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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值得花时间学习Scala吗？

Scala是一种值得学习的语言。

由于其自身的设计（及其相关生态），它希望以友好（或实际）的方式向软件工程师展示过去20年来计算机科学和技术发展的一些成果，以便开发人员更好地武装自己。

您可以想象，在学习这门语言的路上，您可以与世界各地的技术研发人员交谈。无论是spark，还是actor，Kafka，它提供了一个高效的框架，在Java多年主导JVM平台的情况下，Scala为什么能帮助这些新产品突围并广泛应用于研发中呢？大到足以在Java中有所作为？

以上是您理解和学习Scala的良好动机。

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。[白眼睛]

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