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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