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语言和java语言的区别的问题，于是小编就整理了4个相关介绍scala语言和Java语言的区别的解答，让我们一起看看吧。
学习scala需要j***a基础吗？
编程基础是要有的，因为看scala的资料大部分都是跟其他语言做比较的，如果没有编程基础将很难看懂比较的意义。
Scala 设计时就考虑了与流行编程环境良好交互，如J***a 2运行时环境（JRE）和 .NET框架（CLR）。特别是与主流面向对象语言，如J***a和C#尽量无缝交互。Scala有像J***a和C#一样的编译模型（独立编译，动态装载 类），允许访问成千上万的高质量类库。
J***a语言初学者编写的基础教程，***用秒秒学交互式学习方式，J主要是讲述有关J***a面向对象的程序设计所必需的知识和技能，***用交互式软件培训方式，并讲授J***a编程语言句法和面向对象的概念，以及J***a运行环境的特性，J***a类库的使用等。
spark和hadoop的区别？
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。
避免把Scala程序写成J***a？
谢邀。虽然不会Scala，但我觉得语言之间还是有不少相似的。本人熟悉J***a和C#语言，两者的语法及理念也都比较相似。
我觉得语言都是实现功能的手段，只要语法没有问题，优先实现功能是首要的。每种语言都有一些自己的特色，每家公司或组织也会遵循一些规范，个人感觉不用太纠结，可以时常总结下哪些令自己不满意的地方，记录下慢慢改善。
培养自己的函数式思维，写完一段代码后思考用函数式的方式该怎么写，毕竟写oop太久一下子也比较难转换，我也是这么过来的，另外可以看一些函数式的类库，比如cats等。
J***a、Groovy、Scala的未来会怎样？
工作机会是王道，其他都是胡扯。别听忽悠，自己看看三者的工作机会多少，J***a高出几个数量级。看趋势，J***a离真正衰退还早着呢。待遇Scala可能稍高，但高不了太多。
J***a是一种不容易犯错的语言，虽然写多了你会吐，不过适合写联机交易型的程序，兼顾了规模和低于批量级的复杂逻辑以及较短处理时间的要求。目前一般的后台服务器的逻辑在一定规模情况下都是J***a，顺便说一句，J***a 8也支持函数式编程，大家不用再调用Functional J***a库去隔靴搔痒，不过J***a 8有点叫好不叫座的意思。目前J***a还保留在Web和[_a***_]领域多些。
虽然j***a有许多缺陷需要进行改进，但是，j***a对于大型网站后端开发领域，依然是王者。在我看来，某种技术的兴起，必然是广大开发用户的福音，但是，并不是谁会取代谁，J***a也可以在 Groovy与scala的新特性的基础上进行借鉴与学习来缩小差异化。
例如，j***a语言中让开发者较为头疼的数据类型的冗余化及缺乏灵活性问题，要是能改进为类似php,Python,perl的 hash, list, array 等灵活的类型定义，就完美了, 就能大幅提高开发效率；或者，可以引入一个第三方的"语言"来实现，并保持原有j***a的强大特性。
伴随jdk新特性的升级, J***a已经拥有了很多动态语言中的一些优点，如闭包等。未来JVM平台的多语言应用会是趋势，J***a依然是老大哥地位。J***a强类型的静态编译带来的安全保障和模块化分层的架构依然是大型企业级应用的首选。
到此，以上就是小编对于scala语言和j***a语言的区别的问题就介绍到这了，希望介绍关于scala语言和j***a语言的区别的4点解答对大家有用。
