大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于scala语言java区别的问题，于是小编就整理了4个相关介绍scala语言Java区别的解答，让我们一起看看吧。
Scala和JAVA比较？
1、 scala可以脚本，编写一个.scala的脚本代码，直接用同scala x.scala进行执行。但同时scala也可以类似j***a，通过scalac编译为.class等形式，基于编译执行。
3、 支持隐式变量定义，通过var关键词定义一个变量，具体变量类型在赋值后，scala自行进行类型推断。例如var a = List(1,2,3)4、 常量定义用val 关键词定义5、 没有静态类型，通过object 定义单例类，main方法就是放在object类型中。
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中怎么把字符的编码方式从gbk转换成utf8？
1. ***设你使用了Apache的Commons-io包 Commons IO -
Commons IO Overview，可以使用如下代码：
import j***a.io.File
import org.apache***mons.io.FileUtils
val file = new File(filename)
content = FileUtils.readFileToString(file, "gbk")
FileUtils.write(file, content, "UTF-8")
2. 如果你用的是J***A7：
import j***a.nio.file.{Paths, Files}
val content = io.Source.fromFile(filename, "gbk").mkString
hadoop和的异同？
Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点。
但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。 优势应该在于分布式架构比较相似能快速上手吧。
Hadoop和Spark都是大数据处理技术，但它们之间存在一些区别和异同点。
1. 数据处理方式：Hadoop***用MapReduce计算模型，而Spark***用基于内存的计算方式。
2. 处理速度：相比Hadoop，Spark的处理速度更快，因为它可以将数据加载到内存中并在内存中进行计算，而Hadoop需要将数据从磁盘中加载到内存中进行计算。
3. 处理范围：Hadoop适用于大规模数据处理和批量处理，而Spark除了可以进行批量处理，还可以实时处理流数据。
4. 编程语言：Hadoop主要***用J***a编程语言，而Spark则***用Scala、J***a或Python等多种编程语言。
5. 生态系统：Hadoop拥有完整的生态系统，包括Hive、Hbase、Pig等组件，而Spark生态系统相对较小，但正在不断壮大。
6. ***利用：Hadoop的***利用率较低，而Spark可以充分利用***，包括CPU、内存等。
综上所述，Hadoop和Spark都是处理大数据的技术，但它们之间存在一些不同点，选择哪个技术取决于具体的需求和场景。
到此，以上就是小编对于scala语言j***a区别的问题就介绍到这了，希望介绍关于scala语言j***a区别的4点解答对大家有用。
