為什么Spark要用Scala實現(xiàn)？1. 斯帕克和斯卡拉真是天作之合。RDD的許多思想都與Scala類似，如map、filter等高階算子與Scala的概念表完全相同。用很短的代碼，可以實現(xiàn)多行Jav

為什么Spark要用Scala實現(xiàn)？

1. 斯帕克和斯卡拉真是天作之合。RDD的許多思想都與Scala類似，如map、filter等高階算子與Scala的概念表完全相同。用很短的

代碼，可以實現(xiàn)多行Java函數(shù)；類似于FP中的不可變和惰性計算，RDD可以用分布式內(nèi)存對象實現(xiàn)，同時可以實現(xiàn)流水線。Scala善于利用例如，設(shè)計的初衷包括對JVM的支持，因此可以很好地借鑒Java的生態(tài)功能；像spark，很多東西不是自己寫的，但是可以直接借鑒，比如直接在yarn、mesos、EC2中部署，使用HDFS、S3，借用配置單元的SQL解析部分；

3。阿克卡也便于發(fā)展高效的網(wǎng)絡(luò)通信。

為什么Spark要用Scala實現(xiàn)？

Spark中用Scala和java開發(fā)有什么區(qū)別？

scala相對于Java的優(yōu)勢是巨大的。當(dāng)我在熟悉Scala之后再看Java代碼時，我想讀匯編如果你只是編寫spark應(yīng)用程序，你不必學(xué)習(xí)Scala。您可以直接使用Spark的javaapi或pythonapi。但是由于語言的差異，用Java開發(fā)spark應(yīng)用程序非常繁瑣。幸運的是，帶有l(wèi)ambda的java8有了改進。在spark的應(yīng)用開發(fā)中，學(xué)習(xí)Scala有兩個主要優(yōu)點：開發(fā)效率高，代碼簡潔；使用spark時，會出現(xiàn)異常情況。如果你熟悉spark源代碼，你可以事半功倍

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)需要掌握Scala。

但是，在學(xué)習(xí)Scala之前，您最好在一定程度上了解java和任何函數(shù)式語言（Haskell、SML等），特別是在您可以在編程范式之間自由切換之后。

Scala不偏向大數(shù)據(jù)方向的科學(xué)研究。它被用于許多地方，如火花。

1，JVM基礎(chǔ)，與Java完全兼容。對于堅實的java基礎(chǔ)的學(xué)生，學(xué)習(xí)斯卡拉非常友好！2！在普通工具中，水槽和Hadoop是用java編寫的，Scale和卡夫卡是Scala編寫的。

所以對于想學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的學(xué)生來說，Scala確實是最受推薦的。

作為一種相對較新的語言，Scala有一個混亂的社區(qū)。在scala社區(qū)中有許多不同的嘗試，主要是Java和Haskell，以及actor和reactive編程。如果你還沒有掌握一個成熟的編程范例，我認(rèn)為你很可能買不起Scala。！當(dāng)java編程基礎(chǔ)很好的時候，學(xué)習(xí)Hadoop系統(tǒng)，然后安排學(xué)習(xí)Scala，然后學(xué)習(xí)Scale，卡夫卡等等。這個順序更科學(xué)合理，更容易讓大家掌握。

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