使用Scala开发大数据应用有以下几个原因：
1. 函数式编程特性：Scala是一种多范式编程语言，它结合了面向对象和函数式编程的特性。在大数据处理中，函数式编程的不可变性（Immutability）和纯函数（Pure Functions）特性使得数据操作更加安全，易于理解和维护。
2. 与Java的兼容性：Scala可以无缝地与Java生态系统集成，这意味着你可以利用现有的Java库和框架，如Apache Spark、Hadoop等，而无需重写或转换代码。
3. 性能：Scala在JVM（Java虚拟机）上运行，因此可以利用JVM的高效性和稳定性。Scala的JVM字节码优化以及其函数式编程特性使得它在处理大数据时能够提供良好的性能。
4. Spark的官方语言：Apache Spark是当前最流行的大数据处理框架之一，而Scala是Spark的官方语言。使用Scala可以充分利用Spark的所有功能和优化。
5. 简洁性：Scala的语法简洁，使得编写复杂的大数据处理逻辑更加容易。它提供了一种优雅的方式来处理集合操作、并发和模式匹配。
6. 社区和生态系统：Scala拥有一个活跃的社区和丰富的生态系统，这意味着你可以找到大量的库、工具和框架来支持你的大数据应用开发。
7. 可扩展性：Scala的并发模型使其非常适合于构建可扩展的大数据处理应用。Scala的actor模型和Akka框架可以用来创建高性能、高可靠性的分布式系统。
8. 易用性：Scala对于熟悉Java的开发者来说相对容易上手，因为它具有许多与Java相似的概念和语法。
综上所述，Scala因其独特的特性，在处理大数据应用时具有显著的优势，因此被广泛用于大数据开发领域。
