主要观点：在大数据项目中，常讨论 Java、Scala 和 Python 的使用，它们各有优缺点，需根据具体情况选择。GenAI 工具可节省编码时间、提高生产力，帮助 Java 代码库向 Scala 迁移，还可用于 Spark 应用的现代化。
关键信息：

• Scala 因原生语言优势、与 Spark 核心 API 兼容性好等更受数据工程团队青睐；Python 因机器学习库支持广泛受数据科学团队喜爱，但 PySpark 有翻译开销致性能问题。
• Java 是面向对象语言，Scala 是函数式语言且支持面向对象概念，二者都可用于大数据项目，迁移与否视具体情况而定。
• GenAI 工具如 Amazon Q 等可节省编码时间、提高生产力，集成于 IDE ，能辅助代码转换、生成、审查等。
  重要细节：
• Java 代码更冗长，Scala 更简洁，Scala 支持懒求值、运算符重载等，Java 有向后兼容性，Scala 无。
• Java 编译使用“javac”编译器生成字节码，运行在 JVM 上；Scala 用“scalac”编译器生成字节码，也在 JVM 上运行，且利用其优势。
• Java 有 JShell 支持 REPL，Scala 原生支持。
• GenAI 辅助 Spark 应用现代化时，可将 Java 代码转换为 Scala ，处理 Spark 版本升级中的潜在变更。