Scala Spark

Scala是一种多范式的编程语言，结合了面向对象和函数式编程的概念，由瑞士联邦理工学院洛桑（EPFL）的Martin Odersky于2001年创立。Scala的设计目标是提供一种简洁、类型安全且能够表达复杂软件构造的语言。其名称来源于“Scalable Language”，意味着它能很好地处理从小规模到大规模的应用。Spark是Apache软件基金会的一个开源大数据处理框架，最初由加州大学伯克利分校AMPLab开发，并于2010年成为Apache项目。Spark主要用Scala编写，使其能够充分利用Scala的强大功能，包括并行和分布式计算的支持，以处理大规模数据集。

该资源为 Apache Spark 项目中 GraphX 组件的 JAR 文件，版本为 1.0.1，构建目标为 Scala 2.10。

Scala 与 Spark 初体验 本资源包含以下软件包，助力您开启 Scala 和 Spark 之旅： JDK 8u211 (Linux x64) Scala 2.11.4 Spark 1.6.0 (适用于 Hadoop 2.6) 获取方式：百度云盘

Spark GraphX 1.1.1 版本专为 Scala 2.10 设计，JAR 文件名为 spark-graphx_2.10-1.1.1.jar，由 Apache Spark 项目维护，用于处理图数据和进行图计算。

本资源包含EduCoder网站上Spark SQL、Spark Streaming和Spark RDD部分的Scala代码示例，涵盖Scala语言的全部内容，帮助学习者更好地理解和掌握Spark编程。

Spark框架Word Count Scala源码

Eemil Lagerspetz 和 Ella Peltonen 于 2015 年 3 月 13 日 在 Sasu Tarkoma 教授的指导下完成了这份幻灯片。 幻灯片链接： http://is.gd/bigdatascala

Spark GraphX 是 Spark 用于图形和图形并行计算的组件。 spark-graphx_2.11-1.2.2.jar 文件包含了使用 Scala 2.11 版本编写的 Spark GraphX 1.2.2 的核心功能和 API。

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。

Scala是一种强大的多范式编程语言，融合了面向对象和函数式编程的特性，并运行在Java虚拟机（JVM）上。对于那些计划学习Apache Spark的同学来说，掌握Scala是必要的，因为Spark主要使用Scala编写。以下是Scala的一些关键知识点： 1. Scala安装与配置在Windows环境下，你需要先安装JDK，推荐使用JDK 1.8。然后下载Scala的msi安装文件，执行安装并设置环境变量SCALA_HOME和Path。在Linux系统中，你可以直接解压Scala的二进制包。对于开发环境，你可以选择Eclipse或IntelliJ IDEA，分别通过安装Scala插件或SDK来支持Scala开发。 2. Scala基础- 数据类型：Scala支持基本的数据类型如Int、Double、Boolean等，以及更复杂的类型如String、Array、List、Map等。- 变量与常量：使用var声明可变变量，val声明不可变常量。Scala鼓励使用不可变数据，这有助于实现函数式编程。- 类型推测：Scala具有类型推断功能，通常情况下可以省略变量的类型声明，编译器会自动推断类型。- 类与对象：Scala中的类通过class关键字定义，对象通过object关键字定义。类可以有构造方法和成员变量，对象是单例对象，可以直接调用其方法。 3. Scala高级特性- 函数与方法：Scala中函数是一等公民，可以作为参数传递和作为返回值。方法则是类的一部分，用于封装行为。- Tuple：Tuple是多个值的组合，可以是不同类型，通过下标访问。- 集合：Scala提供了丰富的集合库，包括List、Set、Map等，它们都是不可变的，但可以使用视图操作来实现可变效果。- Trait：Trait类似于接口和抽象类的结合体，可以包含具体方法，支持多重继承。- 模式匹配：类似Java的switch语句，但更强大，可以匹配任何类型的模式，包括值、类型、结构等。- 隐式转换：Scala允许定义隐式转换，可以在需要时自动转换类型，简化代码。- 样例类：样例类用于伴生对象和模式匹配，可以方便地创建类的实例。 4. Scala在大数据中的应用Scala的特性使其在大数据处理、分布式计算等领域具有独特优势，尤其是与Spark的无缝集成。