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区别的问题，于是小编就整理了4个相关介绍scala语言和Java区别的解答，让我们一起看看吧。
Scala和j***a比较？
1、 scala可以编写脚本，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。
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。
怎么避免把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大数据和j***a是一个课程吗？有什么区别？
J***a是一门编程语言；大数据是一门独立的专业学科，它可以用各种不同的编程语言去实现，例如J***a、Python等。J***a大数据就是用J***a语言去实现大数据项目了，所以你得先学J***a，然后才去研究J***a大数据吧。
j***a是学大数据的基础，没有j***a学习大数据就像空中楼阁，所以建议先学习j***a基础知识，然后在学习大数据，毕竟大数据的基础就是j***a, 而且大数据编程基本都是j***a编程，所以这2者不能说哪个好，因为都要学，作为过来人，希望我的建议能够帮助到你，谢谢！
到此，以上就是小编对于scala语言和j***a区别的问题就介绍到这了，希望介绍关于scala语言和j***a区别的4点解答对大家有用。
