㈠ 如何學好Scala
Spark也是基於JVM，我們構築分布式系統，藉助JVM，而不一定是Java語言。 Spark和消息中間件KAFKA等都是用Scala編寫的，學好Scala是掌握Spark的關鍵。
Scala基礎語法入門實戰
首先，參照相關攻略，在Linux下分別下載安裝Java、Scala，然後配置Java和Scala環境變數。安裝完畢，在終端敲入scala即可進入Scala命令行，如下所示：
root@Master:~# scala
Welcome to Scala version 2.10.4 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_66).
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.
簡單測試
scala> 1+2
res0: Int = 3
scala> 1.5*2
res1: Double = 3.0
scala> 3*res1
res2: Double = 9.0
//按Tab鍵，命令自動補全
scala> res2.to
toByte toChar toDouble toFloat toInt toLong toShort toString
變數
var聲明可變變數；val聲明不可變變數。
val聲明的不可變變數，不希望數據被改變，RDD內部的數據都是不可變，所以在Spark中一般都是使用val。
//下面聲明了一個不可變變數result，result的值不可改變。
scala> val result=2+10
result: Int = 12
//假若修改result的值，會提示出錯，如下：
scala> result=13
<console>:8: error: reassignment to val
result=13
//var聲明可變變數：
scala> var name="Spark"
name: String = Spark
scala> name="Scala" //可以修改變數name的值
name: String = Scala
scala> name //name的值現在為Scala
res4: String = Scala
//val聲明不可變變數
//age被聲明為Int類型的不可變變數
scala> val age: Int=0
age: Int = 0
//聲明為String類型
scala> val name:String=null
name: String = null
一行代碼聲明多個變數
scala> val age1,age2,age3=0
age1: Int = 0
age2: Int = 0
age3: Int = 0
基本數據類型的自動轉換操作
Scala自己可以完成基本數據類型的自動轉換操作。
//輸入整數10，按Tab鍵盤，可以看見它本身的很多方法：
scala> 10.to
toByte toChar toDouble toFloat toInt toLong toShort toString
scala> 10.toString
res5: String = 10
scala> 0.to(5)
res6: scala.collection.immutable.Range.Inclusive = Range(0, 1, 2, 3, 4, 5)
給了我們一個不可變的集合，獲得的結果是：0~5，所以Scala一切皆對象！
Scala隱私轉換：
當類型本身沒有沒有這個方法，但是又需要調用這個方法時，內部就會自動觸發隱式轉換。剛才的示例中，Int本身沒有to這樣的方法，Scala引擎內部會隱式自動轉換成RichInt，就像上面0.to(5)這樣的調用，RichInt對象類型才有to這樣的函數。
scala> 1+1
res7: Int = 2
//因為Scala一切皆對象，所以以上示例又可以寫成：
scala> 1.+(1)
res9: Double = 2.0
這個示例，內部其實就是Int的一個隱式轉換，+是類的一個方法。
Scala沒有++、---操作運算：
scala> var age=10
age: Int = 10
// Scala沒有++、---操作運算
scala> age++
<console>:9: error: value ++ is not a member of Int
age++
^
//但是++運算可以用下面方式實現：
scala> age +=1
scala> age
res12: Int = 11
求最大、最小值
scala> min(20,4)
<console>:8: error: not found: value min
min(20,4)
^
該示例因為沒有導入庫，所以出錯。
scala> import scala.math._ //導入math庫
