使用Python编写Spark程序，即使用PySpark，是一种流行的做法，尤其适合数据挖掘和AI相关工作，因为Python拥有强大的类库和算法库。以下是使用Python编写Spark程序的一些要点：
性能对比
PySpark的性能通常不如Scala，因为Scala基于JVM，而Python的性能开销较大。
当处理任务比Python编码更复杂时，Scala等效代码通常更快。
并发性
PySpark允许开发者利用Spark的分布式计算能力，通过Python语言实现并行处理。
PySpark支持单机模式（`local[*]`）以及真正的分布式模式，如Standalone、Yarn、Mesos等。
使用场景
如果你主要进行数据挖掘或AI相关工作，Python及其丰富的库（如NumPy、Pandas、Matplotlib）是理想选择。
PySpark简化了分布式计算，使得代码看起来像单机代码，同时自动处理分布式工作。
环境准备
在Windows环境下，需要安装Python和Spark，并将它们的bin目录添加到环境变量中。
同样需要配置Hadoop环境，特别是winutils.exe。
代码示例
```python
from pyspark import SparkContext, SparkSession
创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.master（"local[*]"） \
.appName（"test"） \
.getOrCreate（）
读取数据
rdd = spark.parallelize（"hello PySpark world".split（" "））
计算字符数
counts = rdd.flatMap（lambda x: x）.count（）
print（counts）
这个简单的示例展示了如何使用PySpark创建一个SparkSession，读取数据，并计算字符串中每个字符的出现次数。总结来说，虽然Python在性能上可能不如Scala，但PySpark为Python开发者提供了一个强大的工具，可以方便地进行大数据处理，特别是在数据挖掘和AI领域。如果你对性能有严格要求，可能需要考虑使用Scala或其他更底层的语言。