Scala 是一个类似于 Java 的多范式编程语言，集成了面向对象和函数式编程的特性。Scala 的特点主要有：面向对象、函数式编程、静态类型、运行于 JVM（Java 虚拟机），能执行 Java 代码。
scala输入简单的算数表达式，查看结果：
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在 Scala 程序中要注意以下几点：
1. 标识符区分大小写
2. class 名称首字母需大写
3. 方法名称首字母需小写
4. 程序文件名称需与 object 名称相同
5. def main(args: Array[String])，main 方法是 Scala 程序的入口，每个 Scala 程序都必须定义此方法。
Hello World程序：
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标识符：在 Scala 中标识符只能包括字符、数字和下划线，并且只能以字符和下划线开头，如：name、_value、test_1等等。运算符：运算标识符由一个或多个运算符组成，运算符是可以打印的 ASCII 码，比如：+、*、-、/、?、:、~等等。运算标识符有：+、++、:::、、:>等等。
混合标识符：混合标识符由一个字符数字标识符、下划线和一个运算标识符组成，比如：unary_+、var_=。在这里，unary_+定义了一个一元+运算符，myvar_=用来作为方法名称定义了一个赋值运算符。
文字标识符：用``符号包含任意字符都是文字标识符,如`world`
注释：Scala 中的注释和 Java 中的注释一样。
使用val声明值（也就是常量）：
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使用var声明变量：
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定义addOne函数：
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部分应用：
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有时会有这样的需求：允许别人一会在你的函数上应用一些参数，然后又应用另外的一些参数。例如一个乘法函数，在一个场景需要选择乘数，而另一个场景需要选择被乘数。你可以直接传入两个参数。你可以填上第一个参数并且部分应用第二个参数。
柯里化函数：
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这是一个特殊的语法，可以向方法传入任意多个同类型的参数。
可变长度参数：
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类：
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构造函数：
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继承：
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重载方法：
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抽象类：
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特质：
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列表（List）：
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集合（Set）：
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映射（Map）：
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选项（Option）：
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元组（Tuple）：
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第一代的Hadoop，主要针对的是大数据离线计算场景，在稳定性上一枝独秀，但是随着大数据的发展，实时流计算成为主流的需求，Hadoop MapReduce已经不能满足了。而Spark正是在这样的背景下产生，Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。Spark 项目由 Scala 编写而成，同时 Scala 也是 Spark 开发中最常用到的语言之一，所以学习 Scala 语言对深入 Spark 非常有帮助。Spark适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景，包括批处理，迭代算法，交互式查询，流处理。Java里面非常容易犯错的字符串比较，初学者很容易忘记Java中用==进行字符串比较是比较地址而不是值，在Scala则没有这个问题。

“Spark 大数据动手实验”实验报告