Scala语言的主要应用领域与作用？

Scala的特性

1面向对象特性

Scala是一种纯面向对象的语言，每一个值都是对象。对象的数据类型以及行为由类和特征（Trait）描述。类抽象机制的扩展有两种途径。一种途径是子类继承，另一种途径是灵活的混入（Mixin）机制。这两种途径能避免多重继承的种种问题。

2函数式编程

Scala也是一种函数式语言，其函数也能当成值来使用。Scala提供了轻量级的语法用以定义匿名函数，支持高阶函数，允许嵌套多层函数，并支持柯里化。Scala的CaseClass及其内置的模式匹配相当于函数式编程语言中常用的代数类型（AlgebraicType）。

更进一步，程序员可以利用Scala的模式匹配，编写类似正则表达式的代码处理XML数据。在这些情形中，顺序容器的推导式（comprehension）功能对编写公式化查询非常有用。

由于JVM不支持尾部递归，Scala也不能完全支持尾部递归优化。不过，在简单的情况下，Scala编译器可以把尾部递归优化成循环。

4静态类型

Scala是具备类型系统，通过编译时的检查，保证代码的安全性和一致性。类型系统具体支持以下特性：

泛型类，型变注释（VarianceAnnotation），类型继承结构的上限和下限，把类别和抽象类型作为对象成员，复合类型，引用自己时显式指定类型，视图，多态方法。

5扩展性

Scala的设计承认一个事实，即在实践中，某个领域特定的应用程序开发往往需要特定于该领域的语言扩展。Scala提供了许多独特的语言机制，可以以库的形式轻易无缝添加新的语言结构：

任何方法可用作前缀或后缀 *** 作符，可以根据预期类型自动构造闭包。联合使用以上两个特性，使你可以定义新的语句而无须扩展语法也无须使用宏之类的元编程特性。

5使用Scala的框架

Lift是一个开源的Web应用框架，旨在提供类似RubyonRails的东西。因为Lift使用了Scala，所以Lift应用程序可以使用所有的Java库和Web容器。

scala语言主要应用领域

cala运行于JVM之上，并且它可以访问任何的java类库并且与java框架进行互 *** 作，scala也大量重用了java类型和类库。

大数据的开发语言是Scala的原因：

1：大数据的本身是计算数据，而Scala即有面向对象组织项目工程的能力，又有计算数据的功能。

2：现在大数据事实上的计算标准框架Spark，它是用Scala开发的，因为计算数据，Scala它是函数式编程，它实现算法非常简洁优雅。

例：kafka，它是一个消息中间件，如果外部数据要流进大数据中心，我们一般都要用kafka作适配器，那如果大数据中心的数据流到外部，也是用kafka（如Spark计算的数据要交给HBASE或MySql，期间我们都会用kafka），很多的大数据组件都是用的Scala编写的，所以，如果你想成为一个较高级的大数据开发高手，你一定要掌握Scala。

从实验的现象上看，第二次调用的println("hi") 并没有被定义在函数体内：

第一次调用，相当于：

scala> val f1 = (i:Int) => { println("hi"); println(i) }

f1: Int => Unit = <function1>

scala> fun(f1)

hi

10

hi

20

第二次调用，相当于：

scala> val f2: (Int) => Unit = {println("hi");println(_)}

hi

f2: Int => Unit = <function1>

scala> fun(f2)

10

20

第二次调用打印hi的地方是在定义f2这个函数的地方，而不是在fun(f2)内

具体原因我也解释不了

应该这样定义函数，注意把vector变量作为引用类型，才能在子函数中添加，就像下面这样：

void

f1(vector&

v2)

{

//添加v2中的元素

}