java 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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java开发，转大数据好还是机器学习？

谢谢。我建议转向大数据。

我也从事java开发，我对这个主题的纠缠也有同样的感受。毕竟，如果我精通Java，我已经付出了大量的学习精力。如果我学习机器学习，我基本上想告别Java，这无疑是一个非常不幸的选择。

此外，转向机器学习不仅需要深入了解python，还需要掌握数学算法，这是不可能一蹴而就的。因此，转向人工智能的风险相对较高，很容易打乱一个人的职业规划。

目前，大数据方向仍是一个需求量大、前景好的工作方向。Java广泛应用于大数据领域。单凭Hadoop生态系统就足以完成大量的大数据工作，而Hadoop和Java是分不开的。

最重要的是大数据方向不会低于机器学习的工资，机器学习还处于初级阶段。别担心工资问题。

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。

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