Scala对于大数据开发重要吗?Scala基础学习建议

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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Java来完成的,而Java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,采用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Java语言开发的,而Scala可以与Java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。

3、方法与函数,了解两者之间的区别和转换。

4、模式匹配,了解常用的几种模式。

5、Scala trait,掌握特质的基本特性和示例。

6、集合操作,掌握常用集合和集合函数。

7、读取数据源,Scala如何通过Source类读取数据源。

8、隐式转换、隐式参数,掌握Java和Scala之间的类型转换。

9、正则匹配,掌握如何写正则相关的代码。

10、基本数值类型转换,掌握Scala与Java基本数值类型转换。


关于Scala对于大数据开发重要吗,Scala基础学习,以上就是给到大家的一些学习建议了。对于大数据开发者而言,掌握Scala是很有必要的,而有Java的基础,再来学习Scala,很多东西理解起来很快,学起来也快。


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