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java的问题，于是小编就整理了4个相关介绍scala语言Java的解答，让我们一起看看吧。
netbeansscala支持怎么样？
当然可以。 JAVA库、框架和开发工具都可用。构建工具Ant/M***en，开发工具Eclipse、IntelliJ、Netbeans，框架如Spring、Hibernate都可以和Scala一起使用。 Scala可以运行在JVM，Android上。 Scala社区是J***a生态系统的一个重要部分。
值得花时间学习Scala吗？
Scala是一门值得花时间去学习的语言。
因为它自身的设计（以及其相关的生态）希望把过去20年来一些计算机科学技术发展的成果，以一种尽可能友好（或者实用）的方式呈现在软件工程师面前，让开发人员更好地武装自己。
你可以想象你在学习这门语言的路途上，能和全球的技术研发人员一起坐而论道。无论是如日中天的Spark，还是提供高效能框架的Actor, Kafka，为什么Scala能在J***a雄霸JVM平台多年的情景下帮助这些新产品突围而出被研发广泛使用？产生足够大的影响让J***a产生一些改变？
以上这些，是一个让你去了解和学习Scala的一个很好的动力。
感谢邀请！判断一件事情值不值得，是一个人价值观的问题。那么其中就涉及到价值观的排序问题。如果你以后要往这方面发展，那么学习它是肯定没错的，不仅要学，还要明确各个阶段学到哪种程度。但如果你的长期目标与它的占比不是太大，那么可以把时间安排来学习更重要的那些上面，这个达到一般了解层面就行了。
我觉得现在这个社会，学习技能非常有效，现在这个社会包容性非常强，只要你有技术，肯动脑，都可以带动经济效应，而经济基础决定上层建筑，所以我觉得多学一门技术肯定是有用的，至少充实自己，比玩手机电脑强
J***a大数据要学一些什么内容？
首先，你需要熟悉linux操作系统，大数据是运行在Linux上的。
其次，你需要有网络基础。大数据一般是多台服务器组成的集群，通过网络进行通信。
第三，你需要j***e基础，把常用的类用法夯实。
好吧，现在开始正式学习大数据。
搭建一个hadoop集群，研究他的计算和存储方式，MapReduce，hdfs。研究他的***调度方式yarn。接着研究hive，hbase，他们的出现是为了解决hadoop存储和计算的缺陷。继续研究spark和flink，计算模型比MapReduce先进的多。
当然，以上这些东西你学会了，需要用j***a接口来调用他们的api，比如进行MapReduce计算，创建一个hbase表之类的。
对于大数据想必了解过的人和想要学习大数据的童鞋都是有所了解的，知道大数据培训相关的一些学习内容都有个大概的了解，但是对于大数据培训学习内容的一些比较详细的内容还是有所差距的，我们学习大数据的主要目的就是未来以后可以到大企业去做相关的工作，拿到客观的薪资。那么这就需要我们了解企业对于大数据技术的需求是什么，大数据培训机构大数据课程内容是否包含这些内容。接下来带大家简单了解一下。
第一阶段J***a语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些J***a语言的概念、字符、流程控制等。
第二阶段J***aee核心了解并熟悉一些HTML、CSS的基础知识，J***aWeb和数据库，Linux基础，Linux系统基础原理、虚拟机使用与Linux搭建、Shell [_a***_]编程、Linux 权限管理等基本的 Linux 使用知识，通过实际操作学会使用。
第五阶段 Hadoop 生态体系，Hadoop 是大数据的重中之重，无论是整体的生态系统、还是各种原理、使用、部署，都是大数据工程师工作中的核心，这一部分必须详细解读同时辅以实战学习。
第六阶段Spark生态体系，这也是是大数据非常核心的一部分内容，在这一时期需要了解Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。
2021大数据学习路线图：
这是一个非常好的问题，也是很多初学者比较关心的问题，作为一名IT从业者，我来回答一下。
首先，所谓的J***a大数据通常指的是***用J***a语言来完成一些大数据领域的开发任务，整体的学习内容涉及到三大块，其一是J***a语言基础，其二是大数据平台基础，其三是场景开发基础。总体上来说，J***a大数据的学习内容是比较多的，而且也具有一定的难度。
