Scala是一種現代的多范式編程語言，最初旨在集成面向對象編程和函數式編程的各種功能。Scala允許用戶使用命令和函數范例編寫代碼。Scala在Java虛擬機上運行，可以直接調用Java類庫。對于新手來說，Scala相對復雜，其看似靈活的語法不易掌握，但是對于熟悉Scala的用戶而言，Scala是一個功能強大的工具。它提供了許多獨特的語言機制，可以采用庫的形式。輕松無縫地添加新的語言結構。那么Scala對大數據開發重要嗎？大數據學習哪些內容？

　　Scala對大數據開發重要嗎？

對于大數據開發者而言，Scala主要是與Spark和Kafka兩個大數據組件緊密相關，采用Scala編寫的源碼，對于大數據開發者而言，要想真正把技術理論和框架吃透，研讀源碼是非常關鍵的。

Scala作為一門面向對象的函數式編程語言，把面向對象編程與函數式編程結合起來，使得代碼更簡潔高效易于理解。這就是Scala得到青睞的初衷。在Spark框架當中，通過Scala完成的源碼，整體簡潔度是備受稱贊的。

大部分從事大數據開發的工程師是先了解Spark進而再去選擇學習Scala的。Spark作為大數據領域的殺手級應用框架，只要搭建了大數據平臺，都會大量使用Spark來處理和分析數據，而要想學好Spark，Scala這一關必須是要過的。

并且，Scala作為一門基于JVM的語言，大數據生態的大部分組件都是Java語言開發的，而Scala可以與Java無縫混編，因此可以很好地融合到大數據生態圈。

　　大數據學習哪些內容？

1、Java編程技術

Java編程技術是大數據學習的基礎，主流的大數據開源框架，其編程都離不開Java。

2、Linux命令

大數據開發通常是在Linux環境下進行的，Linux基礎操作命令以及Shell編程，也是大數據學習的重要組成部分。

3、大數據相關框架和組件

常用的大數據開發框架有：Hadoop、Spark、Storm、Flink等，開發框架搭建應用架構前需要先弄明白其原理和應用場景，這是基本的要求。

Hadoop，已幾乎與大數據劃上了等號，超過20個生態圈組件，共同完成面向高度擴展的分布式計算。

Spark，作為MapReduce之外的一種選擇，后來居上，成為MapReduce的替代者，受到行業主流的歡迎。

Storm，提供了實時處理大數據的功能（不像Hadoop只提供批任務處理）。

Flink，流式處理系統，新興熱門框架，尤其受到阿里青睞，近幾年在國內的發展很好。

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