1.Scala与Java的关系：因为Scala是基于Java虚拟机，也就是JVM的一门编程语言。所有Scala的代码，都需要经过编译为字节码，然后交由Java虚拟机来运行。
所以Scala和Java是可以无缝互操作的。Scala可以任意调用Java的代码。所以Scala与Java的关系是非常非常紧密的。
2.函数：如果函数体中有多行代码，则可以使用代码块的方式包裹多行代码，代码块中最后一行的返回值就是整个函数的返回值。与Java中不同，不是使用return返回值的。如果在函数体内递归调用函数自身，则必须手动给出函数的返回类型。
在Scala中，有时我们需要将函数定义为参数个数可变的形式，则此时可以使用变长参数定义函数。
def sum(nums: Int*) = {
var res = 0
for (num <- nums) res += num
res
}
sum(1, 2, 3, 4, 5)
将一个已有的序列调用变长参数函数: val s = sum(1 to 5: _*)
在Scala中，定义函数时，如果函数体直接包裹在了花括号里面，而没有使用=连接，则函数的返回值类型就是Unit。这样的函数就被称之为过程。过程通常用于不需要返回值的函数。
过程还有一种写法，就是将函数的返回值类型定义为Unit。
在Scala中，提供了lazy值的特性，也就是说，如果将一个变量声明为lazy，则只有在第一次使用该变量时，变量对应的表达式才会发生计算。这种特性对于特别耗时的计算操作特别有用，比如打开文件进行IO，进行网络IO等。
3.伴生对象：
如果有一个class，还有一个与class同名的object，那么就称这个object是class的伴生对象，class是object的伴生类
伴生类和伴生对象必须存放在一个.scala文件之中
伴生类和伴生对象，最大的特点就在于，互相可以访问private field
4. apply方法：
通常在伴生对象中实现apply方法，并在其中实现构造伴生类的对象的功能
而创建伴生类的对象时，通常不会使用new Class的方式，而是使用Class()的方式，隐式地调用伴生对象得apply方法，这样会让对象创建更加简洁
// 比如，定义自己的伴生类和伴生对象
class Person(val name: String)
object Person {
def apply(name: String) = new Person(name)
}
5.继承：
子类可以覆盖父类的field和method；但是如果父类用final修饰，field和method用final修饰，则该类是无法被继承的，field和method是无法被覆盖的
子类可以覆盖父类的val field，而且子类的val field还可以覆盖父类的val field的getter方法；只要在子类中使用override关键字即可
6.函数式编程：
而Scala是一门既面向对象，又面向过程的语言。因此在Scala中有非常好的面向对象的特性，可以使用Scala来基于面向对象的思想开发大型复杂的系统和工程；而且Scala也面向过程，因此Scala中有函数的概念。在Scala中，函数与类、对象等一样，都是一等公民。Scala中的函数可以独立存在，不需要依赖任何类和对象。
Scala的函数式编程，就是Scala面向过程的最好的佐证。也正是因为函数式编程，才让Scala具备了Java所不具备的更强大的功能和特性。
6.1 将函数赋值给变量
// Scala中的函数是一等公民，可以独立定义，独立存在，而且可以直接将函数作为值赋 值给变量，Scala的语法规定，将函数赋值给变量时，必须在函数后面加上空格和下划线
def sayHello(name: String) { println("Hello, " + name) }
val sayHelloFunc = sayHello _
sayHelloFunc("leo")
6.2匿名函数
// Scala中，函数也可以不需要命名，此时函数被称为匿名函数。// 可以直接定义函数之 后，将函数赋值给某个变量；也可以将直接定义的匿名函数传入其他函数之中
// Scala定义匿名函数的语法规则就是，(参数名: 参数类型) => 函数体
val sayHelloFunc = (name: String) => println("Hello, " + name)
7.高阶函数：
// 接收其他函数作为参数的函数，也被称作高阶函数（higher-order function）
val sayHelloFunc = (name: String) => println("Hello, " + name)
def greeting(func: (String) => Unit, name: String) { func(name) }
greeting(sayHelloFunc, "leo")
// 高阶函数的另外一个功能是将函数作为返回值
def getGreetingFunc(msg: String) = (name: String) => println(msg + ", " + name)
val greetingFunc = getGreetingFunc("hello")
greetingFunc("leo")
闭包：
def getGreetingFunc(msg: String) = (name: String) => println(msg + ", " + name)
val greetingFuncHello = getGreetingFunc("hello")
val greetingFuncHi = getGreetingFunc("hi")
// 两次调用getGreetingFunc函数，传入不同的msg，并创建不同的函数返回
// 然而，msg只是一个局部变量，却在getGreetingFunc执行完之后，还可以继续存在创建的函数之中；greetingFuncHello("leo")，调用时，值为"hello"的msg被保留在了函数体内部，可以反复的使用
// 这种变量超出了其作用域，还可以使用的情况，即为闭包
8.Actor：Scala的Actor类似于Java中的多线程编程。但是不同的是，Scala的Actor提供的模型与多线程有所不同。Scala的Actor尽可能地避免锁和共享状态，从而避免多线程并发时出现资源争用的情况，进而提升多线程编程的性能。此外，Scala Actor的这种模型还可以避免死锁等一系列传统多线程编程的问题。
Spark中使用的分布式多线程框架，是Akka。Akka也实现了类似Scala Actor的模型，其核心概念同样也是Actor。
// Scala提供了Actor trait来让我们更方便地进行actor多线程编程，就Actor trait就类似于Java中的Thread和Runnable一样，是基础的多线程基类和接口。我们只要重写Actor trait的act方法，即可实现自己的线程执行体，与Java中重写run方法类似。
// 此外，使用start()方法启动actor；使用!符号，向actor发送消息；actor内部使用receive和模式匹配接收消息
// 案例：Actor Hello World
import scala.actors.Actor
class HelloActor extends Actor {
def act() {
while (true) {
receive {
case name: String => println("Hello, " + name)
}
}
}
}
val helloActor = new HelloActor
helloActor.start()
helloActor ! "leo"
Actor之间互相收发消息
// 如果两个Actor之间要互相收发消息，那么scala的建议是，一个actor向另外一个actor发送消息时，同时带上自己的引用；其他actor收到自己的消息时，直接通过发送消息的actor的引用，即可以给它回复消息。
// 案例：打电话
case class Message(content: String, sender: Actor)
class LeoTelephoneActor extends Actor {
def act() {
while (true) {
receive {
case Message(content, sender) => { println("leo telephone: " + content); sender ! "I'm leo, please call me after 10 minutes." }
}
}
}
}
class JackTelephoneActor(val leoTelephoneActor: Actor) extends Actor {
def act() {
leoTelephoneActor ! Message("Hello, Leo, I'm Jack.", this)
receive {
case response: String => println("jack telephone: " + response)
}
}
}