科学家的需求。
Spark的核心是RDD(Resilient Distributed Datasets)，它是一种可分布式、可并行处理的数据集合。RDD能够实现内存计算，大大提高了数据处理速度。同时，Spark还提供了基于内存的计算引擎Spark SQL和流式处理引擎Spark Streaming，让Spark成为了一个强大的数据处理平台。
Spark的应用范围非常广泛，包括大数据分析、机器学习、图像处理和自然语言处理等领域。其高性能和易用性也受到了众多企业和组织的青睐，如IBM、谷歌、亚马逊和美国国家航空航天局等。
总之，Spark作为一个大数据处理框架，其Scala语言作为主要开发语言，但其多语言API以及强大的计算引擎，使其成为了一个多领域、高性能、易用的数据分析平台。
其他答案
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Apache Spark是用Scala语言编写的。Scala是一种运行在Java虚拟机(JVM)上的多范式编程语言，具有面向对象和函数式编程的特性。Spark的开发团队选择Scala作为主要编程语言是因为Scala具有与Java的互操作性，并且能够充分利用Java生态系统中丰富的库和工具。使用Scala编写Spark具有几个优势：1. 表达能力强：Scala是一种功能强大的编程语言，具有丰富的语法和特性，可以简洁地表达复杂的逻辑和算法。2. 静态类型检查：Scala是一种静态类型语言，可以在编译时捕获一些常见的错误，并提供更好的代码可靠性和可维护性。3. 并发性和可扩展性：Scala天生支持并发编程，通过使用Actor模型和函数式编程的特性，可以更轻松地编写高效的并发代码。这使得Spark能够有效地处理大规模数据和并行计算任务。尽管Spark主要用Scala编写，但Spark还提供了对其他编程语言的支持，例如Java、Python和R。这使得开发者可以根据自己的喜好和项目需求选择最适合的编程语言来编写Spark应用程序。无论使用哪种语言，Spark的核心功能和强大的分布式计算能力都可以得到利用。
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Apache Spark是一个基于内存的分布式计算系统，其核心代码是用Scala语言编写的。Scala是一种基于JVM的语言，既可以面向对象编程，也可以函数式编程，具有高级类型系统和强大的模式匹配能力。Spark中Scala的使用，使得Spark能够充分利用Scala的语言特性，包括高阶函数、闭包、模式匹配等，以实现高级的数据处理和分析功能。与传统的Hadoop MapReduce编程方式相比，Scala的编程模型更加简洁、易用、高效。同时，Spark还提供了对其他编程语言的支持，如 Python 和 Java。这些语言的使用方式大大简化了Spark的使用，降低了使用门槛，并且便于开发者在熟悉的环境下进行开发和调试。总之，虽然Spark的核心代码是用Scala语言编写的，但其支持多种编程语言，具有广泛的适用性和灵活性。
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