Scala、Hadoop、Spark全新教程大数据开发实战指南

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

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

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！

大数据开发入门 本指南涵盖大数据开发的准备步骤以及 Hadoop 和 Spark 等关键技术的安装指导。 准备工作 确定项目需求和目标 选择合适的硬件和软件 搭建开发环境 Hadoop 安装 下载 Hadoop 发行版 配置 Hadoop 集群 启动 Hadoop 服务 Spark 安装 下载 Spark 发行版 配置 Spark 集群 集成 Spark 和 Hadoop 参考资料 Hadoop 官方文档 Spark 官方文档

大数据的必备技能，Hadoop和Spark的组合算是老搭档了。能搞定几亿条交易记录的购物篮，速度还挺快，适合搞电商或广告推荐的同学用着玩。像K 均值、KNN和朴素贝叶斯这些经典算法，不光讲得细，应用场景也举得蛮清楚。你要做个聚类或者分类项目，直接抄作业都行。超大规模的基因组数据也有提到，像 DNA、RNA 测序，内容够硬核。搞科研的、做生信方向的同学，参考价值挺大。马尔可夫链和朴素贝叶斯一起用来做市场预测，思路还蛮新鲜的。可以拿去优化一下自己的推荐逻辑，或者搞点用户行为预测，效果还不错。还有成对文档相似性和推荐算法的实战案例，用Spark跑推荐系统，性能蛮稳，代码也不复杂，像ALS那种协同过滤

《SQL自学宝典全新教程》是一本专门为初学者设计的SQL数据库学习指南，致力于帮助读者快速掌握SQL Server的相关知识。SQL（Structured Query Language）是一种管理和处理关系数据库的强大语言，在企业数据管理、数据分析和Web开发中都扮演着重要角色。本教程采用图文并茂的方式呈现内容，使学习过程更加生动易懂。教程涵盖SQL基础知识，包括数据库概念、SQL语言结构、数据类型等。同时详细介绍了SQL查询、数据操作、数据库设计、索引与性能优化、存储过程与触发器、事务与并发控制、备份与恢复以及安全性与权限管理等内容。

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。

大数据开发里的经典书之一，Mahmoud Parsian写的《数据算法：Hadoop Spark 大数据技巧》还挺值得一看。讲得比较接地气，重点是多实战技巧，尤其适合你在用Spark或Hadoop做数据的时候参考。函数式思想贯穿整个流程，像用MapReduce搭配RDD来日志数据，效率高，代码也不绕。平时写点数据清洗脚本、搞并行，用里面那套思路就顺手。还有一点蛮实用的，书里不少例子是围绕Scala讲的。你要是熟点Java，迁移过来也不难。比如说，做词频统计时用flatMap配合reduceByKey，逻辑简洁，响应也快。对了，如果你还在摸索怎么把Hadoop和Spark结合起来用，强烈推荐你顺

黑白分明的逻辑结构、企业级的实战案例，还有不少实用的优化技巧，《大数据 Spark 企业级实战版》这本书整体感觉挺“落地”的。不是那种只讲概念的书，而是从安装部署到集成优化都讲得蛮细，适合拿来边看边上手。 核心技术用得比较“实在”，像RDD、Spark SQL、Spark Streaming这些模块，全都有案例带你跑通流程。比如用Spark Streaming搞实时日志，或者拿MLlib做个简单推荐系统，书里都有实战。 嗯，另外还有不少企业开发中经常踩的坑，比如内存管理、任务调度，它也有详细说怎么调优。这些内容不光能帮你写出能跑的程序，更重要是能跑得快、跑得稳。 代码语言支持也比较全，Scal