SparkとScalaの主な違いは、Apache Sparkが高速なHadoop計算のために設計されたクラスタコンピューティングフレームワークであるのに対し、Scalaは関数型およびオブジェクト指向プログラミングをサポートする汎用プログラミング言語である点です。
Apache Sparkは、クラスタ化されたコンピュータ上で大規模なデータ分析アプリケーションを実行するためのオープンソースフレームワークです。
バッチ処理とリアルタイム処理の両方の分析・データ処理ワークロードを処理することができます。
一方、Scalaはプログラミング言語です。
Java Virtual Machine（JVM）上でコンパイルされ、実行されます。
Scalaは、生産性、アプリケーションのスケーラビリティ、信頼性を向上させます。
簡単に説明すると、ScalaはSpark Coreエンジンと対話するための主要言語として考えられています。
スパークとは
Spark was introduced by the Apache Software Foundation to increase the Hadoop computation process. It consists of in-memory cluster computing to increase the processing speed on an application. Spark is based on Hadoop MapReduce, and it extends the MapReduce model to perform multiple computations. It also includes interactive querying. 
Sparkには様々な利点があります。
Hadoopクラスタ上でアプリケーションを実行する場合、メモリ上やディスク上で実行するよりもはるかに高速に実行することができます。
また、ディスクへの読み書きの回数も減らすことができます。
Sparkは様々なプログラミング言語をサポートしている。
Java、Python、ScalaのAPIが組み込まれているので、プログラマーは様々な言語でアプリケーションを書くことができる。
さらに、ストリーミングデータ、グラフ、機械学習アルゴリズムをサポートし、高度なデータ分析を行うことができます。
Scalaとは
Scalaは、ハイブリッド型関数型プログラミング言語です。
オブジェクト指向プログラミングと関数型プログラミングの特徴を併せ持つ。
オブジェクト指向プログラミング言語として、すべての値をオブジェクトと見なします。
サブクラスはクラスを拡張することができる。
また、継承のための混合ベースの合成があります。
関数型プログラミング言語として、無名関数の定義、高階関数やネストされた関数のサポートがあります。
Scalaは静的型付け言語です。
プログラマはほとんどの場合、型を指定する必要がない。
Javaと同様に、Scalaのソースコードはバイトコードに変換され、このバイトコードはJava Virtual Machine（JVM）によって実行される。
プログラマーがJavaからScalaに変更するのも、その逆も簡単です。
ScalaはJavaのコードを実行することができます。
Scalaでは、Java SDKのクラスやカスタムJavaクラスを使用することができます。
さらに、Scalaは並列処理と同期処理をサポートしています。
SparkとScalaの関係
- ScalaはSparkでデータを解析するために使用することができます。
- つまり、ScalaはSparkを記述するための1つの言語です。
SparkとScalaの違い
定義
Sparkは、オープンソースの分散型汎用クラスタコンピューティングフレームワークです。
Scalaは、関数型プログラミングと強力な静的型システムをサポートする汎用プログラミング言語です。
そのため、SparkとScalaの根本的な違いはここにある。
使用方法
Sparkは、Hadoopの計算処理を増やすために使われます。
Scalaは、Webアプリケーション、ストリーミングデータ、分散アプリケーション、並列処理に使用することができます。
したがって、この点もSparkとScalaの重要な違いです。
結論
SparkとScalaの違いは、Apache SparkがHadoopの高速計算のために設計されたクラスタコンピューティングフレームワークであるのに対し、Scalaは関数型およびオブジェクト指向プログラミングをサポートする汎用プログラミング言語である点です。
ScalaはSparkを書くために使われる言語の一つです。
