Scala | Así es uno de los mejores lenguajes de programación para el Big Data

Scala se ha convertido en uno de los lenguajes de programación más relevantes dentro del ecosistema Big Data, situándose solo por detrás de gigantes como Python o R. Su potencia, su capacidad para manejar grandes volúmenes de información y su integración con la Máquina Virtual de Java (JVM) lo han convertido en un pilar fundamental para proyectos de análisis de datos, procesamiento distribuido y sistemas escalables.

En los últimos años, su uso ha crecido de forma notable gracias a frameworks como Apache Spark, Akka o Play Framework, que lo han consolidado como un lenguaje versátil, robusto y preparado para entornos de alto rendimiento. Por eso, tanto perfiles de data engineering como desarrolladores backend y especialistas en Big Data Analytics lo siguen eligiendo para construir pipelines, sistemas de mensajería, aplicaciones reactivas o microservicios altamente concurrentes.

Si estás aquí es porque ya escuchaste hablar de Scala… o porque buscas comprender por qué sigue siendo uno de los lenguajes más valorados para trabajar con datos a gran escala en 2025.

Para ayudarte, hemos preparado una guía clara y completa con todo lo que necesitas saber para entender cómo funciona, para qué se utiliza y por qué puede ser una ventaja competitiva si estás pensando en formarte en Big Data o desarrollo backend.

Vayamos a por ello!

¿Qué es Scala?

Scala es un lenguaje de programación moderno que combina dos mundos:
la programación orientada a objetos y la programación funcional. Esta mezcla lo convierte en un lenguaje especialmente flexible, expresivo y potente para resolver problemas complejos relacionados con el procesamiento de datos, el desarrollo backend y la creación de aplicaciones distribuidas.

Su nombre proviene del término “scalable”, porque fue diseñado precisamente para crecer junto con las necesidades del proyecto: desde pequeños scripts hasta sistemas de Big Data masivos.

El lenguaje fue creado en 2003 por Martin Odersky, uno de los expertos que participó en el diseño de Java. Y esto explica algo clave: Scala funciona sobre la Máquina Virtual de Java (JVM), lo que permite aprovechar todo el ecosistema Java (librerías, herramientas, IDEs y frameworks) sin perder las ventajas propias de su sintaxis moderna y funcional.

Gracias a esta arquitectura, Scala puede interoperar de forma muy eficiente con Java, permitiendo usar código, librerías y dependencias de ambos lenguajes dentro de un mismo proyecto. Esta característica lo convierte en una excelente opción para empresas que ya trabajan con la JVM y buscan evolucionar hacia un lenguaje más expresivo, conciso y escalable.

¿Para qué sirve Scala?

Scala es un lenguaje de programación bastante versátil, por lo que se adapta muy bien para diferentes tipos de proyectos. Los programadores Scala suelen utilizar este lenguaje con los siguientes fines: 

1. Big Data y procesamiento distribuido

Si hay un territorio donde Scala brilla con fuerza, es el Big Data.
Frameworks como Apache Spark, Akka Streams, Flink (a través de APIs) o Kafka Streams aprovechan su sintaxis funcional, su eficiencia y su modelo de concurrencia para:

• Procesar grandes volúmenes de datos en clúster

• Construir pipelines de data engineering

• Realizar análisis en tiempo real

• Trabajar con arquitecturas distribuidas

No es casualidad que Spark —uno de los frameworks más usados por data engineers en todo el mundo— esté escrito en Scala.

2.Desarrollo backend y microservicios

Scala también es muy utilizado para aplicaciones web y backend escalable.
Frameworks modernos como:

• Play Framework

• Akka HTTP

• Lagom

permiten construir APIs rápidas, aplicaciones reactivas y microservicios resilientes.
Su modelo basado en actors facilita manejar miles de solicitudes concurrentes sin bloquear el sistema, algo clave en arquitecturas cloud-native.

3. Sistemas en tiempo real y mensajería

Gracias a su enfoque funcional y su integración con Akka, Scala es ideal para:

• Sistemas de mensajería

• Procesamiento de eventos

• Arquitecturas reactivas

• IoT

• Motores de notificaciones

• Videojuegos en tiempo real

Se utiliza cuando se necesita responder en milisegundos, incluso bajo carga pesada.

