大数据入门：Java和Scala编程对比

在学习大数据之初，很多人都会对编程语言的学习有疑问，比如说大数据编程主要用什么语言，在实际运用当中，大数据主流编程是Java，但是涉及到Spark、Kafka框架，还需要懂Scala。今天的大数据入门分享，我们就来对Java和Scala这两门语言的编程做个对比。

大数据培训：Java和Scala编程对比

Java VS Scala

从定义上来说，Java是面向对象的编程语言，而Scala是函数式编程语言，这两门语言之间，本身也有一定的关联。

Scala来源于Java，又“高于”Java，在Java之上增加了一层编码的“API”，让程序员可以通过函数式编程的方式来开发程序。

Scala程序最终被编译为.class文件运行在JVM虚拟机中，所以它是JVM下的语言一种，在实际的大数据开发任务当中，Java和Scala都运行于JVM之上，也能更好地集成。

Scala语言在大数据场景下，大多数是用来构建处理数据的。作为开发者，只需要关注收到的数据是什么格式，要把收到的数据分类映射成什么格式，映射后的数据接下来又如何映射成我所需要的数据集（常用的数据集有TopN，Accumulator等）。

大数据培训：Java和Scala编程对比

Java和Scala的区别

1、变量声明

var变量；val常量；Scala支持自动类型推断

Scala更多的是采用常量，而不是变量来解决问题，这样带来的好处是可以减少多线程并发安全问题，特别适合高并发分布式的场景。

2、函数的声明

关键字def，Scala函数没有返回值时使用Unit，相当于Java的void。

Scala支持函数式编程，可以使用高阶函数，函数是一等公民。

3、基本类型

Scala中没有真正意义上的基本类型，类型都是类。

4、静态

Java中静态static是违背Java OOP编程思想和封装特性。

Scala取消了静态的概念，使用了单例对象Object来实现。

5、字符串

Scala支持使用字符串插值的方式对字符串进行格式化，使用$开头进行取值。

另外支持使用三引号将其中的内容直接包起来（Python也有三引号），其中可以包括任何字符，而不需要进行特别转义。

大数据培训：Java和Scala编程对比

6、类

Scala类中的字段自动带有getter和setter方法，另外可以使用@BeanProperty注解来生成Java中的Get/Set方法。

Scala中的每个类都有一个主构造方法，这个构造方法和类定义“交织在一起”，类的参数直接成为类的字段，主构造方法执行类体中的所有语句。

7、Scala中不支持break

使用return替代

在循环中使用if和布尔类型变量

导入Java中支持break的包

8、访问范围

Java中外部看不到内部，内部能看到外部

Scala中外部看不到内部，内部也看不到外部

9、通配符

Java中使用*进行通配

Scala中使用_进行通配

10、默认导入的类

Scala默认java.lang包、Scala包、Scala.Predef类

Java默认导入java.lang包

11、特质trait可以类比Java中的接口，但是和接口非常不一样

Java中称为类实现了接口，Scala中称为混入了特质

和Java中的接口不同，Scala中的特质可以包含带有方法体的方法（JDK8接口也可以的，比如default方法）。

关于大数据入门，Java和Scala编程，以上就为大家做了简单的对比了。在大数据开发任务当中，Java语言和Scala语言都在各自的场景下发挥着作用，而Scala的学习，对于Spark框架的掌握尤其重要。