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1. 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？

大数据技术的学习需要掌握Scala。

不过在学习Scala之前，你最好先对java和任一函数式语言（Haskell，SML等）有一定程度理解以后，尤其是能够在编程范式之间随意切换以后，再去了解Scala。

Scala在大数据方向不是偏科研的，是非常多地方都会用的，比如说spark。

Scala的好处：

1， JVM base, 全面兼容Java. 对于J***a基础扎实的同学, 学习Scala是很友好的；

2， 在常用工具中， Flume和Hadoop由j***a编写， Spark和Kafka由Scala编写。

所以对于想学大数据的同学而言， Scala确实是最推荐的。

Scala作为一门较新的语言，它的社区是比较混乱的。Scala社区里有很多不同的尝试，以J***a一支和Haskell一支为主，此外还有使actor和reactive programming一派的。你如果连一个已经成熟的编程范式都没有掌握，我觉得很大可能你会吃不消Scala。

对于大数据稍有了解的人应该知道，大数据主要的编程语言，是使用J***a来完成的，而J***a之外，掌握一定的Scala，在大数据开发学习当中，能够更好地掌握相关技术框架。那么Scala对于大数据开发重要吗？今天我们来给大家一些Scala基础学习建议。

对于大数据开发者而言，Scala主要是与Spark和Kafka两个大数据组件紧密相关，***用Scala编写的源码，对于大数据开发者而言，要想真正把技术理论和框架吃透，研读源码是非常关键的。

Scala作为一门面向对象的函数式编程语言，把面向对象编程与函数式编程结合起来，使得代码更简洁高效易于理解。这就是Scala得到青睐的初衷。在Spark框架当中，通过Scala完成的源码，整体简洁度是备受称赞的。

大部分从事大数据开发的工程师是先了解Spark进而再去选择学习Scala的。Spark作为大数据领域的杀手级应用框架，只要搭建了大数据平台，都会大量使用Spark来处理和分析数据，而要想学好Spark，Scala语言基础是很有必要的。

并且，Scala作为一门JVM的语言，大数据生态的大部分组件都是J***a语言开发的，而Scala可以与J***a无缝混编，因此可以很好地融合到大数据生态圈。

而对于Scala的学习，建议先学点Scala基础，再进入到Spark的学习，这样能够更好地理解和掌握Spark当中的重要知识点。

对于大数据开发工程师，建议掌握的Scala基础如下：

1、scala特性，包括面向对象特性、函数式编程、静态类型、扩展性和并发性。

2、表达式，在scala中一切皆为表达式，理解表达式是理解其语法的前提。

Scala是很好学习的，自学也是没问题的，只要找对学习材料。scala也是基于J***a的，但是比J***a封装层次更高，是函数式编程，使用起来自然比J***a更加简洁，大大减少了代码量。大数据spark计算框架常用scala编程。也是大数据面试经常会被问到的。

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