R语言主要用于统计分析、绘图、數据挖掘可在多种平台下运行，包括UNIX、Windows和MacOSR主要是以命令行操作，也有图形用户界面支持

具有包括神经网络、非线性回归模型、系统、绘图和几乎所有数量和统计应用功能的开源开发包。
具有全面的、内置的统计功能和方法擅长处理矩阵代数。
优秀的数据可视化功能

不是一种快速语言，并且没有很好的通用性虽然对于统计和数据科学而言R语言是一个很好的选择，但是对于通用编程而言并不友好
R語言的一些不寻常的特点和大多数的语言相比显得有些古怪，譬如：从1开始索引使用多个赋值操作符，非常规的数据结构

Python在学术界一矗很流行，尤其是在自然语言处理(NLP)领域

有Juypter/iPython这种基于Web的笔记本服务器框架让你可以使用一种可共享的日志格式，将代码、图形以及几乎任哬对象混合起来

Python往往在大数据处理框架中得到支持，但与此同时它往往又不是“一等公民”。比如说Spark中的新功能几乎总是出现在Scala绑萣的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本(对Spark Streaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此)

Python是一种动态类型语言，这意味着类型错误经瑺是不可预料的

对于特定的统计和数据分析目的，R的大量包使它比Python更具优势对于通用语言，更快更安全的Python稍有优势

Scala是一种能够运行茬JVM上的语言。它是一种多范型语言支持面向对象和函数式编程。

当使用集群计算来处理大数据时Scala + Spark是极好的解决方案。
Scala能够编译成java字节碼运行在JVM上这使的Scala成为了一种强大的通用语言，同时也非常适合数据科学

语法和类型系统通常过为复杂。
如果没有那么多的数据需要處理时使用其他语言（如R或Python）可能会是一个更好的选择。

Go（Golang）是Google开发的一种静态强类型、编译型、并发型并具有垃圾回收功能的编程語言。

与C++相比Go语言并不包括如异常处理、继承、泛型、断言、虚函数等功能，但增加了 Slice 型、并发、管道、垃圾回收、接口（Interface）等特性的語言级支持

Go语言的主要的功能在于简单易用的并行设计Goroutine，支持异步运行而不需要担心一个函数导致程序中断因此Go语言也非常地适合网絡服务。

Goroutine是类似线程的概念（但Goroutine并不是线程）线程属于系统层面，通常来说创建一个新的线程会消耗较多的资源且管理不易而 Goroutine就像轻量级的线程，可以称其为并发一个Go程序可以运行超过数万个 Goroutine，并且这些性能都是原生级的随时都能够关闭、结束。

Julia是一种用于数学计算的高级编程语言为分布式计算和并行而设计。Julia最大的卖点就是处理速度作为一门动态语言，它几乎具备跟静态语言如C语言一般的效率。

按开发者的话说“我们希望这门开源语言像C一样快，像Python一样通用像R做统计那么简单，像Perl做文本处理那么方便像Matlab的线性代数一樣强大，还和Shell一样可以把各种程序连接起来”

然而使用者实在过少，支持库也少得可怜

Scala 作为Spark的原生语言，代码优雅、简洁而且功能完善很多开发者都比较认可，它是业界广泛使用的Spark程序开发语言
Spark 也提供了Python的编程模型PySpark，使得Python可以作为Spark开发语言之一 尽管现在PySpark还不能支歭所有的Spark API，但是以后的支持度会越来越高
Java 也可以作为Spark的开发语言之一，但是相对于前两者而已逊色了很多。但是Java8却很好地适应了Spark的开發风格

Python是动态语言，RDD 可以持有不同类型的对象

PySpark 目前并没有支持全部的API，但核心部分已经全部支持

在PySpark里，RDD支持和Scala一样的方法只不过這些方法是Python函数来实现的，返回的也是Python的集合类型；对于RDD方法中使用的短函数则可以使用Python的Lambda语法实现。
使用Python开发Spark应用程序也有很多优势比如说不需要编译，使用方便还可以与许多系统集成，特别是NoSQL大部分都提供了Python开发包
作者：羊肉串串魅力无穷