一句sql实现mysql递归查询 大数据中的Scala好掌握吗，自学可以吗？
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。
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spark parquet只能用于spark sql么？
1）过去全行业大数据分析的技术栈流水线一般分为以下两种方式：a）数据源-> HDFS-> Mr/hive/spark（相当于ETL）-> HDFS parquet-> spark SQL/impala-> Resultservice（可放入数据库或通过JDBC/ODBC用作数据服务）；b）数据源->实时更新数据到HBase/dB->导出到parquet-> spark SQL/impala-> Resultservice（可放入数据库或通过JDBC/ODBC用作数据服务）；第二种方式上面提到的可以被Kafka spark streaming spark SQL完全替代（强烈建议使用parquet在内部存储数据）。2） 预期方式：datasource-> Kafka-> spark streaming-> PARQ
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