Scala语言在大数据中的应用对于大数据稍有了解的人都知道，大数据主要的编程语言，是使用Java来完成的，而Java之外，也要求一定的Scala基础，这样才能在大数据开发学习当中，更好地掌握相关技术框架。那么Scala语言对大数据开发重要吗？

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编写的源码，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的。

Scala作为一门面向对象的函数式编程语言，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得到青睐的初衷。在Spark框架当中，通过Scala完成的源码，整体简洁度是备受称赞的。

大部分从事大数据开发的工程师是先了解Spark进而再去选择学习Scala的。Spark作为大数据领域的杀手级应用框架，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这一关必须是要过的。

并且，Scala作为一门基于JVM的语言，大数据生态的大部分组件都是Java语言开发的，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。

对于大数据开发工程师，Scala需要掌握的基础如下：

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的前提。

3、方法与函数，了解两者之间的区别和转换。

4、模式匹配，了解常用的几种模式。

5、scala trait，掌握特质的基本特性和示例。

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之间的类型转换。

9、正则匹配，掌握如何写正则相关的代码。

10、基本数值类型转换，掌握scala与Java基本数值类型转换。

Scala语言对大数据开发重要吗？对于大数据开发者而言，掌握Scala是很有必要的，而有Java的基础，Scala其实上手并不难。

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