scala语言前景？
一、scala语言前景？
scala有前景，但是会限定在特定应用场景。原因主要是在人员上。讲个twitter的故事吧：
当初twitter有个很庞大的data scientist团队，里面编程水平什么样的都有。大家都写写pig或者sql的时候还相安无事⋯⋯后来他们就改了scala。这个决定迅速造成了分裂，一大群没有能力或者没有意愿学们新编程语言的data scientist生产力急剧下降，不得不依赖工程师们adhoc产生大量数据，可是谁爱给你干这个呀，于是很快大批离职了。
目前懂machine learning，有analytical mindset，还能hack的数据科学家太少。我司还算是稍微有点热度的初创公司了，hr收简历收到手软但是找个人仍然千难万难。组里有几个小伙天天安利scala，有个什么架构问题就嚷嚷着换语言⋯⋯然并卵。本来大伙就非要忙死了还要迁徙平台还要试错谁受得了啊，所以嚷嚷归嚷嚷最后还是继续对着jupyter码python上pandas撸sklearn。
二、scala语言值得学习吗？
Scala是一门值得花时间去学习的语言。
因为它自身的设计（以及其相关的生态）希望把过去20年来一些计算机科学技术发展的成果，以一种尽可能友好（或者实用）的方式呈现在软件工程师面前，让开发人员更好地武装自己。
你可以想象你在学习这门语言的路途上，能和全球的技术研发人员一起坐而论道。无论是如日中天的Spark，还是提供高效能框架的Actor, Kafka，为什么Scala能在Java雄霸JVM平台多年的情景下帮助这些新产品突围而出被研发广泛使用？产生足够大的影响让Java产生一些改变？
以上这些，是一个让你去了解和学习Scala的一个很好的动力。
三、scala语言变量名命名的格式？
定义变量要用var关键字，语法是： var 变量名:变量类型[=初始值][;] 其中，[]中的内容表示是可选的。 如： var n:Int=100 定义了一个整型变量叫n，初始值是100。 如果在定义时指定了初始值，则变量类型的指定也可以省略，如： var n=1001
四、scala的元组数据类型有几种？
sClaLA的元组类型也遵守基本的原则，有22种元素构成，可以进行灵活的排序。
基本介绍
元组也是可以理解为一个容器，可以存放各种相同或不同类型的数据。说的简单点，就是将多个无关的数据封装为一个整体，称为元组, 最多的特点灵活,对数据没有过多的约束。与数组或列表不同，元组可以容纳不同类型的对象，但它们也是不可变的。
注意：元组中最大只能有22个元素
1、创建元组
元组表示通过将不同的值用小括号括起来，即表示元组。元组的创建格式：val tuple=(元素,元素…)
也可以写成:(但一般不这么写，都是写简写形式）val t1=new Tuple3(元素1, 元素2, 元素3)
t1 的类型是 Tuple5类 是scala特有的类型
t1 的类型取决于 t1 后面有多少个元素, 有对应关系，比如 4个元素=》Tuple4给大家看一个Tuple5 类的定义,大家就了然了
/* final case class Tuple5[+T1, +T2, +T3, +T4, +T5](_1: T1, _2: T2, _3: T3, _4: T4, _5: T5) extends Product5[T1, T2, T3, T4, T5] { override def toString() = "(" + _1 + "," + _2 + "," + _3 + "," + _4 + "," + _5 + ")" } */ 12345671234567
元组中最大只能有22个元素 即 Tuple1…Tuple22
2、获取元组中的值
获取元组中的值格式：使用下划线加下标 ，例如 t._1 t._2 t._3注意：元组中的元素下标是从1开始的。
3、元组遍历
可以使用Tuple.productIterator()方法遍历元组的所有元素。通过foreach增强for循环遍历。
object Test { def main(args: Array[String]): Unit = { val t=(1,5.2,"haha",false) for(i<-t.productIterator){ println(i) } } } 1234567812345678
结果
1 5.2 haha false。
五、scala中的分布式数据集有？
RDD（Resilient Distributed Datasets）弹性分布式数据集，可以把RDD就可以看成是一个简单的"动态数组"（比如ArrayList），对其操作，也只需要 调用它的方法而已，和java中的ArrayList一样。但它与一般动态数组的区别在于:RDD是分布的。
