快速上手Scala：Spark大數(shù)據(jù)分析入門

定　價：￥108.00

作　者：	（澳）Irfan Elahi（爾凡伊拉希）
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121413858	出版時間：	2021-06-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	128開	頁數(shù)：	244	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書是一本為Scala和Spark初學(xué)者準備的入門書籍，很適合準備踏入大數(shù)據(jù)開發(fā)領(lǐng)域的新手和其他對此感興趣的讀者閱讀。本書在內(nèi)容上遵循從宏觀到微觀、由淺入深遞進式的講解方式，涵蓋了Spark入門開發(fā)所需的Scala基礎(chǔ)知識。具體來說，本書按照如下順序進行介紹。首先，前三章從宏觀上介紹了Scala語言，包括初識Scala、安裝Scala及使用Scala Shell工具。其次，第四章到第十二章是本書的重點，詳細介紹了與Spark開發(fā)密切相關(guān)的Scala語法，包括變量、數(shù)據(jù)類型、條件語句、代碼塊、函數(shù)、集合、循環(huán)、類和包，以及與異常處理相關(guān)的內(nèi)容，每一章都對某個語法點進行深入探索。第十三章介紹了如何把寫好的Scala代碼進行編譯和打包。后，第十四章介紹了Spark的入門實踐，將前面章節(jié)所學(xué)到的Scala知識運用到Spark開發(fā)中。此外，本書提供了豐富生動的代碼示例和章末練習(xí)，如果讀者能夠加以實踐并思考，一定會收獲頗豐！

作者簡介

　　目前在澳大利亞德勤工作，專攻大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)方向。他在端到端的生命周期方案及在云環(huán)境（Azure、AWS和GCP）中設(shè)計、開發(fā)和部署生產(chǎn)級大數(shù)據(jù)分析解決方案架構(gòu)方面擁有豐富經(jīng)驗，這些環(huán)境支持廣泛的業(yè)務(wù)案例（包括數(shù)據(jù)湖、可伸縮預(yù)測和圖形分析、流處理）等。他的經(jīng)驗延伸到大數(shù)據(jù)分析的DevOps、平臺治理和管理方面。杜金源，北航碩士，曾在樂視、美團擔任資深大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師，在大數(shù)據(jù)離線數(shù)據(jù)倉庫、實時計算、分布式系統(tǒng)和數(shù)據(jù)平臺工具鏈方面有多年開發(fā)經(jīng)驗。目前在阿里巴巴擔任技術(shù)專家，從事個性化推薦算法和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的研發(fā)?！禣penshift助力DevOps：云部署更簡單》。

