spark和hadoop的区别 为什么Spark要用Scala实现？
为什么Spark要用Scala实现？
1. 斯帕克和斯卡拉真是天作之合。RDD的许多思想都与Scala类似，如map、filter等高阶算子与Scala的概念表完全相同。用很短的
代码，可以实现多行Java函数；类似于FP中的不可变和惰性计算，RDD可以用分布式内存对象实现，同时可以实现流水线。Scala善于利用例如，设计的初衷包括对JVM的支持，因此可以很好地借鉴Java的生态功能；像spark，很多东西不是自己写的，但是可以直接借鉴，比如直接在yarn、mesos、EC2中部署，使用HDFS、S3，借用配置单元的SQL解析部分；
3。阿克卡也便于发展高效的网络通信。
为什么Spark要用Scala实现？
Spark中用Scala和java开发有什么区别？
scala相对于Java的优势是巨大的。当我在熟悉Scala之后再看Java代码时，我想读汇编如果你只是编写spark应用程序，你不必学习Scala。您可以直接使用Spark的javaapi或pythonapi。但是由于语言的差异，用Java开发spark应用程序非常繁琐。幸运的是，带有lambda的java8有了改进。在spark的应用开发中，学习Scala有两个主要优点：开发效率高，代码简洁；使用spark时，会出现异常情况。如果你熟悉spark源代码，你可以事半功倍
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。
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