import scala.math._
scala> min(20,4)
res14: Int = 4
apply工廠構造實現方法
在Spark中，大量的實例的構造都是使用了apply方式。
scala> Array(1,2,3,4)
res15: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4)
scala> val array=Array(1,2,3,4)
array: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4)
//array是一個聲明整數類型的數組變數， 其實內部是自動調用了Array.apply方法，等同如下：
scala> val array = Array.apply(1,2,3,4)
array: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4)
條件控制、循環
// if表達式示例：
scala> if(age>=18) "成年人" else "小孩"
res16: String = 成年人
scala> val result=if(age>=18) "成年人" else "小孩"
result: String = 成年人
scala> result
res17: String = 成年人
scala> val result = if(age>=18){
| "alt"
| buffered=10
| buffered
| }
以上一個代碼塊，代碼塊後面有個返回值buffered，代碼塊的返回值就是最後一行的值。
列印值
scala> println("Spark") //輸出一行字元串並換行
Spark
scala> println("\nSpark") //換行，輸出一行字元串再換行。\n是換行轉義符。
Spark
scala> print("Spark") //輸出一行字元串，不換行
Spark
scala>
填充佔位符
scala> printf("%s是大數據框架的未來", "Spark") //%s是佔位符
Spark是大數據框架的未來
讀取內容
readLine用於讀取輸入的內容
scala> readLine //此時敲入Scala之後，然後回車
res28: String = Scala
scala> res28
res29: String = Scala
補充說明，readLine是一個方法，如果方法如果沒有參數，那麼可以不帶括弧，readLine()跟readLine效果一樣。
循環
//聲明一個可變變數，初始值為100
scala> var element=100
element: Int = 100
//while循環示例：
scala> while(element>90){
| println(element)
| element -= 1
| }
100
99
98
97
96
95
94
93
92
91
scala> 0 to element
res32: scala.collection.immutable.Range.Inclusive = Range(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90)
//for循環遍歷並列印
scala> for(i<-80 to element) println(i)
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
//循環並增加條件判斷
scala> for(i<-0 to element if i%2==0) print(i+" ")
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90
//for循環，並break退出
scala> import scala.util.control.Breaks._ //添加break引用
import scala.util.control.Breaks._
scala> for(i<-1 to 10){
| if(i==4) break
| println(i)
| }
1
2
3
scala.util.control.BreakControl
//循環，並return
scala> val n=5
n: Int = 5
scala> def f1:Any = {
| for(i <-1 to 10){
| if(i==n) return i
| println(i)
| }
| }
f1: Any
scala> f1
1
2
3
4
res1: Any = 5
解釋以上代碼塊，def是定義一個函數。f1就是一個函數。
二、 Scala函數入門實戰
函數示例
函數的定義使用def關鍵字，並且函數體最後有返回值。
