scala为什么用的很少 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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Scala中的Seq和List之间的区别？

Scala的SEQ将是Java的列表，Scala的列表将是Java的LinkedList。请注意，SEQ是一个trait，相当于Java的接口，但相当于即将推出的defender方法。Scala的list是一个抽象类，由nil和：：扩展，后者是list的具体实现。因此，Java中的list是一个接口，scala中的list是一个实现。另外，Scala的列表是不可变的，这与LinkedList不同。事实上，Java没有等价的不可变集（只读的东西只能保证新的对象不能被更改，但是您仍然可以更改旧的对象，所以“只读”一个）。Scala的列表由编译器和库进行了高度优化。它是函数式编程中的基本数据类型。但是，它有局限性，对于并行编程来说是不够的。如今，向量是一个比列表更好的选择，但习惯很难打破。Seq是一个很好的泛化序列，所以如果你对一个接口编程，你应该使用它。请注意，实际上有三种：收藏序列， 集合.mutable.Seq以及collection.immutable.Seq集合，这是范围的“默认”导入。genseq和parseq。后一种方法在可能的情况下并行运行。前者是SEQ和parseq的父级，当代码的并行性无关时，这是一种适当的泛化。它们相对较新，所以人们不会使用它们。

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。

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