j***a语言基础部分的学习内容相对比较明确，由于J***a语言本身的技术体系已经比较成熟了，所以学习过程也会相对比较顺利。对于初学者来说，建议围绕J***aWeb开发来制定学习***，这样也会提升就业竞争力。J***aWeb开发不仅涉及到后端开发知识，还涉及到前端开发知识，整体的知识量还是比较大的，而且在学习的过程中，需要完成大量的实验。
大数据平台部分可以围绕Hadoop来展开，由于当前Hadoop生态已经比较健全了，所以这部分学习内容非常多，需要初学者有一个系统的学习过程。学习Hadoop的初期是完全可以自学的，当前Hadoop的案例也越来越丰富了，所以学习Hadoop也会有一个较好的学习体验。由于Hadoop对于实验场景有一定的要求，所以搭建实验环境是学习Hadoop的一个重要基础。
学习J***a大数据一定离不开具体的场景，这里面的场景不仅指硬件场景（数据中心），还需要有行业场景支持，所以学习J***a大数据通常都会选择一个行业作为切入点，比如金融行业、医疗行业、教育行业等等。初学者在学习场景开发知识的过程中，并不建议完全***用自学的学习方式，可以考虑在实习岗位上来完成这个阶段的学习任务。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
首先先介绍下J***a专业和大数据专业要学习的内容
J***a开发包括了J***a基础，J***aWeb和J***aEE三大块
大数据开发包括J***a基础，MySQL基础，Hadoop(HDFS,MapReduce,Yarn,Hive,Hbase,Zookeeper,Flume,Sqoop等)，Scala语言(类似于J***a,Spark阶段使用)，Spark(SparkSQL,SparkStreaming,SparkCore等)Kafka,storm,Flink,Redis,Spark内核，ElasticSearch,Logstash,Kibana,Oozie,Azkaban,Kappa,Kylin,Kudu等
j***a可以说是大数据最基础的编程语言，
一是因为大数据的本质无非就是海量数据的计算，查询与存储，后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景
二就是j***a语言本事了，天然的优势，因为大数据的组件很多都是用j***a开发的像HDFS,Yarn,Hbase,MR,Zookeeper等等，想要深入学习，填上生产环境中踩到的各种坑，必须得先学会j***a然后去啃源码
说到啃源码顺便说一句，开始的时候肯定是会很难，需要对组件本身和开发语言都有比较深入的理解，熟能生巧慢慢来，等你过了这个阶段，习惯了看源码解决问题的时候你会发现源码真香
Zookeeper,hadoop,hbase,hive,sqoop,flume,kafka,spark,storm等这些框架的作用及基本环境的搭建，要熟练，要会运维，瓶颈分析
J***a是目前使用非常广泛的编程语言，它具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言。
J***a不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此J***a语言具有功能强大和简单易用两个特征。J***a语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。
J***a的跨平台应用能力，比C、C++更易用，更容易上手。同时还具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平***立与可移植性、多线程、动态性等特点。
更重要的是，Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用J***a，例如Apache的基于J***a的HBase和Accumulo以及 ElasticSearchas，因此学习Hadoop的一个首要条件，就是掌握J***a语言编程。
什么是J***A EE？
J***a EE，J***a 平台企业版，是Sun 公司为企业级应用推出的标准平台，用来开发B/S架构软件，可以说是一个框架，也可以说是一种规范。
J***aEE 是在 J***aSE 的基础上构建的，是对 J***aSE 的扩展，增加了一些更加便捷的应用框架。
J***aEE十三太保：JDBC、JNDI、EJB、RMI、Servlet、JSP、XML、JMS、J***a IDL、JTS、JTA、J***aMail和JAF。
到此，以上就是小编对于scala语言j***a的问题就介绍到这了，希望介绍关于scala语言j***a的4点解答对大家有用。