4. Desarrollo multiplataforma y móvil

Aunque no es su uso más extendido, existen frameworks como Scala.js o Scala Native que permiten:

• compilar Scala a JavaScript

• crear interfaces web

• desarrollar aplicaciones para Android (a través de plugins y herramientas específicas)

Ideal si quieres mantener un stack unificado sobre la JVM.

5. Inteligencia artificial y machine learning

Scala también se utiliza para IA y ML, sobre todo en entornos de producción.
Bibliotecas como:

• TensorFlow Scala

• Deeplearning4j

• Smile

permiten crear y desplegar modelos con un enfoque más escalable y eficiente que Python cuando se trabaja en sistemas distribuidos.

Se usa especialmente en:

• Sistemas de recomendación

• Análisis predictivo

• Pipelines de ML Ops

• Modelos de producción en entornos enterprise

¿Cuáles son las características de Scala?

Scala destaca por un conjunto de características que lo convierten en un lenguaje potente, expresivo y especialmente adecuado para sistemas distribuidos, data engineering y aplicaciones de alto rendimiento. Estas son las cualidades que lo definen:

1. Es interoperable con Java

Scala también se ejecuta en la JVM (Máquina Virtual de Java), por lo que se integra perfectamente bien con Java y su ecosistema, lo que significa que puedes utilizar las herramientas, librerías e IDEs de Java para desarrollar con este lenguaje. 

De hecho, esta es una de las mejores características de Scala, ya que puedes utilizar todas las bibliotecas de Java prácticamente sin excepción en el código Scala. 

Esto significa que si eres un desarrollador de Java, es muchísimo más fácil aprender a utilizar este lenguaje y utilizar todas sus funcionalidades particulares. 

Sin embargo, aunque sea interoperabilidad con Scala no significa que sea fácil integrar ambos códigos en un mismo proyecto. Más adelante abordaremos un poco este punto. 

2. Es multiparadigma

Es un lenguaje multiparadigma, que permite usar tanto la programación orientada a objetos como la programación funcional. Esto facilita la abstracción, la modularidad, el reuso y el razonamiento sobre el código.

Además, puedes programar de la manera en que te sientas más cómodo o en que le venga mejor a tu proyecto. 

3. Es estáticamente tipado

Es un lenguaje estáticamente tipado, lo que significa que los tipos de las variables y las funciones se verifican en tiempo de compilación, evitando errores en el tiempo de ejecución. 

4. Escalable y extensible

Scala es un lenguaje especialmente diseñado para que los proyectos puedan crecer con las demandas. De hecho, es lo que significa su nombre: “Scala”.  

Por lo que es una opción para diseñar aplicaciones empresariales o utilizar como lenguaje de script. Además, tanto la sintaxis sucinta como la abstracción de componentes facilitan la escalabilidad de los proyectos basados en Scala. 

5. Sintaxis concisa

Es un lenguaje conciso, que evita la verbosidad innecesaria y permite escribir código más claro y legible. Por ejemplo, no es necesario usar punto y coma al final de cada línea, ni usar paréntesis para invocar métodos sin argumentos. También se pueden omitir los tipos de las variables cuando se pueden inferir por el contexto.

6. Programación funcional

Es un lenguaje funcional, que soporta funciones de primera clase, funciones anónimas, funciones de orden superior, funciones parciales, currificación, evaluación perezosa, etc. Esto permite escribir código más declarativo, inmutable y fácil de testear.

Esta es una de las razones por las cuales se utiliza tanto este lenguaje para el Big Data. 

7. Orientado a objetos

Es un lenguaje orientado a objetos, que soporta clases, objetos, herencia, polimorfismo, mixins, traits, etc. Esto permite modelar el dominio del problema mediante entidades con estado y comportamiento.

8. Cuenta con muchos frameworks disponibles

Así es una de las características más notables de Scala es la cantidad de Frameworks de los que dispone para diferentes tipos de aplicaciones y objetivos. 