//聲明了一個函數f3，兩個參數：param1是String類型，param2為Int類型。param2默認值為30，因為有了默認值，那麼在調用上可以不傳param2。
scala> def f3(param1:String, param2:Int=30) = param1 + param2
f3: (param1: String, param2: Int)String
//調用函數f3,傳入第一個參數param1值為Spark，沒有傳入第二個參數，默認為30。
scala> f3("Spark")
res4: String = Spark30
//帶名參數調用，即在函數調用時，顯示指定參數名，並不按順序傳入。
scala> f3(param2=100, param1="Scala")
res5: String = Scala100
//變長參數, 定義了一個sum函數，參數numbers是變成參數，即傳入的Int變數個數不定。在函數體中，對傳入的全部Int變數進行循環遍歷並累計求和，最後把結果返回。
scala> def sum(numbers: Int*)={var result=0; for(element<-numbers) result +=element; result}
sum: (numbers: Int*)Int
scala> sum(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
res1: Int = 55
//下面示例是一個非常經典的語法
scala> sum(1 to 10: _*) // _* 表示提取裡面的每個元素, 然後作為變長參數傳遞
res3: Int = 55
過程
沒有返回值的函數就是過程。
//這是一個函數
scala> def morning(content:String) = "Good" + content
morning: (content: String)String
//這是一個過程
scala> def morning(content:String) { println( "Good" + content)}
morning: (content: String)Unit
㈡ 求一套spark，scala,hadoop視頻教程
http://blog.csdn.net/qq_28767763/article/details/58595081
㈢ 學習scala有哪些好的資源
為什麼學習函數式編程
在閱讀DDD巨著《Patterns, Principles, and Practices of Domain-Driven Design》的過程中，Scott在第5章提到了使用函數式編程語言配合貧血模型去實踐DDD的一種思路，這激發了我的無限遐想。
在開發領域，我們已經擁有了許多的抽象方法論和大量的實現技術。但我個人認為，這一切歸根結底，都是人類思維在開發領域的具體表達方式。而人類在認識和分析所要解決的業務領域問題時，思考的內容不外乎由兩個部分組成：『業務流程』與『業務規則』。前者，回答了業務活動中先做什麼後做什麼的問題；後者，則回答了遇到什麼情況時應該怎麼做的問題。兩者結合後，得到我們需要的業務結果，或者叫作「實現業務目標」。
再想想目前學習和掌握的面向對象的一系列方法，又是如何將上述思維結果映射到中去的呢？我認為是這樣的：
對於業務流程，我們將其表達為若干對象之間的合作，比如UML里序列圖的對象與消息，進而具化為具體的類及其職責，比如類及其若干業務方法。
對於業務規則，我們將其表達為若乾的判斷邏輯，比如UML流程圖里的判斷分支，進而具化為業務方法里的if-else語句，或者再復雜一點，表達為工廠、策略等設計模式的實際運用。
然後，我認為，對於復雜業務規則的梳理，可以象數學歸納法一樣進行演繹：假設一個函數y=f(x)，給定x的定義域，確定y的值域。特別是在排列組合等方面的一些問題，也經常採用遞歸的方式來解決。所以，從這個角度講，函數式編程更貼近人類思維習慣，所以讓我自然而然地把目光轉向了它。
為什麼選擇Scala
在選擇具體的函數式編程語言時，我首先想到的是它最好是同時能支持面向對象編程的。因為即便LISP作為函數式編程語言的先祖，誕生已長達半個世紀，但單純的函數式編程語言與面向對象編程語言相比，在抽象領域概念、組合系統模塊、實現信息隱蔽等方面存在一定的差距，所以一直沒有成為開發的主流。
信息隱蔽原理：在西安電子科大蔡希堯與陳平老師於1993年合作出版的《面向對象技術》一書中是這樣描述的：把需求和求解的方法分離；把相關信息——數據結構和演算法，集中在一個模塊之中，和其他模塊隔離，它們不能隨便訪問這個模塊內部的信息。
其次，由於我的語言路線是從Pascal → C → C++ → C#，所以我希望能選擇一種風格近似於C、強類型的函數式編程語言。在比較了F#、R、ErLang等幾種常見的函數式編程語言之後，我最終選擇了Scala。
