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1. Spark：Apache Spark是一个开源的分布式核算体系，它供给了快速、通用和易于运用的大数据处理东西。Scala是Spark的官方言语之一，Spark的中心API是用Scala编写的。Scala的函数式编程特性使得Spark的API愈加简练和强壮。

2. Spark MLlib：Spark MLlib是Spark的机器学习库，它供给了多种机器学习算法，包含分类、回归、聚类、协同过滤等。Scala的函数式编程特性使得MLlib的API愈加简练和易于运用。

3. Kafka：Apache Kafka是一个开源流处理渠道，它能够处理很多的实时数据。Scala是Kafka的首要编程言语之一，Kafka的API是用Scala编写的。

4. Akka：Akka是一个用于构建高性能并发和分布式体系的东西包，它根据Actor模型。Scala是Akka的首要编程言语之一，Akka的API是用Scala编写的。

5. Play Framework：Play Framework是一个用于构建Web使用程序的结构，它支撑Scala和Java。Play Framework的异步和事情驱动的特性使得它十分合适处理大数据。

6. Scala的调集库：Scala的调集库供给了丰厚的数据结构和算法，这些数据结构和算法关于处理大数据十分有用。

7. Scala的并发模型：Scala的并发模型包含Future、Promise和Actor模型，这些模型使得Scala十分合适处理大数据。

8. Scala的跨渠道性：Scala能够在多个渠道上运转，包含Windows、Linux和macOS。这使得Scala十分合适用于处理跨渠道的大数据。

9. Scala的社区和生态体系：Scala有一个活泼的社区和丰厚的生态体系，这为Scala在大数据处理中的使用供给了支撑和资源。

总归，Scala因其简练、高效和可扩展性而成为处理大数据的抱负挑选。Scala在大数据处理中的使用规模广泛，包含Spark、Kafka、Akka、Play Framework等。Scala的调集库、并发模型和跨渠道性也为大数据处理供给了强壮的支撑。