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Scala介绍:
Scala是一门多范式的编程语言,一种类似java的编程语言 [1] ,设计初衷是实现可伸缩的语言 [2] 、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。
scala是基于Jvm的,完美兼容Java,是脚本类语言,但为什么说是脚本类语言呢,因为它运行过程如下:
源码 - scalac(编译) - *.class字节码 - scala - Jvm上 -running
先编写源码,源码属于Scala的脚本,Scala脚本语法和Java完全不一样,例如:Java定义变量是需要数据类型的,而Scala可以不定义,也可以定义,但有些地方也必须让你定义数据类型
Scala运行也和Java不一样,它写完的东西生成的都是.class但是使用Javac不能编译Scala源码的,必须使用它自己的Scalac编译,编译后生成的class代码使用Scala和Java都可以,使用Java的话,ClassPath中必须包含Scala运行时的类库。
做大数据为什么要学习Scala?
因为Spark是由Scala写的,虽然也支持Java、Python、R语言。
从学习的成本来说,Scala代价是最高的,最难学的,最容易的是R,但是笔者也没看过。
Scala好处:
从生产能力来说,这些语言的代码量都很小,写很短的代码完成复杂的功能,因为他们都是函数式编程语言,
从资源和第三方类库比较式Python、R、Scala,Scala太难学,一般没什么人用Scala开发第三方类库的,
但是Scala有一个好爸爸,就是Java,因为Java中的类库远远要比其他要多,因为它的社区式最庞大的,也没有这样的必要用Scala再去把Java写过的类库再写一遍,因为Scala本身就可以不经过任何步骤并使用Java类库。
从文档和社区来说,单说Scala比其他都比较差,但是从平台执行速度Scala是最快的,因为Scala就是在Jvm之上的,Jvm执行速度和C++的速度是不相上下的。
Spark最好的集成的语言就是Scala,因为使用的Scala开发的Spark。
在Spark的编程中,最好的考虑就是Scala,如果Spark出现一个新功能第一个支持的就是Scala,其次再是Python和R,因为还要让Python再去开发才行,如果想使用新特性,就要首先选择Scala。
Scala官网6个特征。
1).Java和scala可以混编
2).类型推测(自动推测类型)
3).并发和分布式(Actor)
4).特质,特征(类似java中interfaces 和 abstract结合)
5).模式匹配(类似java switch)
6).高阶函数