Scala进阶之路-为什么要学习Scala
作者：尹正杰
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最近人工智能和大数据那是相当的火呀，人工智能带动了Python的流行，区块链带动了golang的流行，而大数据带动了Scala的流行。可能你会方否定我，说大数据当然是带动Java的流行啊，因为Hadoop生态圈的大部分组件都是由Java语言编写的，不过换句话说，哪个大数据开发工程师不会java语言呢？而近几年流行的Spark技术哪个做大数据开发的或者大数据运维的不了解呢？而Spark是由Scala语言编写的，因此我们得系统的学习一下Scala语言。
我们可以在很多招聘网站，如智联招聘，猎聘网，拉勾网，boss直聘等网站对大数据开发工程师的要求是必须得会Scala语言，因此身为一个大数据开发工程师，Scala语言应该是信手拈来的东西。一个初级的Scala开发工程师可以熟练使用Scala编写Spark程序；
一个中级Scala开发工程师可以动手编写一个简易Spark通信框架；而一个高级Scala开发工程师可以达到阅读Spark内核源码的实力。那么问题来了？你的Scala已经达到何种境界了呢？如果你到现在还不知道Scala是什么东东的话，可以跟随我的脚步，一起来系统的学习一下Scala语言吧。
一.Scala语言的特点
1>.什么是Scala
答：Scala 是一种多范式的编程语言，其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特 性 。 Scala 运 行 于 Java 平 台 （ Java 虚 拟 机 ）， 并 兼 容 现 有 的 Java 程 序 。
2>.为什么要学Scala
答：原因有三：优雅，速度快，能融合到Hadoop生态圈。
1.优雅： 这是框架设计师第一个要考虑的问题，框架的用户是应用开发程序员，API 是否优雅直接影响用户体验。 2.速度快： Scala 语言表达能力强，一行代码抵得上 Java 多行，开发速度快；Scala 是静态编译的，所以和 JRuby,Groovy 比起来速度会快很多。 3. 能融合到 Hadoop 生态圈： Hadoop 现在是大数据事实标准，Spark 并不是要取代 Hadoop，而是要完善 Hadoop 生态。JVM 语言大部分可能会想到 Java，但 Java 做出来的 API 太丑，或者想实现一个优雅的 API 太费劲。
在互联网上，有人拿Java程序员和Scala程序员进行对比，虽然有点夸张，但是确实能体现出大家对Scala的喜爱，如下图：
二.Windows下安装Scala SDK