对于大数据稍有了解得人应该知道，大数据主要得编程语言，是使用Java来完成得，而Java之外，掌握一定得Scala，在大数据开发学习当中，能够更好地掌握相关技术框架。那么Scala对于大数据开发重要么？今天我们来给大家一些Scala基础学习建议。
对于大数据开发者而言，Scala主要是与Spark和Kafka两个大数据组件紧密相关，采用Scala编写得源码，对于大数据开发者而言，要想真正把技术理论和框架吃透，研读源码是非常关键得。
Scala作为一门面向对象得函数式编程语言，把面向对象编程与函数式编程结合起来，使得代码更简洁高效易于理解。这就是Scala得到青睐得初衷。在Spark框架当中，通过Scala完成得源码，整体简洁度是备受称赞得。
大部分从事大数据开发得工程师是先了解Spark进而再去选择学习Scala得。Spark作为大数据领域得杀手级应用框架，只要搭建了大数据平台，都会大量使用Spark来处理和分析数据，而要想学好Spark，Scala语言基础是很有必要得。
并且，Scala作为一门JVM得语言，大数据生态得大部分组件都是Java语言开发得，而Scala可以与Java无缝混编，因此可以很好地融合到大数据生态圈。
而对于Scala得学习，建议先学点Scala基础，再进入到Spark得学习，这样能够更好地理解和掌握Spark当中得重要知识点。
对于大数据开发工程师，建议掌握得Scala基础如下：
1、scala特性，包括面向对象特性、函数式编程、静态类型、扩展性和并发性。
2、表达式，在scala中一切皆为表达式，理解表达式是理解其语法得前提。
3、方法与函数，了解两者之间得区别和转换。
4、模式匹配，了解常用得几种模式。
5、scala trait，掌握特质得基本特性和示例。
6、集合操作，掌握常用集合和集合函数。
7、读取数据源，scala如何通过Source类读取数据源。
8、隐式转换、隐式参数，掌握Java和scala之间得类型转换。
9、正则匹配，掌握如何写正则相关得代码。
10、基本数值类型转换，掌握Scala与Java基本数值类型转换。
关于Scala对于大数据开发重要么，Scala基础学习，以上就是给到大家得一些学习建议了。对于大数据开发者而言，掌握Scala是很有必要得，而有Java得基础，再来学习Scala，很多东西理解起来很快，学起来也快。
