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大数据的快速发展正在各个行业发酵，当然也在影响着各个行业的快速发展。在大数据的概念当中，scala作为一种新式的IT语言，其可以说在通过一种别出心裁的方式展现着更加强大的优势。 ![]()
Scala这个“大猪蹄子”似乎与其他开发语言并不相似，如果你粗略浏览Scala的网站，你会觉得Scala是一种纯粹的面向对象编程语言，而又无缝地结合了命令式编程和函数式编程风格。这种低调且尽显内涵的方式，让scala在各个行业都备受关注。 Scala在过去的发展过程中，尝试跨越多种不同类型的语言，给开发者提供面向对象编程、函数式编程、富有表达力的语法、静态强类型和丰富的泛型等特性，而且全部架设于Java虚拟机之上。因此开发者使用Scala时可以继续使用原本熟悉的某种编程特性，但要发挥Scala的强大能力则需要结合使用这些有时候相互抵触的概念和特性，建立一种平衡的和谐。Scala对开发者的真正解放之处在于让开发者可以随意使用最适合手头上的问题的编程范式。如果当前的任务更适合用命令式的设计实现，没什么规定禁止你写命令式的代码，如果函数式编程和不可变性（immutability）更符合需要，那程序员也可以尽管用。更重要的是，面对有多种不同需求的问题领域（problem domain），你可以在一个解决方案的不同部分采用不同的编程方法。 当然，scala在实际的应用和发展当中，我们也能够发现其有以下四个特点： 第一：兼容、精简、高级抽象、静态类型。 第二：与Java无缝互调。 第三：Scala的类型推断是让代码更加精简的另一个帮手。 第四：Scala是高级的。 四大特点确实能够反映出scala的强大，而其优势——多样化却更加明显，当需要写简单的代码，像Python一样当脚本语言使用时，Scala提供大量的原生方法和数据结构，可以很轻松的写出比较复杂的操作。但当需要速度的时候，又可以通过重构来获取数十倍或者上百倍的速度提升。通过Miniboxing一类的编译器增强器，Scala在某些操作的速度是必定超过Java的。多样性的特点让scala具备了更多的应用场景，当然，也让其在未来的发展中有了更多的前景。 如今的大数据越来越火，而scala则凭借其自身的特点和优势，在数据处理方面展现出了更多的优势，其作为大数据开发的一个重要组成部分，也受到了更多领域的关注。当然，大数据的内涵并不仅仅只有scala，但scala所体现出的价值却值得各个领域为之付出更多的关注。
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