大數(shù)據(jù)中的Scala好掌握嗎，自學(xué)可以嗎？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

大數(shù)據(jù)中的Scala好掌握嗎，自學(xué)可以嗎？

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(jiān)實(shí)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(shí)是最受推薦的。

作為一種相對較新的語言，Scala有一個(gè)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(gè)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(shí)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(gè)順序更科學(xué)合理，更容易讓大家掌握。

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spark parquet只能用于spark sql么？

1）過去全行業(yè)大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)棧流水線一般分為以下兩種方式：a）數(shù)據(jù)源-> HDFS-> Mr/hive/spark（相當(dāng)于ETL）-> HDFS parquet-> spark SQL/impala-> Resultservice（可放入數(shù)據(jù)庫或通過JDBC/ODBC用作數(shù)據(jù)服務(wù)）；b）數(shù)據(jù)源->實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù)到HBase/dB->導(dǎo)出到parquet-> spark SQL/impala-> Resultservice（可放入數(shù)據(jù)庫或通過JDBC/ODBC用作數(shù)據(jù)服務(wù)）；第二種方式上面提到的可以被Kafka spark streaming spark SQL完全替代（強(qiáng)烈建議使用parquet在內(nèi)部存儲數(shù)據(jù)）。2） 預(yù)期方式：datasource-> Kafka-> spark streaming-> PARQ