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Scala学习系列(一)——Scala为什么是大数据第一高薪语言
来源:cnblogs  作者:独孤风  时间:2020/4/10 15:07:24  对本文有异议

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。

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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)

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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。

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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。

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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!

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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。

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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(_ + _).collect
4、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

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Scala与Java关系

Scala有着其独特的魅力,在加上大数据,流计算开发的增多,Scala有着越来越丰富的用武之地,所以很难说我们会因为Scala选择了大数据,还是因为大数据选择了Scala。

下一章,我们将从头开始学习Scala,未完待续~

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原文链接:http://www.cnblogs.com/tree1123/p/12672057.html

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