117笔记问答是的，大数据框架Hadoop和Scala可以一起使用。实际上，Scala是一种在Java虚拟机（JVM）上运行的语言，而Hadoop是一个基于Java的大数据处理框架。Scala可以与Hadoop集成，以便更有效地处理大量数据。
Hadoop生态系统中有许多组件，如HDFS（Hadoop分布式文件系统）、MapReduce、Hive、Pig和Spark等。其中，Spark是一个基于内存计算的大数据处理框架，它提供了比MapReduce更快的数据处理速度。Spark是用Scala编写的，因此与Scala有很好的集成。
要在Hadoop中使用Scala，您可以使用以下方法之一：
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使用Scala编写MapReduce任务：您可以使用Scala编写MapReduce任务，并将其与Hadoop集成。这样，您可以利用Scala的语法和功能来编写更简洁、高效的MapReduce程序。
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使用Spark：Spark是一个基于内存计算的大数据处理框架，它提供了比MapReduce更快的数据处理速度。Spark是用Scala编写的，因此与Scala有很好的集成。您可以使用Scala编写Spark应用程序，以便在Hadoop集群上处理大量数据。
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使用Hive或Pig：Hive和Pig是Hadoop生态系统中的数据仓库工具，它们允许您使用类似于SQL的语言来查询和分析数据。虽然Hive和Pig主要是用Java编写的，但它们也支持Scala作为编程语言。您可以使用Scala编写Hive或Pig查询，以便在Hadoop集群上处理大量数据。
总之，大数据框架Hadoop和Scala可以一起使用，以便更有效地处理大量数据。您可以使用Scala编写MapReduce任务、Spark应用程序或Hive/Pig查询，并将其与Hadoop集成。