Spark大数据实时计算 基于Scala开发实战

1.贴近实战场景 深度剖析企业级实时运营指标项目案例，快速掌握实战开发经验。 2.掌握实战技术 详细解读Scala 函数式编程，SparkCore、Spark SQL、Spark Streaming 关键原理。 3.附赠丰富资源 随书附赠实例源代码、ppt和数据资源，方便读者学习。

本书深入讲解了大数据实时计算的方法，前半部分主要包括Scala的基础知识、Scala面向对象编程的基础知识、Scala面向对象编程的高级应用，以及Scala函数式编程的核心思想；后半部分重点讲解了Spark的基础知识、SparkCore编程、SparkCore运行原理、Spark SQL结构化数据处理、Spark Streaming实时数据处理，以及两个贴近现实场景的Spark综合项目实战。
在这里，你可以体会大数据实时计算所能遇到的各种问题以及开发完整项目所需要的技术和技巧。

杨 力 曾任北大青鸟学术部经理兼教学总监、中信国安创客霸王课特聘讲师、兄弟连IT教育大数据讲师，致力于大数据技术的推广与普及，通过了Apache Hadoop、OCM等多项技术认证，在大中型企业的信息系统设计与实施方面有丰富的实践经验。

第1章 Scala入门基础
1.1 Scala语言的特色
1.2 搭建Scala开发环境
1.2.1 安装JDK
1.2.2 安装Scala SDK
1.2.3 安装IDEA Scala插件
1.3 Scala解释器
1.3.1 启动Scala解释器
1.3.2 执行Scala代码
1.3.3 退出Scala解释器
1.4 Scala语法基础
1.4.1 定义变量
1.4.2 惰性赋值
1.4.3 字符串
1.4.4 数据类型与运算符
1.4.5 条件表达式
1.5 Scala控制结构和函数
1.5.1 for表达式
1.5.2 while循环
1.5.3 函数
1.5.4 方法和函数的区别
1.6 方法
1.6.1 定义方法
1.6.2 方法参数
1.6.3 方法调用方式
1.7 数组
1.7.1 定长数组
1.7.2 变长数组
1.7.3 遍历数组
1.8 元组和列表
1.8.1 元组
1.8.2 列表
1.8.3 Set集合
1.9 Map映射
1.9.1 不可变Map
1.9.2 可变Map
1.9.3 Map基本操作
1.10 函数式编程
1.10.1 遍历（foreach）
1.10.2 使用类型推断简化函数定义
1.10.3 使用下画线简化函数定义
1.10.4 映射（map）
1.10.5 扁平化映射（flatMap）
1.10.6 过滤（filter）
1.10.7 排序
1.10.8 分组（groupBy）
1.10.9 聚合（reduce）
1.10.10 折叠（fold）
1.11 本章总结
1.12 本章习题
第2章 Scala面向对象编程
2.1 类与对象
2.2 定义和访问成员变量
2.3 使用下画线初始化成员变量
……
第3章 Scala编程高级应用
第4章 Scala函数式编程思想
第5章 Spark安装部署与入门
第6章 Spark Core编程
第7章 Spark Core运行原理
第8章 Spark SQL结构化数据处理入门
第9章 Spark SQL结构化数据处理高级应用
第10章 Spark Streaming核心编程
第11章 Spark综合项目实战