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平简要叙述Scala和Java泛型下界的区别?
和java中的接口不同 scala中的特质可以包含 带有方法体的方法。
语言不同：Scala 是一门函数式语言，Java是面向对象语言，二者在语言特点上差异特别大。但是scala也是运行在java虚拟机上，两者可以方便的互相调用。
类型可以是虚拟的scala(即“抽象类，但是，今天(不能是虚拟与scala虽然有一个样板沉重的方式来虚拟类编码 现在，动态类型。动态类型对象执行某些操作之前，会自动检查的性质。在动态类型的基于类的OO语言有类型和类之间有很强的相关性。事情发生在JVM语言比如Scala和Java具有只可以动态地检查，如反射和投射操作。
Scala是一个静态语言，更适合大型工程项目，Scala直接编译成Java字节码，性能接近Java。Scala是一个多范式的语言，你可以混合使用函数式和面向对象编程，混合使用可变类和不变类，混合使用Actor和传统的Java并发库。短短一个月的时间，Scala于本月冲进了TIOBE的前五十名。
Scala和java比较
1、语言不同：Scala 是一门函数式语言，Java是面向对象语言，二者在语言特点上差异特别大。但是scala也是运行在java虚拟机上，两者可以方便的互相调用。
2、Scala是一个静态语言，更适合大型工程项目，Scala直接编译成Java字节码，性能接近Java。Scala是一个多范式的语言，你可以混合使用函数式和面向对象编程，混合使用可变类和不变类，混合使用Actor和传统的Java并发库。短短一个月的时间，Scala于本月冲进了TIOBE的前五十名。
3、Java肯定是永恒的经典，最起码最近3，5年不能变，不过以后没准了，要看商业公司的运作情况。语言也好，技术也罢，主要是取决与商业的运营情况。
4、Scala：另一个以java为基础的语言，和java很像，对任何想要进行大规模的机械学习或是建立高阶的算法，Scala是逐渐兴起的工具，善于呈现且拥有建立可靠系统的能力。Kafkaand Storm：是一个特别快速的查询信息系统，缺点是太快了，因此在实施操作时会犯错，有时候会漏掉东西。
R,Python,Scala和Java,到底该使用哪一种大数据编程语言
Pythom语言：Python结合了R语言的快速，处理复杂数据的能力以及更务实的语言特质，迅速地成为主流，也更简单和直观了，尤其是近几年的成长很快。在数据处理范畴内，通常在规模与复杂之间要有个取舍，Python以折中的姿态出现，是相当好的数据处理工具。
Python语言：Python是数据分析利器，使用Python进行科学计算可以提高效率，Python可以替代Excel进行更高效的数据处理 java语言：Java是一门很适合大数据项目的编程语言，Hadoop、Spark、Storm、Flink、Flume、Kafka、Sqoop等大数据框架和工具都是用Java编写的，因此，大数据会不可避免的使用到Java。
Python 它是易于使用的基于解释器的高级编程语言。Python是一种通用语言，具有用于多个角 的大量库。由于其易于学习的曲线和有用的库，它已成为大数据分析最受欢迎的选择之一。Python观察到的代码可读性也使它成为Data Science的流行选择。
Python语言 如果你的数据科学家不使用R，他们可能就会彻底了解Python。如果你有一个需要NLP处理的项目，就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择，包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模，或者超快、准确的spaCy。
Python语言 Python往往在大数据处理框架中得到支持，但与此同时，它往往又不是一等公民。比如说，Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本(对Spark Streaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此)。
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