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  • 1 Spark基础-快学Scala(未来大数据处理的主流语言)
    1. 01_00.课程简介

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Spark基础-快学Scala(未来大数据处理的主流语言)

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Scala是一种多范式的编程语言,其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala运行于Java平台(Java虚拟机),并兼容现有的Java程序。它也能运行于CLDC配置的Java   ME中。目前还有另一.NET平台的实现,不过该版本更新有些滞后。Scala的编译模型(独立编译,动态类加载)与Java和C#一样,所以Scala代码可以调用Java类库(对于.NET实现则可调用.NET类库)。Scala包括编译器和类库,以及BSD许可证发布。

 

学习Scala编程语言,为后续学习Spark奠定基础。


 

1.课程研发环境

程序源代码以Scala 2.10.4为基准,以下环境都适用于项目。

开发工具: 命令行REPL;IDEA;Scala IDE

 

2.内容简介

Spark是大数据处理中非常流行的处理框架,而Spark是基于Scala语言开发。因此学好Scala编程语言,对于后续继续学习Spark至关重要。同时Scala底层使用的是JVM(Java虚拟机),因此对于有Java基础的学员,上手Scala非常快。Scala的最重要的特性是:兼容性,简短,高层级抽象和高级的静态类别。

 

 

Collen7788,毕业于清华大学,拥有超过13年的工作经验。

 

Oracle高级技术顾问,拥有6年以上授课经验。精通Oracle数据库、中间(Weblogic)和大数据Hadoop的管理和开发,精通Java语言。

 

曾为湖北移动,北京市公安局,中国人寿,AutoDesk(中国)有限公司,成都运达科技股份有限公司,中国电信,中国移动,山东教育网进行培训。由于其认真负责的授课态度和基于本质的课程内容解释,深受学员的追捧。

 

 

第1课:Scala动手实战入门

1.1 安装Scala开发环境

1.2 Scala常用类型介绍

1.3 动手体验值与变量的声明

1.4 动手体验Scala函数与方法的定义和使用

1.5 动手编写条件表达式

1.6 循环表达式与For循环的使用

 

第2课:Scala实战入门进阶

2.1 默认参数、带名参数及变长参数

2.2 lazy值

2.3 异常处理

2.4 数组

2.5 Map操作

 

第3课:Scala面向对象入门实战

3.1 类的定义:属性与方法

3.2 不同的构造器

3.3 object对象

3.4 apply方法

3.5 方法重写与字段重写(Scala中的继承)

 

第4课:Scala面向对象进阶实战

4.1 抽象类

4.2 trait

4.3 包的定义与使用

4.4 包对象定义与使用

4.5 文件访问

 

第5课:Scala函数式编程入门实战

5.1 函数的定义

5.2 值函数

5.3 匿名函数

5.4 闭包

5.5 SAM与Curry

5.6 高阶函数示例

 

第6课:Scala函数式编程进阶实战

6.1 集合

6.2 序列

6.3 可变列表与不可变列表

6.4 集合操作

6.5 case class

6.6 模式匹配

 

第7课:Scala高级特性实战

7.1 泛型类

7.2 泛型函数

7.3 Lower bounds 与 Upper bounds

7.4 View bounds

7.5Context bounds

7.6 协变与逆变

7.7 隐式转换

7.8 隐式参数

7.9 隐式类

 

第8课:Scala的Actor

8.1 创建actor

8.2 actor的消息机制

8.3 共享线程

8.4 多个actor协同工作

8.5 actor使用最佳实践

 

 

 

 

 

 

 

本课程的目的在于系统性地介绍Scala编程语言,掌握了Scala语言,你就拿到了大数据处理领域的钥匙,能够轻松上手Spark应用程序开发,笑傲大数据处理技术。学完本课程,你可以掌握:

1. 能够利用Scala进行面向对象编程,开发复杂的应用程序

2. 能够熟练应用Scala的模式匹配技术

3. 能够熟练掌握和应用Scala中的隐式参数与隐式转换

4. 能够熟练掌握Scala的类型系统

5. 能够快速上手Spark应用程序开发

 

 

亮点一、理论与实战相结合,由浅入深。即照顾到基础学员,又照顾到有一定经验的学员,讲解过程中留有学生思考的时间.

 

亮点二、课程绝大多数代码均是一行一行手工敲入,手把手一步步带领学员从入门到精通.


 

1.课程针对人群

本课程针对具有一定的Java基础的学员,想通过本课程的学习,掌握Scala编程的学员。也适 合是有志于成为大数据Spark开发工程师岗位的学员。

 

2.我该怎么学,如何才能学好这门课程,给些建议。

2.1时间上的安排建议

本课程共11课时,对于有Java基础的学员,建议以每天3课时的进度往前学习;对于没有Java基础的学员,建议以每天1~2课时的进度往前学习。

2.2 学习要求

如果您没有基础,建议还是中规中矩的按照课程进度一点一点仔细观看学习,并一定要把看完的视频中的代码自己手敲一遍,以加深理解和记忆。

如果您有基础,可不必按步就搬进行,可以拿你感兴趣的部分去学习,但一定要注意实践,并学会举一反三。

2.3 讲师建议

1. 最好看完视频之后,抛开视频,独立自己去把上课中的示例写一遍,看自己是否理解,如果不正确,可以回过头看再看下视频,如果反复,达到真正理解和熟练掌握的目的。

2. 对于程序代码部分,一定要自己亲自动手做一遍,不要满足听完就OK了

3. 建议一般听视频,一般拿个纸和笔,做一些记录和笔记,这是一种非常好的学习习惯。

4. 一定不要过于依赖视频,要学会看文档和使用百度,学会思考,学会举一反三

5. 最后祝您学有所成

 

 

课程是属于具体的编程技术,掌握该技术后,你可以从事以下职位的相关工作:

1. Scala开发工程师

 

 

 






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