scala入门编程-scala编程规范
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scala开发web的好处?
1、总的来说，Scala 是一种非常适合 Web 开发的语言，它具有高性能、可扩展性、并发性和强类型检查等优点。
2、大数据的本身是计算数据，而Scala即有面向对象组织项目工程的能力，又有计算数据的功能。2：现在大数据事实上的计算标准框架Spark，它是用Scala开发的，因为计算数据，Scala它是函数式编程，它实现算法非常简洁优雅。
3、Scala的可用性和流行程度在不断上升。许多大型公司和组织在使用Scala构建各种应用程序，从Web应用程序到数据处理管道。Scala还拥有一个忠实的社区，提供各种库和框架，以简化开发并提高生产效率。对于那些想要在大型企业中开展软件开发的开发人员和企业而言，Scala无疑是一种值得学习和投资的编程语言。
4、而Web应用程序的真正核心主要是对数据库进行处理，管理信息系统（Management Information System，简称MIS）就是这种架构最典型的应用。MIS可以应用于局域网，也可以应用于广域网。目前基于Internet的MIS系统以其成本低廉、维护简便、覆盖范围广、功能易实现等诸多特性，得到越来越多的应用。
5、你说他们是农民也好，但数量放在那里，最明显的效果就是公司招人的时候会比较容易地招到Java程序员。试想如果你想要做一套软件，你有一个很棒的技术方案需要用C++，Scala或Ruby等语言实现，但招不到足够的人手，那么***多半泡汤。
6、多年来，Scala等JVM语言一直在努力克服Java的缺点，想成为更好的Java，但他们都失败了。最终，这场提升Java的探索以Kotlin的诞生结束。Jet Brains（流行的IDE IntelliJ背后的公司）开发了Kotlin，它可以在JVM上运行，克服了Java的很多缺点，提供许多现代功能。
Scala编程的介绍
成熟的生态系统 JVM生态系统是现在组成熟的生态系统，而Scala就是在JVM和Java生态系统上构建的，因此可以从Java的工具库中获益。当前很多大数据的组件比如Hadoop、Spark以及Cassandra都是在JVM生态系统内，这使得使用Scala编程的框架可以直接调用他们的库。
Hadoop pand Hive：为了迎合大量数据处理的需求，以java为基础的大数据开始了。Hadoop为一批数据处理，发展以java为基础的架构关键，相对于其他处理工具，Hadoop慢许多，但是无比的准确可被后端数据库分析广泛使用，和Hive搭配的很好。
Scala又是另一个以Java为基础的语言，和Java很像，对任何想要进行大规模的机械学习或是建立高阶的算法，Scala会是逐渐兴起的工具。它是善于呈现且拥有建立可靠系统的能力。“Java像是用钢铁建造的；Scala则是让你能够把它拿进窑烤然后变成钢的黏土”Driscoll说。
scala中map和reduce的区别
而两者的差异在于：foreach无返回值（准确说返回void），map返回***对象。见如下代码及运行结果：b.getClass 得到的是void， 而c.getClass得到的是colletion 。再看代码的第9-11行，foreach和map的运行结果一致。结论就是：foreach 无法代替map. 而map方法却可以代替foreach。
总结表1的数据，Linux shell在处理小规模数据时表现出色，而Hadoop MapReduce尽管简单但I/O频繁。Spark RDD和Scala编程因其内存计算和分布式处理能力，运行时间明显优于其他方法，尤其是Spark RDD的3分钟22秒，显示出其在大数据处理中的高效性。
与Scala或Spark中经典函数语言实现的map和reduce函数相比，原有Hadoop提供的Mapper和Reducer API 更灵活也更复杂。这些区别对于习惯了MapReduce的开发者而言也许并不明显，下列行为是针对Hadoop的实现而不是MapReduce的抽象概念： · Mapper和Reducer总是使用键值对作为输入输出。 · 每个Reducer按照Key对Value进行reduce。
数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。
Linux命令对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。
Spark借鉴Hadoop MapReduce技术发展而来，继承了其分布式并行计算的优点的同时，改进了MapReduce的许多缺陷。具体优势如下：Spark提供广泛的数据集操作类型（20+种），支持Java，Python和Scala API，支持交互式的Python和Scala的shell。比Hadoop更加通用。
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