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Scala对大数据开发重要吗?大数据学习哪些内容?

2020-10-15 17:22:54 | 来源:中培企业IT培训网

Scala是一种现代的多范式编程语言,最初旨在集成面向对象编程和函数式编程的各种功能。Scala允许用户使用命令和函数范例编写代码。Scala在Java虚拟机上运行,可以直接调用Java类库。对于新手来说,Scala相对复杂,其看似灵活的语法不易掌握,但是对于熟悉Scala的用户而言,Scala是一个功能强大的工具。它提供了许多独特的语言机制,可以采用库的形式。轻松无缝地添加新的语言结构。那么Scala对大数据开发重要吗?大数据学习哪些内容?

  Scala对大数据开发重要吗?

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这一关必须是要过的。

并且,Scala作为一门基于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。

  大数据学习哪些内容?

1、Java编程技术

Java编程技术是大数据学习的基础,主流的大数据开源框架,其编程都离不开Java。

2、Linux命令

大数据开发通常是在Linux环境下进行的,Linux基础操作命令以及Shell编程,也是大数据学习的重要组成部分。

3、大数据相关框架和组件

常用的大数据开发框架有:Hadoop、Spark、Storm、Flink等,开发框架搭建应用架构前需要先弄明白其原理和应用场景,这是基本的要求。

Hadoop,已几乎与大数据划上了等号,超过20个生态圈组件,共同完成面向高度扩展的分布式计算。

Spark,作为MapReduce之外的一种选择,后来居上,成为MapReduce的替代者,受到行业主流的欢迎。

Storm,提供了实时处理大数据的功能(不像Hadoop只提供批任务处理)。

Flink,流式处理系统,新兴热门框架,尤其受到阿里青睐,近几年在国内的发展很好。

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