简述Java和Scala的区别

Java支持基本类型+static关键字，使得Java是个不纯粹的OOP语言

Java已经存在很多年，编程思想根深蒂固，不能轻易大方面更新，

这时候

基于ava1.8版本派生出了Scala，基于1.8的新特性——函数式接口和lambada表达式

Scala衍生出一种编程理念：函数式编程

在Scala的方法里会对类进行分类，一般分为

//入口方法：引入数据 返回值：return this(当前对象);

//过程处理：处理业务 返回值：return this(当前对象);

//出口方法：展示结果 返回值：return this(当前对象);

Scala特点：

Scala一切皆对象，纯粹的面对对象语言

Scala支持面向函数编程

Java工程化构建，Scala面向差异化小任务（类似SQL）

Scala中不支持接口

优雅：一行抵多行 scala 基于 java 简化了逻辑编码 （基于函数式接口+lambada表达式）

速度快：静态编译

方便融合hadoop生态圈：spark依赖scala

Java1.8新特性：

函数式接口：前提是个接口，通常是指只有一个抽象方法的接口

Java内置4个标准函数式接口：

Supplier => T get(); 提供者

Consumer => void accept(T t); 消费者

Function => R apply(T t); 函数定义进出类型

Predicate => boolean test(T t)； 预测

lambada表达式： 简化代码，不用new对象，（）- >

lamba表达式的符号表示为 ->,其基本结构形式为：（param1,param2,param3…）-> { }

如果只有一个参数，可以不加小括号，只有一行执行代码，也可以没有箭头后面的大括号，比如 i ->System.Out.Println(i);

如果没有参数 ，只需要一个小括号即可，比如：（）-> System.Out.Println(“hello”);

微服务可以理解为分布式，但计算的时候是把数据传输到一台机器上计算的，

哪怕这些数据是分散在不同库内，依旧是在一台机器上集中计算。对单机要求很高

把大量数据迁移到服务器上进行统一计算

从Hadoop开始，不仅仅是分布式存储，还是分布式计算（计算是一段逻辑性代码）

传统开发当中逻辑性代码是放在方法里的，如果把方法变成可序列化可网络传输的，

那么就可把方法传入每一台机器上，在数据所在的节点上，针对这台节点上的数据计算