弹性是指的是数据自动在内存和磁盘切换， task如果失败会进行特定次数的重试
六、如何使用Scala读取和解析JSON数据
介绍
在当今的软件开发中，处理和解析JSON（JavaScript Object Notation）数据是非常常见的任务之一。JSON作为一种轻量级的数据交换格式，广泛应用于Web应用程序和大数据处理中。
为什么选择Scala来读取JSON
Scala是一种功能强大的静态类型编程语言，它结合了面向对象编程和函数式编程的特性，使得处理和解析JSON数据变得非常简单和灵活。
使用Scala读取JSON的步骤
- 导入相关库：首先，我们需要导入Scala的JSON库。Scala提供了多个JSON库可供选择，比如Play JSON、Circe等。
- 加载JSON数据：接下来，我们需要加载包含JSON数据的文件或字符串。根据具体的情况，可以使用Scala提供的文件操作函数或字符串解析函数来实现。
- 解析JSON数据：一旦我们成功加载了JSON数据，接下来就需要解析它。根据所选的JSON库，我们可以使用相应的API来解析JSON数据，并将其转换为Scala的数据结构，比如Map、List等。
- 访问数据：最后，我们可以通过访问Scala数据结构来获取和处理JSON中的数据。根据数据结构的类型，我们可以使用Scala提供的各种操作函数来处理和操作数据。
使用示例
让我们通过一个简单的示例来演示如何使用Scala来读取和解析JSON数据：
import play.api.libs.json._
// 加载JSON字符串
val jsonString = "{\"name\":\"John\", \"age\":30, \"city\":\"New York\"}"
// 解析JSON字符串
val json = Json.parse(jsonString)
// 访问数据
val name = (json \ "name").as[String]
val age = (json \ "age").as[Int]
val city = (json \ "city").as[String]
// 打印结果
println(s"Name: $name, Age: $age, City: $city")总结
通过使用Scala的JSON库，我们可以轻松地读取和解析JSON数据。使用Scala强大的函数式编程特性，我们可以更加灵活地操作和处理JSON数据。希望本文能够帮助你更好地理解和应用Scala读取JSON的过程。
谢谢你阅读本文，希望对你有所帮助！
七、C语言中的数据三大类型？
C语言的三种基本数据类型为整型、实型、字符型。
整型，包括short、int、long等,用以表示一个整数,默认为有符号型,配合unsigned关键字,可以表示为无符号型。
实型,即浮点型。包括float, double等,用来表示实数,相对于整型。
字符型,即char型。用来表示各种字符,与ascii码表一一对应。
八、m数据库的四大语言？
DDL （数据定义语言）
数据定义语言 - Data Definition Language 。用来定义数据库的对象，如数据表、视图、索引等 。
DML （数据操纵语言）
数据处理语言 - Data Manipulation Language 。在数据库表中更新，增加和删除记录 。如 update， insert， delete 不包含查询。
DCL （数据控制语言）
数据控制语言 – Data Control Language，指用于设置用户权限和控制事务语句 。如grant，revoke，if…else，while，begin transaction。
DQL （数据查询语言）
数据查询语言 – Data Query Language ，数据表记录的查询。
九、R语言保存数据？
全部保存的话，write.table，write.csv都可以啊单独保存的话d$word
十、什么是数据语言？
是指SQL语言集中负责数据结构定义与数据库对象定义的语言，由CREATE、ALTER与DROP三个语法所组成，最早是由 Codasyl (Conference on Data Systems Languages) 数据模型开始，现在被纳入 SQL 指令中作为其中一个子集。
目前大多数的DBMS都支持对数据库对象的DDL操作，部份数据库 (如 PostgreSQL) 可把DDL放在交易指令中，也就是它可以被撤回 (Rollback)。较新版本的DBMS会加入DDL专用的触发程序，让数据库管理员可以追踪来自DDL的修改。.
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