一：Scala基础
大数据技术及人工智能的蓬勃发展，促进了我国经济更快更好地进入高质量发展阶段。基于开源技术的Hadoop分布式框架在行业中的应用十分广泛，但是Hadoop本身还存在诸多缺陷，主要的缺陷是Hadoop的MapReduce分布式计算框架在计算时延迟过高，无法满足实时、快速计算的需求。
Spark继承了MapReduce分布式计算的优点并改进了MapReduce的明显缺陷。与MapReduce不同的是，Spark的中间输出结果可以保存在内存中，从而大大减少了读写Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）的次数，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习中迭代次数较多的算法。
Scala是Spark编程常用的语言之一，本书进行Spark编程时使用的语言也是Scala。因此，在学习Spark之前，需要先了解Scala语言、Scala安装过程和基础编程操作
scala是运行在JVM上的多范式编程语言，同时支持面向对象和面向函数编程。早期，scala刚出现的时候，并没有怎么引起重视，随着Spark和Kafka这样基于scala的大数据框架的兴起，scala逐步进入大数据开发者的眼帘。scala的主要优势是它的表达性。
Scala语言主要用于开发大数据应用程序，如：Spark程序、Flink程序；它具有表达能力强，一行代码抵得上多行java代码，开发速度快；它也兼容Java，可以访问庞大的Java类库，例如：操作mysql、redis、freemarker、activemq
1.1 scala常用数据类型
1.2 关键字说明 package： 包，等同于java中的package
object：关键字，声明一个单例对象（伴生对象）
main方法：从外部可以直接调用执行的方法
def 方法名称 ( 参数名称 : 参数类型 ) : 返回值类型 = { 方法体 }
Scala 完全面向对象，故scala去掉了Java中非面向对象的元素，如static关键字，void类型 1) static scala无static关键字,由object实现类似静态方法的功能(类名.方法名) class关键字和Java中的class关键字作用相同,用来定义一个类 2) void 对于无返回值的函数,scala定义其返回值类型为Unit类型
1.3 Scala 与 Java 的关系
Scala是基于Java去实现的，可以理解为是对Java的一个扩展。我们都知道C语言和C++的关系，那么就可以把Scala看作是Java++一样。Java编写的.java程序编译生成.class字节码文件，最后由JVM翻译为机器码然后去执行。Scala也是类似，但是不同的是Scala编写的.scala程序，编译生成.class和x$.class两个文件，也是在JVM上执行的。
二、安装Scala并搭建环境
1.在Scala官网下载安装包到本地。官网下载地址：All Available Versions | The Scala Programming Language
选择对应的Scala版本进行下载。
1.2
配置环境变量
点击此电脑，选择高级系统选项，点击环境变量，新建一个SCALA_HOME，在path中添加%SCALA_HOME%\bin。
1.3配置完成后，在dos窗口测试，输入scala之后进入scala shell表示配置成功！
精彩内容
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