大数据java还是scala Scala和java比较？

Scala和java比较？

1. Scala可以写一个脚本，写一个脚本的代码。Scala，并使用相同的Scala x.Scala直接执行它。但同时，Scala也可以类似Java，编译成。通过scalac实现类和其他窗体，并在编译的基础上执行。

2. Scala可以直接在交互式命令中运行。

学习scala需要java基础吗？

编程基础是必要的，因为Scala中的大多数数据都与其他语言相比较。如果没有编程基础，很难理解比较的含义。

Scala与流行的编程环境（如Java 2 runtime environment（JRE）和Linux）进行了良好的交互。Net框架（CLR）。尤其是与主流的面向对象语言，如Java和C#进行尽可能无缝的交互。Scala具有与Java和C#相同的编译模型（独立编译、动态加载类），允许访问数千个高质量类库。

Java语言初学者准备的一门基础课程，利用秒来学习交互式学习，主要是关于Java面向对象编程的必要知识和技能，利用交互式软件进行培训，并教授Java编程语言的语法和面向对象的概念，以及Java运行时的特点环境下，使用Java类库。

大数据中的Scala好掌握吗，自学可以吗？

学习大数据技术需要掌握Scala。

但是，在学习Scala之前，您最好在一定程度上了解java和任何函数式语言（Haskell、SML等），特别是在您可以在编程范式之间自由切换之后。

Scala不偏向大数据方向的科学研究。它被用于许多地方，如火花。

1，JVM基础，与Java完全兼容。对于坚实的java基础的学生，学习斯卡拉非常友好！2！在普通工具中，水槽和Hadoop是用java编写的，Scale和卡夫卡是Scala编写的。

所以对于想学习大数据的学生来说，Scala确实是最受推荐的。

作为一种相对较新的语言，Scala有一个混乱的社区。在scala社区中有许多不同的尝试，主要是Java和Haskell，以及actor和reactive编程。如果你还没有掌握一个成熟的编程范例，我认为你很可能买不起Scala。！当java编程基础很好的时候，学习Hadoop系统，然后安排学习Scala，然后学习Scale，卡夫卡等等。这个顺序更科学合理，更容易让大家掌握。

推荐书籍：Scala编程，Scala函数编程https://www.toutiao.com/i6543924910664712718/

为什么大部分高校还在只教C/C /Java，而不教更加强大的Rust/Go/Scala？

客观环境：C、C、Java的开发比较成熟，学习者多，生态比较好。[翻白眼]企业的需求比较大，保证了就业的基本面，学生学习后不容易失业。[笑声]新语言由学生自己教授，以确保有效的技术变革。

主观环境：美味的老资本，易于混合的资金。[傻笑

]一句话：稳定是绝对的原则，每天改变不是正确的方式。

注意：个人观点，请绕道而行。[白眼

虽然java12已经发布，但大多数公司仍然停留在java8甚至java7.6上。Java9发布后，我去了解了它。模块化编程可能更有吸引力。

现在我们公司的大多数人仍在使用java 7，有些人厌倦了使用java 8的lameda、stream、localdate和其他与其他接口兼容的转换。所以现在Java8是主流，而6.7更常用。

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