Algunos de los frameworks más populares de Scala son: 

• Akka

• Apache Spark

• Play Framework

• Lagom

• Scala Slick

• Monix

• Lift

Ventajas y desventajas de Scala

A continuación tienes una tabla clara y comparativa que resume lo mejor y lo peor del lenguaje. Está optimizada para retención, SEO y lectura rápida (Google y LLM-friendly):

En resumen, Scala es un lenguaje extremadamente potente para Big Data, backend y sistemas distribuidos, pero exige una curva de aprendizaje mayor y no cuenta con la comunidad masiva de Java o Python. Aun así, es una herramienta clave para perfiles de data engineering, machine learning en producción y arquitecturas escalables.

Scala vs Java: diferencias y similitudes

Al tener algunas similitudes y funcionar en la JVM, es natural que ahora nos corresponda comparar ambos lenguajes para conocer sus similitudes y diferencias, y a su vez, seas capaz de decidir cuál es el mejor para aprender y utilizar en tus proyectos. 

Comparemos las características principales de cada lenguaje y veamos sus diferencias y similitudes: 

• Tipado estático vs tipado dinámico

Scala es un lenguaje de tipado estático, mientras que Java es de tipado dinámico. 

Los lenguajes de tipado estático son aquellos que tienen que definirse al momento de la compilación para asegurar que el programa funciona. Mientras que el tipado dinámico es aquel en el que las variables se definen en tiempo de ejecución. 

En buen español, Scala detecta los errores en el tiempo de compilación mientras que Java lo hace en el tiempo de ejecución. Lo que hace que Java sea más propenso a errores en el código. 

• Complejidad del código

Con Java tienes que escribir muchísimas líneas de código para realizar una tarea sencilla, mientras que el código de escala es más compacto. Lo que significa que escribir código en Scala es más rápido que en Scala. 

• Curva de aprendizaje: ¿cuál es más fácil de aprender?

Sin duda alguna, Java es mucho más fácil de aprender que Scala. Algo paradójico si consideramos que Scala tiene un lenguaje más conciso. Sin embargo, menos código no siempre significa una sintaxis más sencilla. 

Y este es el caso de Scala, a veces es tan compacto que puede llegar a ser confuso.

• Comunidad

La comunidad de Java es muchísimo más amplia, activa y longeva que la de Scala. Por lo que es más fácil conseguir documentación para Java que para Scala. 

• Concurrencia

Scala utiliza un modelo de actor, mientras que Java emplea el modelo tradicional de concurrencia que está basado en hilos. A diferencia de Java, Scala define cada objeto como un actor, por lo que le da un comportamiento único a cada uno, simplificando la comunicación y mejorando la eficiencia del proceso. 

Sin embargo, Java divide el programas en diferentes tareas durante la ejecución para que cada tarea se ejecute de forma concurrente. 

• Interoperabilidad

Ambos lenguajes son interoperables. 

Peeero…

Los dos lenguajes utilizan interfaces y anotaciones distintas, por lo que utilizar el código de ambos lenguajes en un mismo proyecto puede resultar un proceso bastante complicado, a pesar de ser posible. 

• Herramientas y marco de trabajo

Al ser más longevo y tener una comunidad más activa, Java cuenta con más herramientas, IDEs, y bibliotecas disponibles que Scala. 

• Compatibilidad con versiones anteriores

Uno de los mayores problemas de Scala es que no es compatible con versiones anteriores del propio lenguaje. Lo que significa que los programas que sean desarrollados en una versión, deben mantenerse en esa versión. 

Sin embargo, Java no tiene este problema porque es compatible con versiones anteriores. 

• Sobrecarga de operadores

Scala tiene una característica llamada “sobrecarga de operadores”, la cual permite crear nuevos operadores o sobrecargar los ya existentes con el fin de simplificar el código. Esta es una característica que no tiene Java. 

• Rendimiento

Ambos lenguajes son bastante potentes para aplicaciones de ambos tamaños. Y por supuesto, el rendimiento de ambos lenguajes de programación dependen enteramente de la complejidad del proyecto. 