Scala有何優勢
註：以下內容，節選翻譯或參考自《Programming in Scala》第1章、第3章，《Programming Scala》第6章，不算完整意義上的個人心得。
函數式編程的優勢
純的函數是沒有副作用的。無論何時何地，對於一個函數y=f(x)，給定x必定得到y，不會因此產生二義結果。因此無論對於代碼測試還是並發，由於給定輸入必定得到預期輸出，而不受其他因素干擾，所以能有效減少Bug產生。
在函數式編程里，大量使用immutable的值。這意味著函數運算的結果總會創建一個新的實例，避免了通常並發環境下為防止數據共享沖突而採取的保護機制。盡管這需要額外的Copy操作，但Scala針對性地提供了高效的Copy實現，以及延遲計算等彌補機制。
函數是一等公民。函數作為表達式的一部分，可以藉由函數之間的嵌套、組合，實現復雜的判斷邏輯。
Scala語言本身的優勢
Scala是面向對象與函數式編程的混合語言，所以能有效結合二者的優點。
Scala屬於Java生態圈，可以在JVM上與Java一起編譯運行，所以許多Java的框架、工具都可以直接應用於Scala語言編寫的項目。
Scala視一切數據類型皆為對象，且支持閉包、lambda、by-name參數等特性，語法簡潔明快。
Scala使用Actor作為並發模型，與Akka框架自然契合。這是一種區別於傳統的、基於數據共享、以鎖為主要機制的並發模型，其特點在於以Actor為基本單位、沒有數據共享、基於消息傳遞實現Actor之間的協作，因此可以有效避免死鎖、減少競爭。
最後，如果有朝一日要轉向大數據領域，有Spark這樣的大型框架作為支撐。知乎：與 Hadoop 對比，如何看待 Spark 技術？
Scala對實踐DDD有何意義
說了那麼多，我的根本目的還是要將Scala作為實現DDD的主要武器。那麼試想一下，Scala在我們實現DDD的過程中能有哪些幫助呢？我暫且胡侃亂謅如下：
表示值對象、領域事件等元素更直觀。值對象、領域事件在DDD里都應該是immutable的，以往多採取POCO形式表示，現在改用Scala里的val以及case class表示，在語法層面就直觀地表明是不可修改的。
在類的方法層面實現CQRS時有語法支持。用Scala里的Function（返回類型為非Unit）對應CQRS里uery，保證類的方法沒有副作用；用Procere（返回類型為Unit）對應CQRS里的Command，明確表明這一類方法會產生修改狀態等副作用。這同樣從語法層面就能對二者進行明確區分。
模式匹配豐富了函數操作。除了正則表達式，Scala形式多樣的模式匹配語法，為提取數據、完成數據分組聚合等運算、實現邏輯判斷提供了強大支持。比如定義def sum_count(ints:Seq[Int) = (ints.sum, ints.size)這樣一個函數後，我們可以這樣調用，以得到一個1至6的整數序列的整數值合計，及該序列的尺寸:val(sum, count) = sum_count(List(1, 2, 3, 4, 5, 6))。
為實現DSL提供有力支持。Scala自帶有解析框架，加上靈活的函數語法支持，要自己實現一套DSL及其相應的語法解析器將不再困難。比如在配置文件里這樣的一條配置語句，表示退休條件為年齡達到60周歲或者工齡屆滿30年：retire = (Age >= 60) || (ServiceLength >= 30)。以往的方式是自己寫一個語法解析器，把這條文本轉換成相應的Specification對象，然後扔給聚合去使用。現在有了Scala的幫助，就使編寫語法解析器這一環節的工作量大大減少。
合理的高階函數設計，使規則編寫得到簡化。比如規則、費用報銷規則，以往可能需要若干層的if-else嵌套，現在則將通過高階函數得到大幅簡化。對此，我強烈劉光聰先生的Refactoring to Functions，你會在劉先生的重構過程中發現高階函數的強大。
Actor為高效並發打下基礎。Actor
內部完全自治，自帶用於存儲消息的mailbox，與其他Actor只能通過消息進行交互，每個Actor都是並發的一個基本單位。這些特點，非常適合於
採取Event
Sourcing方式實現的DDD。每個聚合都好比一個Actor，在聚合內部始終保持數據的強一致性，而在聚合之間交互的領域事件則好比Actor之間
的消息，聚合之間藉由領域事件和Saga保證數據的最終一致性。
Trait成為AOP利器。Trait是Scala的另一大特色，它就象AOP織入一樣，能動態地給某個類型注入方法或者結構。比如配合類Circuit和with後面那4個Trait的定義，val circuit = new Circuit with Adders with Multiplexers with Flipflops with MultiCoreProcessors這樣就創建了一個帶有加法器、乘法器、觸發器和多核處理器的元件。
