大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于java scala语言的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Java scala语言的解答，让一起看看吧。
scala的实际应用场景有哪些？
scala应用场景：
1.大数据，和为spark的shell编程提供了方便！当然，spark也提供了Python，J***a，R的Api！
2.也拥有数据计算的功能3.提供面向Web服务，可以和J***a等相同的spring Web应用等等就不仔细叙述了
scala入门教程？
scala是一门多范式的编程语言，一种类似j***a的编程语言，设计初衷是实现可伸缩的语言、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。
如果你粗略浏览scala的网站，你会觉得scala是一种纯粹的面向对象编程语言，而又无缝地结合了命令式编程和函数式编程风格。
scala代表了一个新的语言品种，它抹平了这些人为划分的界限。
scala有几项关键特性表明了它的面向对象的本质。
例如，scala中的每个值都是一个对象，包括基本数据类型在内，连函数也是对象。
另外，类可以被子类化，而且Scala还提供了基于mixin的组合。
scala反编译后可读吗？
当scala代码被编译成字节码后，它们可以被反编译成J***a代码；但是，反编译所生成的J***a代码可能不是与原始的Scala代码一一对应的，并且可能是不易读懂的。这是因为Scala和J***a具有不同的语法和编程范式。因此，尽管scala代码可以被反编译，但反编译出的代码可能需要经过进一步的手动处理才能保持它们的易读性。
大数据中的Scala好掌握吗，自学可以吗？
不过在学习Scala之前，你最好先对J***a和任一函数式语言（Haskell，SML等）有一定程度理解以后，尤其是能够在编程范式之间随意切换以后，再去了解Scala。
Scala在大数据方向不是偏科研的，是非常多地方都会用的，比如说spark。
Scala的好处：
1， JVM base, 全面兼容J***a. 对于J***a基础扎实的同学, 学习Scala是很友好的；
2， 在常用工具中， Flume和Hadoop由j***a编写， Spark和Kafka由Scala编写。
所以对于想学大数据的同学而言， Scala确实是最推荐的。
Scala作为一门较新的语言，它的社区是比较混乱的。Scala社区里有很多不同的尝试，以J***a一支和Haskell一支为主，此外还有使actor和reactive programming一派的。你如果连一个已经成熟的编程范式都没有掌握，我觉得很大可能你会吃不消Scala。
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J***a来完成的，而J***a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，***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J***a语言开发的，而Scala可以与J***a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。
到此，就是小编对于j***a scala语言的问题就介绍到这了，希望介绍关于j***a scala语言的4点解答对大家有用。
