大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于scala语言和java的问题，于是小编就整理了4个相关介绍scala语言和Java的解答，让我们一起看看吧。
linux系统怎么安装scala？
要在Linux系统上安装Scala，首先需要下载和安装JAVA开发工具包（JDK）。然后，可以通过官方Scala网站下载最新版本的Scala二进制包。解压缩该文件，并将bin目录添加到系统的PATH环境变量中。
最后，可以通过在命令行中输入scala命令来验证安装是否成功。如果成功，将会在终端中显示Scala REPL（交互式解释器）。
为什么说Scala是JVM上的c++？
可能是我孤陋寡闻，我并不觉得scala是JVM上的C++,说一下我的片面理解
1.scala的确运行在jvm之上，但是它的性能也就是一般，或者说比较优秀，与性能大魔王c或者c++来说还有很多差距，并且scala和c++的使用方向完全不一样
2.从语法使用的角度来说，我觉得可以说scala是运行在jvm上的python，两者相似简约的编程风格，对并且在推荐编程领域，两者都有其领先的地位，一个拥有完整的机器学习库，一个掌握着spark的ML，所以从这个角度来说scala是jvm上的python我觉得可行
3.从语言的排名上说，c++经久不衰的生命力，scala由于j***a恐怖的统治力，目前并不占据优势，kotlin也在慢慢崛起，所以未来优势并不大，目前也看不到scala其他的发力点
如果非要修改这句话，我觉得可以这么说
Golang是具有垃圾自动回收的c++[呲牙]
正好前一阵学了scala，首先是多编程范式，支持面向对象和函数式编程。
其次是语言非常灵活，可以用自己的方式做运算符重载这样的操作，更不要说支持大部分函数式编程的特性，虽然掌握起来的确很辛苦，可是在开发中爆发出来的力量还是巨大的，另外比如泛型，scala支持和实现不知道比j***a高到哪去。
最后还在不断提升完善中，增加了不少语法糖，使开发更加简便，比如app的使用，写简单程序已经和普通过程开发不相上下。
缺点就是性能有待提升，我是用leetcode来做练习，不过比较cpp，j***a，scala版本，性能差距还是很明显的，可能也和我非完全函数化风格相关，但这个转化很难。
scala在国内关注比较少，在头条发了几篇学习文章，阅读基本没有，都去搞j***a，我说基本没什么前途，你信吗？搞得我也懒得继续写了。
J***a和大数据如何抉择？
先学 j***a，后学大数据。
大数据的一些东西，一开始就是基于 j***a的，后来又有了一些拓展，比如后来基于 scala 的 spark 。
所以没有 j***a 基础，建议先去学习 j***a ，有了一定基础后，可以入门大数据。大数据的一些内容对于新手来说比较晦涩难懂。所以还需要一些比较基础又枯燥的[_a***_]。
首先j***a是一种编程语言，大数据是一种从业方向
因为我只是大概了解了一下可能没办法举具体的例子，一般开发大数据都会使用大数据框架开发，框架有很多，这些框架的API有的支持一种语言，有的支持多种语言
所以大数据不一定是用j***a，但是j***a可以开发大数据
J***A与大数据之间的关系是怎样的？
大数据与J***a的关系很密切。
通常情况下，我们说的大数据，是指基于Hadoop的大数据生态，在这个生态中，有很多很多的产品，每个产品负责解决大数据整体方案中的一个问题，如Hadoop自身包含MapReduce,Yarn,HDFS等，MapReduce 负责批处理计算，HDFS负责的分布式存储，YARN负责***管理，其他如HBASE负责数据存储，等等。这些大数据生态中的不同产品，大部分都是由J***a开发的，所以说它们与J***a密不可分。
由于软件自身由J***a开发，因此基本这些大数据产品做开发，J***a语言就是首选，因为这些产品基本都提供J***a语言的编程接口API。
还有一些产品，虽然不是用J***a语言开发，但是使用了基于JVM的语言，如Spark是由Scala语言开发的，而Scala是基于JVM的，这就意味着可以进行Scala与J***a的混合开发，同样离不开J***a。
到此，以上就是小编对于scala语言和j***a的问题就介绍到这了，希望介绍关于scala语言和j***a的4点解答对大家有用。
