原因：

开发大数据应用程序（Spark程序、Flink程序）

Hadoop已经是我们大数据领域的事实标准了。Spark生态并不是要取代Hadoop生态，而是为了更好的拓展大数据生态，两者结合。而Spark由我们Scala开发的，我们学习Scala为了更好的去学习Spark。

表达能力强，一行代码抵得上Java多行，开发速度快。优雅，代码简介逻辑更加清晰。
兼容Java，可以访问庞大的Java类库，例如：操作mysql、redis、freemarker、activemq等等

案例对比：

假设定义三个实体类（用户、订单、商品）

java代码实现：

用户实体类：

/*** 用户实体类*/
public class User {private String name;private List<Order> orders;public String getName() {return name;}public void setName(String name) {this.name = name;}public List<Order> getOrders() {return orders;}public void setOrders(List<Order> orders) {this.orders = orders;}
}

订单实体类：

/*** 订单实体类*/
public class Order {private int id;private List<Product> products;public int getId() {return id;}public void setId(int id) {this.id = id;}public List<Product> getProducts() {return products;}public void setProducts(List<Product> products) {this.products = products;}
}

商品实体类：

/*** 商品实体类*/
public class Product {private int id;private String category;public int getId() {return id;}public void setId(int id) {this.id = id;}public String getCategory() {return category;}public void setCategory(String category) {this.category = category;}
}

Scala代码：

case class User(var name:String, var orders:List[Order]) // 用户实体类
case class Order(var id:Int, var products:List[Product])    // 订单实体类
case class Product(var id:Int, var category:String)         // 商品实体类

总结

看到这里是不是已经对scala爱不释手了，在接下来的几天，我会把系统的把scala的基础用法介绍一下。

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大数据中为什么使用Scala？

原因：

案例对比：

java代码实现：

Scala代码：

总结

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