Lo único que diferencia a Java y a Scala en este sentido es la cantidad de código que se necesita para realizar un programa, siendo Scala más concisa. Sin embargo, con todo y que Java necesita más código, el rendimiento es similar al de Scala. 

• Evaluación perezosa

La evaluación perezosa es una característica de algunos lenguajes de programación que permite evaluar las funciones solo cuando sea necesario, por lo que se ahorra mucho tiempo al hacer una operación en particular. 

Scala permite realizar evaluación perezosa, mientras que Java no. 

Conclusión

Scala es un lenguaje potente, moderno y con un papel clave dentro del ecosistema Big Data y de los sistemas distribuidos. Su combinación de programación funcional, orientación a objetos y compatibilidad con la JVM lo convierten en una herramienta ideal para quienes desean trabajar con grandes volúmenes de datos, arquitecturas de alto rendimiento o entornos cloud basados en microservicios.

Es cierto que tiene una curva de aprendizaje más pronunciada que otros lenguajes, pero también ofrece una profundidad técnica que lo hace especialmente valioso para perfiles de data engineering, backend avanzado, procesamiento distribuido y machine learning en producción.

Si te interesa dar tus primeros pasos en el mundo de la programación, el análisis de datos o el desarrollo de software —y, con ello, acercarte a tecnologías como Scala, Spark o arquitecturas distribuidas— en ThePower Tech School puedes formarte desde cero con programas diseñados para la empleabilidad real:

• Rock The Code – Full Stack Developer, donde aprenderás las bases de la programación modernas y podrás evolucionar hacia stacks backend potentes.

• Data Analyst y Power BI, fundamentales si quieres entrar en el mundo de los datos y avanzar hacia ingeniería de datos o Big Data en el futuro.

El camino hacia un perfil técnico sólido empieza dominando la lógica de programación y las bases del ecosistema de datos. Y, cuando llegue el momento, lenguajes como Scala pueden convertirse en un diferenciador real en tu carrera.

Preguntas frecuentes sobre Scala

1. ¿Scala es un buen lenguaje para empezar a programar?

Scala no suele ser la mejor opción para empezar desde cero, ya que tiene una curva de aprendizaje más alta. Lo ideal es comenzar con lenguajes como JavaScript o Python y, una vez tengas las bases, dar el salto a Scala si te interesa el Big Data o los sistemas distribuidos.

2. ¿Scala sigue siendo relevante en 2025?

Sí. Scala es uno de los lenguajes clave para trabajar con Apache Spark, Akka y sistemas de procesamiento distribuido. Es ampliamente utilizado en empresas tecnológicas, fintech, plataformas de streaming y compañías que gestionan grandes volúmenes de datos.

3. ¿Qué tan difícil es aprender Scala si ya sé Java?

Si ya tienes experiencia con Java, aprender Scala será mucho más sencillo. Ambos comparten el entorno JVM, y Scala permite aprovechar librerías Java directamente. Aun así, la parte funcional requerirá cierta adaptación.

4. ¿Scala es mejor que Python para Big Data?

Ni mejor ni peor: depende del caso.

• Scala es más rápido, escalable y nativo para Spark.

• Python tiene una curva de aprendizaje más corta y una comunidad gigantesca.
  Para producción en Spark, muchas empresas prefieren Scala.

5. ¿Dónde puedo aprender Scala o prepararme para Big Data?

Puedes empezar por formaciones base como Rock The Code (Full Stack) o por una vía enfocada en análisis con Data Analyst y Power BI en ThePower Tech School. Son rutas ideales para después avanzar hacia Big Data, Spark o Scala con una base sólida.

6. ¿Qué salidas profesionales tiene Scala?

Con Scala puedes trabajar como:

• Data Engineer

• Big Data Developer

• Backend Developer

• Especialista en sistemas distribuidos

• Ingeniero de datos en Spark

• Programador de microservicios reactivoss

Es uno de los lenguajes más buscados en proyectos con alto volumen de datos.

7. ¿Scala está perdiendo popularidad?

No. Aunque la comunidad es más pequeña que la de Java o Python, Scala se mantiene estable y muy fuerte en empresas que trabajan con datos a gran escala, análisis en tiempo real y sistemas cloud escalables.