就我们编写代码所使用的语言而言，spark-shell和pyspark有什么不同？

Spark是一个开源的大数据处理框架，提供了丰富的API和工具，用于高效地处理大规模数据集。Spark支持多种编程语言，包括Java、Scala、Python和R等。

Spark提供了两种主要的编程接口：spark-shell和pyspark。它们之间的主要区别如下：

1. 语言：spark-shell使用Scala作为主要编程语言，而pyspark使用Python作为主要编程语言。这意味着在编写代码时，spark-shell使用Scala语法，而pyspark使用Python语法。
2. 交互式环境：spark-shell是Spark的交互式Shell，可以在命令行中直接输入和执行Scala代码。它提供了Scala语言的所有特性和功能，可以方便地进行数据探索和实验。而pyspark则是Spark的Python API，可以在Python解释器中使用。
3. 库支持：由于语言的不同，spark-shell和pyspark在库支持方面也有所差异。Scala作为一种JVM语言，可以直接使用Java库，并且有丰富的第三方Scala库可供使用。而Python作为一种通用的脚本语言，有大量的Python库可供使用，包括科学计算、机器学习、数据可视化等领域。
4. 代码风格：由于语言的不同，spark-shell和pyspark的代码风格也有所不同。Scala代码通常更加面向对象和函数式，而Python代码则更加简洁和易读。

总结起来，spark-shell和pyspark是Spark提供的两种不同的编程接口，分别使用Scala和Python作为主要编程语言。选择使用哪种接口取决于个人的编程偏好和项目需求。无论选择哪种接口，Spark都提供了强大的分布式计算能力和丰富的数据处理功能。

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