scala和java的区别（scala和java混编）
大数据开发用什么语言
1、R语言 使用R语言，只需要短短的几行代码，你就可以在复杂的数据集中筛选，通过先进的建模函数处理数据，以及创建平整的图形来代表数字。它被比喻为是Excel的一个极度活跃版本。
2、Python语言 Python往往在大数据处理框架中得到支持，但与此同时，它往往又不是一等公民。比如说，Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本（对Spark Streaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此）。
3、Julia是最近开发的编程语言，最适合科学计算。它像Python一样简单，因此广受欢迎，并且具有C语言的迅捷性能。这使Julia成为需要复杂数学运算的领域的理想语言。作为大数据分析家，您将研究需要复杂数学的问题。Julia能够以很高的速度解决此类问题。
Scala编程语言简介
1、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。在大数据当中，Scala是非常重要的一门编程语言，主流的Spark，Kafka，Flink框架都是Scala编程的。
2、当人们提起Scala时，很容易想到一种编程语言，就像Java和Python一样。事实上，Scala是一种综合了面向对象和函数式编程风格的静态类型编程语言。Scala被设计成一种高层次语言，具有表达力强，简洁优美，类型系统严谨，同时也有良好的可扩展性和互操作性。Scala的出现源于对Java的兴趣和批评。
3、斯卡利是基于JVM的编程语言，所以我们需要先安装JavaJDK。可以在官网上下载并安装最新版本的JavaJDK。下载并解压斯卡利 在官网上下载最新版本的斯卡利，并解压到指定目录。配置环境变量 在系统环境变量中添加斯卡利的bin目录，以便在命令行中直接使用斯卡利。
4、面向对象： Scala是面向对象的编程语言，所有的变量和方法都封装在对象中，可以把信息封装起来供外部使用。（第2章）函数式编程：Scala同时又是函数式编程语言，函数可以独立存在，可以定义一个函数作为另一个函数的返回值，也可以接受函数作为函数的参数。这给组合函数带来了很大的便利。
R,Python,Scala和Java,到底该使用哪一种大数据编程语言
1、Pythom语言：Python结合了R语言的快速，处理复杂数据的能力以及更务实的语言特质，迅速地成为主流，也更简单和直观了，尤其是近几年的成长很快。在数据处理范畴内，通常在规模与复杂之间要有个取舍，Python以折中的姿态出现，是相当好的数据处理工具。
2、Scala stand是在JVM上运行的Java编程语言的扩展。它是一种通用编程语言，具有面向对象技术和功能编程语言的功能。您可以将Scala与大数据平台Spark结合使用。当处理大量数据时，这使Scala成为理想的编程语言。Scala提供了与Java的完全互操作性，同时与Data保持了紧密的联系。
3、Python语言：Python是数据分析利器，使用Python进行科学计算可以提高效率，Python可以替代Excel进行更高效的数据处理 java语言：Java是一门很适合大数据项目的编程语言，Hadoop、Spark、Storm、Flink、Flume、Kafka、Sqoop等大数据框架和工具都是用Java编写的，因此，大数据会不可避免的使用到Java。
4、Python语言 如果你的数据科学家不使用R，他们可能就会彻底了解Python。如果你有一个需要NLP处理的项目，就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择，包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模，或者超快、准确的spaCy。
5、Python语言 Python往往在大数据处理框架中得到支持，但与此同时，它往往又不是一等公民。比如说，Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本（对Spark Streaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此）。
scala语言会取代java的吗
一个实际的应用系统被取代的代价是很高的，除非scala有非常大的优势，否则大公司不会有动力去搞一个新系统的 实际上语言的优势在大系统中虽然有但是往往不是决定性的因素，所以“取代”往往是不现实的。
曾冠东还表示，Scala不是Java的杀手，它无法取代Java的地位，也突破不了JVM的限制、Java实现不了的功能它也实现不了。我们可以将Scala形象的理解成大量语法糖的Java。
Java在未来会逐渐追上scala的特性，现代编程语言都在互相借鉴互相学习差异会越来越小 Scala 不错，Java也在成长。伴随java7，8的新特性出现， Java已经拥抱了很多动态语言中的一些优点，如闭包等。未来JVM平台的多语言会是趋势，但是Java老大地位稳定。个人最爱Groovy的语法风格与简洁，虽然他现在并不完美。
济济一堂以邓草原的实际经验来说，Scala其实并不比JAVA复杂。当用户了解Scala后，会发现Scala的简单性。Scala是JVM上的面向对象和函数式编程的综合语言，具有简洁的语法、静态类型检查、与Java无缝互操作、强大但复杂的类型体系、Erlang风格的并行支持库等特点。
大数据处理需要用到的编程语言有哪些
1、Python语言 Python往往在大数据处理框架中得到支持，但与此同时，它往往又不是一等公民。比如说，Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本（对Spark Streaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此）。
2、Scala stand是在JVM上运行的Java编程语言的扩展。它是一种通用编程语言，具有面向对象技术和功能编程语言的功能。您可以将Scala与大数据平台Spark结合使用。当处理大量数据时，这使Scala成为理想的编程语言。Scala提供了与Java的完全互操作性，同时与Data保持了紧密的联系。
3、Python语言：Python是数据分析利器，使用Python进行科学计算可以提高效率，Python可以替代Excel进行更高效的数据处理 java语言：Java是一门很适合大数据项目的编程语言，Hadoop、Spark、Storm、Flink、Flume、Kafka、Sqoop等大数据框架和工具都是用Java编写的，因此，大数据会不可避免的使用到Java。
4、大数据主要学习以下语言：JAVA，PYTHON，MYSQL，JAVASCRIPT，算法结构等另外就是各个语言的框架，提高开发速度的。下面是跟数据相关的知识。数据的连接首先需要加载一个代码块。如果 chunk 是一个字符串，代码块指这个字符串。如果 chunk 是一个函数， load 不断地调用它获取代码块的片段。
5、Scala又是另一个以Java为基础的语言，和Java很像，对任何想要进行大规模的机械学习或是建立高阶的算法，Scala会是逐渐兴起的工具。它是善于呈现且拥有建立可靠系统的能力。“Java像是用钢铁建造的；Scala则是让你能够把它拿进窑烤然后变成钢的黏土”Driscoll说。
在scala怎样定义一个变量?与jala的变量定义有什么区别
1、在Scala中，可以使用关键字var或val来定义变量，具体区别如下：var定义的变量是可变的（mutable），可以被重新赋值；而val定义的变量是不可变的（immutable），一旦赋值就不能再次被改变。
2、意思是值或者数值。它用来表示变量的值是一个固定不变的数或者字符串，是不可变的。在Scala和Koltin等编程语言中，val关键字表示声明一个只读的变量，一旦被定义，其值就不能再次改变。这种类型的变量通常用于存储常量和配置信息等。
3、def age=privateage 其实这里age是一个简写的方法（def就是定义方法的），不要被迷惑了，这里返回值就是privateage。
4、定义变量 在斯卡利中，可以使用var或val关键字定义变量，其中var定义的变量可变，val定义的变量不可变。例如：vara=10 valb=20 定义函数 在斯卡利中，可以使用def关键字定义函数，函数可以带有参数和返回值。