圖書目錄

章　Scala語言
初識Scala / 002
為什么要學(xué)習(xí)Scala / 003
Scala和Java / 003
Scala和Java的關(guān)系 / 003
與Java庫進行交互 / 004
Scala和Java的代碼量 / 004
Scala：一種靜態(tài)類型語言 / 006
Apache Spark與Scala / 006
Scala的性能 / 009
學(xué)習(xí)Apache Spark / 009
第二章安裝Scala
在系統(tǒng)中檢查Scala安裝狀態(tài) / 011
檢查Java Development Kit（JDK）
安裝狀態(tài) / 012
安裝Oracle JDK / 013
在Windows上安裝Scala / 014
驗證Scala安裝狀態(tài) / 016
在Linux中安裝Scala / 016
第三章使用Scala Shell
從Scala Shell中獲得幫助 / 021
Scala REPL的hello world / 022
一步步理解Scala REPL中的hello world / 022
使用Scala REPL的數(shù)據(jù)類型的
高級特性 / 024
Scala REPL中的粘貼模式 / 026
Scala REPL中檢索歷史記錄 / 027
Scala REPL的自動補全特性 / 028
從Scala REPL退出 / 031
第四章變量
從Scala中的變量開始 / 033
Scala變量的不可變性 / 034
定義可變和不可變的Scala變量 / 035
Scala中強調(diào)不可變性的原因 / 036
可變性和類型安全的注意事項 / 037
為變量指定類型與類型推斷 / 038
Scala標識符規(guī)則和命名規(guī)范 / 039
第五章數(shù)據(jù)類型
Scala的類型層次結(jié)構(gòu) / 041
Boolean類型 / 044
String類型 / 045
多行字符串 / 047
字符串操作 / 047
Scala中的特殊類型 / 054
Unit類型 / 054
Any類型 / 056
Scala中的類型轉(zhuǎn)換 / 057
第六章條件語句
布爾表達式 / 061
在Scala中使用條件語句 / 062
逐步理解條件語句 / 062
嵌套的If/Else語句 / 064
If/Else作為三元運算符 / 066
模式匹配 / 067
第七章代碼塊
Scala中的代碼塊 / 070
使用代碼塊的注意事項 / 072
代碼塊和If/Else語句 / 072
第八章函數(shù)
為什么要使用函數(shù) / 076
理解函數(shù) / 077
Scala中的函數(shù) / 078
函數(shù)調(diào)用 / 079
有關(guān)函數(shù)定義的說明 / 080
多個參數(shù)的函數(shù) / 081
位置參數(shù) / 082
函數(shù)中參數(shù)的默認值 / 083
無參函數(shù) / 084
單行函數(shù) / 085
在函數(shù)中使用return語句 / 085
將函數(shù)作為參數(shù)傳遞 / 085
匿名函數(shù) / 088
第九章集合
現(xiàn)實中的集合示例 / 091
理解列表 / 093
索引列表元素 / 095
在列表中能存儲什么 / 096
被廣泛使用的列表操作 / 097
創(chuàng)建集合 / 106
理解Map集合 / 107
索引一個Map集合 / 109
Map中key的性 / 110
創(chuàng)建Map集合的其他方式 / 111
操作Map / 111
用函數(shù)風(fēng)格迭代Map / 112
理解元組 / 113
索引元組 / 114
遍歷元組 / 115
創(chuàng)建元組的另一種方法 / 116
理解可變集合 / 116
與可變集合有關(guān)的注意事項 / 118
可變的Map / 119
使用嵌套的集合 / 120
第十章循環(huán)
Scala中循環(huán)的類型 / 123
for循環(huán) / 124
while循環(huán) / 125
比較for循環(huán)和while循環(huán) / 127
中斷循環(huán) / 128
第十一章類和包
Scala中的類和對象 / 131
創(chuàng)建Scala的類和對象 / 132
多屬性值和注意事項 / 135
對類屬性使用val關(guān)鍵字 / 135
對類屬性使用var關(guān)鍵字 / 136
對類屬性既不使用val也不使用var
關(guān)鍵字 / 136
單例對象 / 137
Case類 / 139
Case類實踐 / 140
類中的相等性檢查 / 141
同時使用Case類和集合 / 143
類和包 / 144
避免命名空間沖突 / 144
引入包 / 145
第十二章異常處理
Scala異常處理的基礎(chǔ) / 149
類型推斷的含義和異常處理 / 157
使用Try、Catch和Finally / 159
第十三章編譯和打包
Scala開發(fā)生命周期 / 162
Scala開發(fā)生命周期實踐 / 163
Scala編譯構(gòu)建工具（SBT） / 164
在Windows上使用SBT / 165
在SBT上構(gòu)建.sbt / 166
使用SBT管理依賴 / 170
使用SBT創(chuàng)建可執(zhí)行的Scala
應(yīng)用程序 / 174
對可執(zhí)行的Scala應(yīng)用程序使用
Scala應(yīng)用特性 / 176
Scala應(yīng)用程序的Maven文件夾
結(jié)構(gòu) / 176
在Scala應(yīng)用程序中創(chuàng)建多個類
并使用它們 / 178
編譯Scala應(yīng)用程序 / 180
以JARS的形式打包Scala
應(yīng)用程序 / 181
轉(zhuǎn)換到IDE / 182
安裝IntelliJ IDEA / 182
IntelliJ IDEA插件安裝 / 184
IntelliJ IDEA導(dǎo)入項目 / 184
第十四章你好，Apache Spark
回顧Spark / 191
分布式計算引擎 / 191
Spark與Hadoop / 192
Spark與YARN / 192
Spark進程 / 193
Spark的抽象 / 193
Spark的惰操作模式 / 194
使用Scala開發(fā)Spark / 195
在Databricks中配置Spark環(huán)境 / 195
用Scala開發(fā)Apache Spark / 198
將RDD轉(zhuǎn)換為Dataframe / 202
加載數(shù)據(jù)到Databricks中 / 203
將RDD轉(zhuǎn)換為Dataframe / 205
使用SBT創(chuàng)建Spark應(yīng)用 / 209
在IntelliJ IDEA中創(chuàng)建一個新的
項目 / 209
為Uber JARs管理SBT插件 / 210
在SBT中管理Apache Spark
依賴 / 211
Spark應(yīng)用程序代碼 / 212
結(jié)論及展望 / 219