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Scala in Big Data Hadoop
Che cosè Scala ?
Scala è un compilatore -basato e un linguaggio di programmazione multi-paradigma che è compact , veloce e efficiente . Il vantaggio principale di Scala è la JVM ( Java Virtual Machine ). Il codice Scala viene prima compilato da un compilatore Scala e viene generato il byte code per lo stesso , che verrà quindi trasferito alla Java Virtual Machine per generare loutput.
Pertanto, Scala è diventata la chiave del successo per la gestione dellenorme quantità di big-data.
Ora che conosciamo limportanza di Scala, capiamo ora perché in realtà è il linguaggio più preferito nelle tendenze attuali.
Perché usiamo Scala?
1. Un linguaggio multi-paradigma
2. Può essere utilizzato in fusione con Java
3. Un linguaggio che esprime
4. Elevata domanda nel mercato
5. Linguaggio integrato nei pattern
6. Linguaggio digitato staticamente
7. Creazione di una community
8. Sintassi precisa
9. Framework in crescita
10. Relativamente facile da imparare
Caratteristiche di Scala
- Linguaggio di programmazione orientato agli oggetti:
Scala è sia un linguaggio di programmazione funzionale che un linguaggio di programmazione orientato agli oggetti. Ogni variabile e valore utilizzato in Scala viene salvato implicitamente come oggetto per impostazione predefinita.
- Linguaggio di programmazione estensibile:
Scala può supportare più costrutti di linguaggio senza la necessità di alcun specifico di dominio Lingua ( DSL ) Estensioni, Librerie e API .
- Linguaggio di programmazione digitato staticamente:
Scala lega il tipo di dati alla variabile nel suo intero ambito .
- Linguaggio di programmazione funzionale:
Scala fornisce una sintassi leggera per definire le funzioni, supporta di ordine superiore funzioni , consente alle funzioni di essere nidificate .
- Interoperabilità:
Scala compila il codice usando scala compiler e converte code in Java Byte Code e lo esegue su JVM .
Risposta
Essendo un linguaggio funzionale, Scala tratta le funzioni come oggetti di prima classe che, insieme allimmutabilità, consentono il parallelismo in Apache Spark.
Ad esempio, Scala consente di racchiudere oggetti non serializzabili in una funzione ed essere trasmesso a nodi remoti per il calcolo distribuito.