Scala为什么是大数据第一高薪语言
为什么是Scala虽然在大数据领域Java的使用更普及，Python也有后来居上的势头，但Scala一直有着不可动摇的地位。我们熟悉的Spark，Kafka，Flink都是由Scala完成了其核心代码的开发。所以掌握Scala不仅可以学习大数据组件的源码，而且会极大的提升大数据开发的效率。这也是Scala的薪资水平一直遥遥领先的原因。根据2019年全球编程语言薪资统计，排名前几...
·
为什么是Scala
虽然在大数据领域Java的使用更普及，Python也有后来居上的势头，但Scala一直有着不可动摇的地位。我们熟悉的Spark，Kafka，Flink都是由Scala完成了其核心代码的开发。
所以掌握Scala不仅可以学习大数据组件的源码，而且会极大的提升大数据开发的效率。
这也是Scala的薪资水平一直遥遥领先的原因。
根据2019年全球编程语言薪资统计，排名前几名的Scala无疑是岗位需求与收入同样优秀的语言。当然收入与地域之间也是有区别的，比如在美国，Scala 的收入最高，可以达到 143k 美元，其次是 Clojure（139k 美元）、Go（136k 美元）、Erlang（135k 美元）、Objective-C（132k 美元）
该数据根据 Stack Oveflow2019 年关于编程语言薪酬排行开发者调查报告得出
为什么会有这么高的薪资？
这恐怕是源于Scala的特点：
-
优雅：这是框架设计师第一个要考虑的问题，框架的用户是应用开发程序员，API是否优雅直接影响用户体验。
-
速度快：Scala语言表达能力强，一行代码抵得上Java多行，开发速度快；Scala是静态编译的，所以和JRuby,Groovy比起来速度会快很多。
-
能融合到Hadoop生态圈：Hadoop现在是大数据事实标准，Spark并不是要取代Hadoop，而是要完善Hadoop生态。JVM语言大部分可能会想到Java，但Java做出来的API太丑，或者想实现一个优雅的API太费劲。
这也是为什么很多大数据组件的源码都是Scala开发的原因。
掌握Scala以后，我们可以飞速的开发Flink，Spark等大数据工程，开发效率得到极大的提高，而且使用函数式编程，代码也会更简洁，炫酷。
什么是Scala
Scala产生于瑞士的洛桑联邦理工学院（EPEL），是“可扩展语言”（Scalable Language）的缩写，Scala是一种多范式的编程语言，其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。你可以使用Scala编写出更加精简的程序，也能用于构建大型复杂系统，还可以访问任何Java类库并且与Java框架进行交互。
通过官网我们看到对于Scala的描述：
Scala combines object-oriented and functional programming in one concise, high-level language. Scala's static types help avoid bugs in complex applications, and its JVM and JavaScript runtimes let you build high-performance systems with easy access to huge ecosystems of libraries.
Scala主要特性如下：1、运行于JVM和JavaScript之上
Scala利用了JVM的高性能，而且也把Java丰富的工具和类库为其所用。不过Scala并不是仅仅支持JVM，Scala-Js已经支持Scala运行于Js之上！
scala-js是将scala编译成js的编译器，目的在于使用scala的众多类库和强类型特征构建出稳定可扩展的js应用。
2、静态类型
在Scala语言中，静态类型（static typing）是构建健壮应用系统的一个工具。Scala修正了Java类型系统中的一些缺陷，此外通过类型推演（typeinference)也免除了大量冗余代码。
动态语言和静态语言
-
动态类型语言：是指在运行期才去做数据类型检查的语言。在用动态言语编程时，不用给变量指定数据类型，该语言会在你第一次赋值给变量时，在内部将数据类型记录下来。Python和Ruby就是一种典型的动态类型语言。
-
静态类型语言：与动态类型语言刚好相反，它的数据类型检查发生在编译阶段，也就是说在写程序时要声明变量的数据类型。C、C++、C#、Java都是静态类型语言的典型代表。
强类型语言与弱类型语言
-
强类型语言：使之强制数据类型定义的语言。没有强制类型转化前，不允许两种不同类型的变量相互操作。强类型定义语言是类型安全的语言，如Java，C#和Python，比如Java中的“int i = 0.0”是无法通过编译的。
-
弱类型语言：数据类型可以被忽略的语言。与强类型语言相反，一个变量可以赋不同数据类型的值，允许将一块内存看做多种类型，比如直接将整型变量与字符变量相加。JavaScript，PHP都是弱类型语言。
注意、强类型语言在速度上逊色于弱类型语言，使用弱类型语言可节省很多代码量，有更高的开发效率。而对于构建大型项目，使用强类型语言可能会比使用弱类型更加规范可靠。
3、混合式编程范式——面向对象编程，函数式编程
Scala完全支持面向对象编程（OOP）。引入了特征（trait）改进了Java的对象模型。trait能通过使用混合结构（maxin composition）简洁的实现新的类型。在Scala中，一切都是对象，即使是数值类型。
Scala也完全的支持函数式编程（FP），函数式编程已经被视为解决并发、大数据以及代码正确性问题的最佳工具。使用不可变值、函数、高阶函数以及函数集合，有助于编写出简洁、强大而又正确的代码。
函数式编程更关心数据的映射，运用函数式编程，比如用Spark进行WordCount，只需要一行代码
sc.textFile("/home/centos/test.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_ + _).collect4、复杂的类型系统
Scala对Java类型进行了扩展，提供了更灵活的泛型以及一些有助于提高代码正确性的改进。通过使用类型推演。Scala编写的代码能够和动态的类型语言编写的代码一样精简。
5、简洁、优雅、灵活的语法
使用Scala之后，Java中冗长的表达式不见了，取而代之的是简洁的Scala方言。Scala提供了一些工具，这些工具可用于构建领域特定语言（DSL），以及对用户友好的API接口。
6、可扩展的架构
使用Scala，能编写出简短的解释性脚本，并将其粘合成大型的分布式应用。以下四种语言机制有助于提升系统的扩展性：
- 使用trait实现的混合结构
- 抽象类型成员和泛型
- 嵌套类
- 显式自类型（self type）
Scala与Java有着紧密的关系，可以把Scala看做是Java的升级版，而这些优势也让Scala拥有了巨大竞争优势
Scala与Java关系
Kafka开源项目指南提供详尽教程，助开发者掌握其架构、配置和使用，实现高效数据流管理和实时处理。它高性能、可扩展，适合日志收集和实时数据处理，通过持久化保障数据安全，是企业大数据生态系统的核心。
更多推荐
0
0- 0
已为社区贡献1条内容
所有评论(0)