隱式實現為類型擴展提供支持。對應C#里的靜態擴展方法，Scala通過implicit為實現數據類型的方法擴展提供了便捷，成為Trait之外的另一個功能擴展手段。
能降低常見BDD框架的學習成本。盡管這一點可能比較牽強，但我正在努力摸索如何將BDD與DDD結合，而常見的Cucumber、Spock等一些BDD框架，其語法與Scala比較相近，所以我才有如此一說。
有哪些Scala學習資料
以下是我目前主要的學習資料，並衷心歡迎各位留言補充。
書籍
Programming in Scala：由Scala語言的設計師Martin Odersky編寫，循序漸進，配合了大量實例，入門必讀吧。
Programming Scala：視角與上面那本有點不一樣，沒有Scala語言基礎會感覺很困難，適合掌握了基本語法後溫故而知新。
在線文檔與
Scala 官方文檔：Scala的，作為尋找資料的出發點是不錯的。
Scala 課堂：中文版的Scala基本語法在線課堂。
Scala Synatax Primer：由Jim McBeath整理的Scala語法概要，可以當字典用。
The Neophyte』s Guide to Scala：很出名的一個Scala入門指南，以Scala中的提取器Extractor作為實例開始。
Scala 初學指南：這是上面那本指南的中譯本。
Effective Scala：中文版的Scala高效編程
SBT中文入門指南：Scala Build Tool
社區
Scala 中文社區：不算活躍，原因你懂的。
Scala User：Scala入門者聚集地，沒有Stack Overflow那麼嚴格，但也需要點爬牆的身手。
SDK及IDE
Java SE：先裝這個
Scala SDK：再裝這個
SBT：然後裝這個
IntelliJ IDEA：最後裝這個，就能比較方便地開始Scala編程了
寫在最後
最
近讀的書很多也很雜，DDD、BDD、Scala、Cucumber以及Java基礎等等都有涉及，真恨不得一口吃成個大胖子。由於時間和精力有限，所以
現在知識消化很成問題，遲遲沒有進入學以致用的環節，只能先這樣紙上談兵了，好歹先把自己在學習過程中的一些思考、看到的好東西先記載下來，以備將來之
需。
㈣ 初學scala，我希望大神解答
ClassObject.count 使得ClassObject.numcount 為2
new ClassObject().addNum 中類實例的num 為4，使得ClassObject.numcount 為4，addNum 返回 5
new ClassObject().numcount1 中類實例首先調用ClassObject.count，使得 ClassObject.numcount 為6，因此numcount1 為6
同上面的道理，再次new ClassObject().numcount1 ，為8
原理就是類構造函數會對類定義中的所有可運行部分執行，例如ClassObject類，每次構造都會調用：
private var num = ClassObject.count
var numcount1 = ClassObject.numcount
引發類伴生對象中numcount 的變化
㈤ 哪裡有Scala視頻教程下載
推薦學習搖擺少年夢老師的《國內首部系統性介紹Scala語言培訓課程》
㈥ scala代碼下載
你要學習scala，但是沒必要看源碼吧。
https://github.com/scala/scala 這里是官方源碼，你可以下載看
但是你要學習scala，可以看官方API，http://www.scala-lang.org/api/current/
或者是一些公開課
在coursera上面有scala的公開課，比較權威的https://www.coursera.org/course/progfun
㈦ 誰有scala的中文教程
可以到 scala中文社區http://www.cnscala.com/index.php 關注
㈧ 誰有scala視頻課程
個人覺得，目前最好的Scala視頻是「DT大數據夢工廠」的Scala視頻，他們每天都會發布至少一個精簡的視頻出來，跟著學習挺有收貨的。希望能幫到你，謝謝！
㈨ 求Scala視頻
王家林老師錄制了中國第一套Scala視頻，可以參考學習，同時王家林老師在Spark、Hadoop、Android等方面有豐富的源碼、實務和性能優化經驗。徹底研究了Spark從0.5.0到0.9.1共13個版本的Spark源碼，並已完成2014年5月31日發布的Spark1.0源碼研究。
他同時還是Hadoop源碼級專家，曾負責某知名公司的類Hadoop框架開發工作，專注於Hadoop一站式解決方案的提供，同時也是雲計算分布式大數據處理的最早實踐者之一；