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学习大数据技术需要掌握Scala。
但是，在学习Scala之前，您最好在一定程度上了解java和任何函数式语言（Haskell、SML等），特别是在您可以在编程范式之间自由切换之后。
Scala不偏向大数据方向的科学研究。它被用于许多地方，如火花。
1，JVM基础，与Java完全兼容。对于坚实的java基础的学生，学习斯卡拉非常友好！2！在普通工具中，水槽和Hadoop是用java编写的，Scale和卡夫卡是Scala编写的。
所以对于想学习大数据的学生来说，Scala确实是最受推荐的。
作为一种相对较新的语言，Scala有一个混乱的社区。在scala社区中有许多不同的尝试，主要是Java和Haskell，以及actor和reactive编程。如果你还没有掌握一个成熟的编程范例，我认为你很可能买不起Scala。！当java编程基础很好的时候，学习Hadoop系统，然后安排学习Scala，然后学习Scale，卡夫卡等等。这个顺序更科学合理，更容易让大家掌握。
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客观环境：C、C、Java的开发比较成熟，学习者多，生态比较好。[翻白眼]企业的需求比较大，保证了就业的基本面，学生学习后不容易失业。[笑声]新语言由学生自己教授，以确保有效的技术变革。
主观环境：美味的老资本，易于混合的资金。[傻笑
]一句话：稳定是绝对的原则，每天改变不是正确的方式。
注意：个人观点，请绕道而行。[白眼
！编程基础]是必要的，因为Scala中的大多数数据都与其他语言相比较。如果没有编程基础，很难理解比较的含义。
Scala与流行的编程环境（如Java 2 runtime environment（JRE）和Linux）进行了良好的交互。Net框架（CLR）。尤其是与主流的面向对象语言，如Java和C#进行尽可能无缝的交互。Scala具有与Java和C#相同的编译模型（独立编译、动态加载类），允许访问数千个高质量类库。
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