Scala语言可以在Windows，Linux，Mac OS等系统上编译运行。由于Scala是运行在JVM平台上的，所以安装Scala之前必须配置好JDK环境(JDK版本要求不低于1.5！)，本博客为基于Windows系统下安装。
前奏：安装并配置JDK环境：
JDK环境下载路径：https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/
注：根据自己的系统选择对应的JDK进行下载，版本不低于1.5！
1.安装JDK环境
打开网站后选择Windows系统下载(黄线)；也提供Linux和macOS可下载。
打开安装包开始安装：下一步
此处的安装路径可自行定义，建议在D盘新建文件夹存储。
如图则表示已安装成功
2.配置JDK环境
安装完成后，需要进行环境变量的配置，右键我的电脑—属性—-高级系统设置就会看到下面的界面。
选择【新建】系统变量，需要增加3个
变量名：JAVA_HOME
变量值：JDK安装路径
变量名：CLASSPATH
变量值：.;%JAVA_HOME%\lib;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar
找到环境变量里的【path】点击
点击【新建】，添加：%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin
最后全部点击确认即完成配置
3.检测JDK是否安装成功
使用Win + R 键打开运行输入：cmd 回车
在命令行输入：java -version 回车查看
如图显示java的版本号则表示已成功安装JDK
访问Scala官网：https://www.scala-lang.org/
点击DOWNLOAD(红框)
选择蓝框：DOWNLOAD SCALA2
进入SCALA2页面下滑致底部：
蓝框：查看所有的SCALA2版本
红框：
.zip后缀：windows系统下载
.tgz 后缀：Linux系统下载 or Mac OS系统下载
下载压缩包后对压缩包进行解压得到如下文件(windows系统)
配置环境变量：
右键点击电脑，选择“属性”，选择左边的“高级系统设置”，选择“环境变量”，
选择“新建”，输入变量名：SCALA_HOME 变量值：scala解压路径；确定
在系统变量中找到Path并点击，选择“新建”，输入：%SCALA_HOME%\bin
全部确认即可
查看scala是否安装成功：
WIN + R 键 输入cmd ; 进入scala解压路径：cd scala解压路径
输入命令：scala + 回车
如下图展示scala信息并进入scala交互界面即安装成功。
小博客选择的版本为2018.2.5(IDEA只是编译工具，读者可任意选择)
官方下载网址：https://www.jetbrains.com/
点击Developer Tools 选择 lntelliJ IDEA
选择红框下载安装包：[DOWNDLOAD]
下载后点击安装包既可进行安装
安装根据个人情况进行设置(存储路径)，其余按照默认即可，安装成功(如下图)
打开lntellJ IDEA
选择右下角“Configure” ，然后点击下拉选项：Plugins
Plugins库有很多插件可联网安装，但可以选择离线安装方式，单击红框，然后选择Scala插件所在的路径确认即可。
注：查看scala插件是否安装成功，这也是第二种查看scala是否安装的方法。
如图所示可在Plugins库列表中搜索到即已完成安装
安装完scala插件后重启IDEA工具使其生效，单击【Restart】
打开lntelliJ IDEA 选择创建新工程【Create New Project】(黄箭头)
选择界面左边选项的“ Scala ” ，然后选中IDEA开发工具，单击【Next】
配置scala工程
Project name: 定义工程名；
Project location: 工程存储路径；
JDK: 选择JDK的路径；
Scala SDK：选择scala；
创建完工程后会得到一些文件夹。
.idea文件夹主要用来存放工程的配置信息
src文件夹主要存放工程的代码
External Libraries文件夹用来存放相关依赖项
创建包：
选中src文件夹，右击选择【New】-> 【Package】->【OK】
创建完包后再创建Scala类：
选择包名，右击选择【New】->【Scala Class】
可创建的Scala类有3种，分别是Class，Object和Trait，此处选择“Object”。
编写Scala类的主方法和程序输出的结果
代码和控制台输出结果如下图
具体代码如下：
object hello{
def main(args:Array[String]){
println("This is my house")
}
}
上述代码的内容分别是Scala类的主方法(既程序入口)和程序输出的结果。
本章博客也就到此为止啦，有帮助到你的话，不妨给小博客点个赞支持一下吧，关注不吃泡面，后续会持续更新Spark大数据分析的内容，有什么问题欢迎评论区留言指正噢，欢迎下次光临 ~