Scala实战手册

Scala 基础语法字符串、数值、控制结构类和属性、方法、对象包和导入、特质函数式编程集合：列表、数组、映射文件和进程Actors 和并发命令行执行

掌握Scala，轻松驾驭Spark实战！

针对大数据入门学习者，本指南提供从环境搭建到项目开发的全面指导。 Spark 基础: 掌握 Spark 核心概念、架构和运行原理。 Scala 编程: 学习 Scala 语法、面向对象特性和函数式编程范式。 Spark 开发: 使用 Scala 语言进行 Spark 应用开发，包括 RDD、DataFrame 和 Dataset 操作。 案例实战: 通过实际案例，巩固所学知识，提升实战能力。

goldengate实战手册，这是我在实际环境中的总结。

Scala与Spark：大数据分析利器 掌握Scala语言，驾驭Spark框架，释放大数据潜力 本资源深入探讨Scala编程语言在Spark大数据处理框架中的应用。通过实例演示，您将学习如何： 利用Scala简洁的语法进行数据操作 使用Spark连接并处理HDFS上的海量数据 与MySQL数据库进行交互，实现数据提取与存储 运用Spark SQL进行数据分析与挖掘 构建高效的大数据处理流程 探索Scala与Spark的强大组合，开启您的数据科学之旅！

Scala 与 Spark 大数据分析实战 Md. Rezaul Karim 著 本书深入讲解如何利用 Scala 编程语言的强大功能，结合 Spark 大数据处理框架，高效地分析海量数据。 主要内容： 掌握 Scala 语言的精髓，包括面向对象编程和函数式编程范式 探索 Spark 的多种应用场景，从简单的批处理作业到实时流处理和机器学习 通过实际案例学习如何使用 Spark 进行大规模数据分析 适合人群： 渴望学习 Spark 大数据分析技术的开发者 对 Scala 语言感兴趣，并希望将其应用于数据分析领域的程序员 学习收获： 深入理解 Scala 的面向对象和函数式编程概念 掌握 Spark 的核心原理和使用方法 能够使用 Spark 进行各种数据分析任务，例如数据清洗、转换、聚合等 构建基于 Spark 的机器学习模型 无需 Spark 或 Scala 经验，但具备编程经验（尤其是 JVM 语言）将有助于更快掌握相关概念。

Spark自定义分区实战：Scala代码解析 通过Scala代码示例，演示如何进行Spark自定义分区。示例代码中包含详细注释，帮助您理解自定义分区的原理和步骤。 核心步骤： 继承Partitioner类: 创建自定义分区类，继承Spark内置的Partitioner类。 重写numPartitions方法: 定义分区数量。 重写getPartition方法: 根据分区逻辑，将数据分配到指定的分区。 应用自定义分区: 在Spark应用中使用自定义分区类，例如 rdd.partitionBy(new MyCustomPartitioner(numPartitions))。 示例代码解析: 代码结构清晰，注释详尽，便于理解。 演示了如何根据特定需求进行分区，例如按数据范围或关键字进行分区。 提供测试用例，展示自定义分区的实际应用。 适用人群: Spark初学者 希望了解自定义分区原理和实现的数据工程师 学习要点: Spark分区机制 自定义分区类的设计和实现 Scala编程基础

Scala、Hadoop和Spark是当前大数据领域的核心技术，Scala作为多范式语言，结合了面向对象和函数式编程的特点，简洁高效；Hadoop提供高容错性的分布式存储与处理解决方案；Spark则为大数据处理提供了快速通用的计算引擎，支持SQL查询、流处理和机器学习。本教程从Scala创建SparkContext对象开始，详细介绍其在大数据应用中的关键角色和配置调试方法，帮助开发者快速上手。

《大数据Apache Mahout实战手册》是一本专注于探索大数据分析与机器学习技术的专业著作，重点介绍了Apache Mahout框架的应用。Mahout作为Apache软件基金会的开源项目之一，致力于提供可扩展且易于使用的机器学习库，用于构建大规模数据挖掘系统。本书详细阐述了如何利用Mahout进行数据挖掘和预测分析，涵盖了数据处理模型、Mahout架构、机器学习算法及其应用实例。此外，书中还介绍了Python在大数据处理中的应用及其在量化交易领域的具体案例，为读者提供全面的实践指导。