很多朋友对于Scala：大数据领域潜在的未来通用编程语言？和不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
原文链接：http://www.datanami.com/2015/08/10/will-scala-take-over-the-big-data-world/
在开发大数据相关应用程序时，开发人员对编程语言的选择相当有限。 Python 和R 受到数据科学家的青睐，而Java 是Hadoop 开发人员的明显选择。随着Apache Spark、Apache Kafka等基于Scala的大数据框架的兴起，相信Scala会逐渐走进大数据从业者的视野。
Scala 是一种基于JVM 的函数式编程语言。它最初是由Martin Odersky 于15 年前开发的，当时还没有大数据的概念。 Scala 的拥护者认为Scala 的主要优点是速度和表现力。现在Scala主要被Web 2.0公司和社交媒体公司使用，例如Foursquare和Twitter。 2009年，Twitter将大部分后端系统的开发语言从Ruby改为Scala。
Apache Spark的出现无疑提升了Scala在大数据领域的地位。大多数第一代Hadoop应用程序都要求开发人员具备Java开发能力，而Spark为开发人员提供了另一种选择。事实上，Spark 是用Scala 编写的，但它也支持Scala、Java、Python 和R。
Apache Kafka 是专为大数据设计的新一代消息系统。与Apache Samza（流处理框架）和Scalding（Cascading的ScalaAPI）一样，它也是从Scala发展而来。
“现代而全面”
Gemini Solutions 首席执行官Theo Nissim 是Scala 的倡导者之一。 Gemini位于美国硅谷，为客户提供定制化的大数据工程服务。尽管Gemini 没有指定其客户使用哪种编程语言，但Gemini 工程师发现自己越来越多地使用Scala。
Nissim 说：“我们最近经常使用Scala。过去，我们有一些架构师更喜欢函数式编程，其中很多人都在使用Scala。但他们将Scala 当作Java 使用。他们不使用Scala 是因为它函数式编程的特点，而是因为它是一种现代的、综合性的语言。”
Gemini 正在参与一个从可穿戴设备收集数据并在移动应用程序中显示分析结果的项目。该项目的大部分工作都是使用Scala 完成的。 Nissim表示，Scala是一门潜力巨大的编程语言，相关工具也处于成熟过程中，可以更好地与各种大数据基础设施集成。
Gemini 并不是唯一一家使用Scala 进行大数据项目的公司。根据TIOBE语言排名，今年春季Scala的排名突然从平常的30到50位上升到第25位。
Scala 排名的突然上升引起了TIOBE 总裁Paul Jansen 的注意。他说他一直希望看到Scala 进入前20 名语言。
“我很多年前就觉得Scala 不错，但企业界一直对应用Scala 犹豫不决。这是因为Scala 之前还比较非主流，而函数式编程语言在中国一直被认为是玩具语言但现在学术界已经有一些跨国公司在使用Scala进行开发。”
Scala 最常见的用途之一是在Apache Spark 中开发大数据管道。本月中旬，Scala 爱好者将齐聚美国旧金山，参加Scala Conference 2015 和Waterfront Scala Conference。
尽管Scala似乎有潜力成为大数据世界的编程语言，但这条路可能并不容易。首先，Scala 没有像Java 和.NET 这样有财力的大公司的支持。 Typesafe是一家提供Scala支持的公司，已经筹集了数百万美元，但距离甲骨文和微软能够提供的资源还很远。
关于Scala：大数据领域潜在的未来通用编程语言？，的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。
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用户评论
我觉得Scala对于处理复杂的数据分析确实很强大，毕竟它可以同时兼顾性能和可读性。
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我一直觉得 Scala 的语法简洁明了，学习起来相对容易。只是不知道在大数据的实际应用中是否能像 Python 一样普及吧？
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我觉得 Scala 能够处理并行计算的能力很强劲，这在处理海量数据的场景下非常有优势。
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Spark 是基于 Scala 开发的，这本身就说明了 Scala 在大数据领域的实力。但毕竟 Python 用户众多，能不能成为“通用”编程语言还有待考证。
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scala 的代码组织方式让我印象深刻，可以写出非常结构化的代码。不过上手难度可能相对高一点吧?
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我觉得目前各语言都有各自的优势所在，Scala 在大数据领域表现出色，但能否成为唯一的“通用”语言有点难讲。还是需要看实际应用情况的结果。
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我一直在学习 Scala，感觉它在并发编程方面确实很有潜力。如果想深入研究大数据，这应该是一个不错的选择。
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虽然 Scala 的语法有点像 Java，但它的功能和表现力却更高明得多，这让我非常期待未来在大数据领域的应用。
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Scala 的生态系统也在不断完善，越来越多的人加入到这个社区中，相信这会推动其发展的进一步发展。
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我觉得 Scala 能有效地处理海量数据的分布式计算，这是一个相当重要的优势。希望它能继续在未来大数据应用中崭露头角。
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作为一个新手程序员， Scala 对我来说有点难度，不过我相信熟能生巧，只要付出足够的努力，一定能够掌握它的精髓。
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我觉得 Scala 在学术界很有影响力，尤其是对于机器学习和人工智能等领域。希望它能在实战中得到更广泛的应用。
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Scala 的类型系统很有意思，可以帮助开发人员避免错误，提高代码可靠性，对于大数据这种复杂系统的开发非常重要。
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我认为 Scala 在未来的高性能计算和云计算领域会有很好的应用前景。 期待它能带来更多精彩的解决方案。
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大量使用 Scala 开发的大数据项目证明了它的成熟度和实效性，这让人更有信心相信它能在未来占据更大的市场份额。
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Scala 的可拓展性和灵活性是亮点，可以轻松地集成其他技术和工具，非常适合大规模复杂软件系统的开发。
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虽然 Scala 不是最流行的语言，但我认为它的潜力巨大，尤其是在数据科学和机器学习领域。未来值得期待！
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