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Scala-大数据时代的黄金语言

XAMPP新闻 admin 94浏览 0评论

在大数据时代关于编程语言选择是很多人非常关注的。在企业大数据平台开发场景下,虽然在大数据领域Java的使用更普及,Python也有后来居上的势头,但Scala一直有着不可动摇的地位。我们熟悉的Spark,Kafka,Flink都是由Scala完成了其核心代码的开发。所以掌握Scala不仅可以学习大数据组件的源码,而且会极大的提升大数据开发的效率。为什么Scala会有大数据黄金语言,这其实与几个大数据重点框架组件有离不开的关系,我们熟悉的Spark,Kafka,Flink框架,核心代码都是由Scala完成的。掌握Scala,在学习大数据组件Spark,Kafka,Flink框架的源码上,是能够帮助我们更好地理解和深入的,同时,在大数据开发任务当中,能够大大提升效率。

Scala语言背景

Scala产生于瑞士的洛桑联邦理工学院(EPEL),是“可扩展语言”(Scalable Language)的缩写,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。你可以使用Scala编写出更加精简的程序,也能用于构建大型复杂系统,还可以访问任何Java类库并且与Java框架进行交互。Spark,Kafka,Flink的兴起,带动Scala的快速发展,成为大数据黄金语言。

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Scala语言特点

优雅:简洁的Scala,不再像Java一样总是需要冗长的表达式,简洁而优雅,对于应用开发程序员而言,API是否优雅直接影响用户体验。

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,所以相比其他一些编程语言,速度会快很多。

与Hadoop生态圈融合:Hadoop可以说是大数据事实标准,JVM语言,大家首先想到的是Java,而以Spark为例的框架,采用Scala,同样基于JVM,可能很好地与Hadoop生态圈融合。

这也是为什么很多大数据组件的源码都是Scala开发的原因。

Scala主要特性

1、运行于JVM和JavaScript之上

Scala利用了JVM的高性能,而且也把Java丰富的工具和类库为其所用。不过Scala并不是仅仅支持JVM,Scala-JS已经支持Scala运行于JS之上。

2、静态类型

在Scala语言中,静态类型(static typing)是构建健壮应用系统的一个工具。Scala修正了Java类型系统中的一些缺陷,此外通过类型推演(typeinference)也免除了大量冗余代码。

3、混合式编程范式——面向对象编程,函数式编程

Scala完全支持面向对象编程(OOP)。引入了特征(trait)改进了Java的对象模型。trait能通过使用混合结构(maxin composition)简洁的实现新的类型。在Scala中,一切都是对象,即使是数值类型。

Scala也完全的支持函数式编程(FP),函数式编程已经被视为解决并发、大数据以及代码正确性问题的最佳工具。使用不可变值、函数、高阶函数以及函数集合,有助于编写出简洁、强大而又正确的代码。

4、复杂的类型系统

Scala对Java类型进行了扩展,提供了更灵活的泛型以及一些有助于提高代码正确性的改进。通过使用类型推演。Scala编写的代码能够和动态的类型语言编写的代码一样精简。

5、可扩展的架构

使用Scala,能编写出简短的解释性脚本,并将其粘合成大型的分布式应用。在大数据时代,流计算开发任务的增多,使得Scala有了更加广阔的用武之地,学习Scala成为大数据必须选择,scala也成为大数据的黄金语言。

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