Spark大数据处理技术与实战

　　本书系统介绍了Spark大数据处理框架以及相应的主流开发语言Scala。全书共14章，内容包括Scala基本概念和基本用法，Scala字符串和数组，Scala控制结构，Scala列表、元组、集合和映射，Scala函数，Scala面向对象编程，Spark大数据处理框架、Spark RDD编程，Windows环境下的Spark综合编程，用Spark SQL处理结构化数据，Spark Streaming流处理，Spark Structured Streaming流处理，Spark GraphX图计算，Spark ML机器学习。本书可作为高等院校计算机科学与技术、信息管理、软件工程、数据科学与大数据、人工智能等相关专业的大数据课程教材，也可供企业中从事大数据开发的工程师和科技工作者参考。

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第1章 Scala基本概念和基本用法
1.1 Scala概述
1.1.1 Scala的特性
1.1.2 安装Scala
1.2 Scala的基础语法
1.2.1 声明常量和变量
1.2.2 输出
1.2.3 输入
1.2.4 数据类型
1.2.5 运算符
1.3 拓展阅读——三次信息化浪潮的启示
1.4 习题
第2章 Scala字符串和数组
2.1 创建不可变字符串对象
2.2 编写及运行Scala脚本
2.3 不可变字符串对象的常用方法
2.3.1 字符串的基本操作
2.3.2 匹配与替换字符串
2.3.3 分割字符串
2.3.4 变换字符串
2.4 可变字符串对象的创建及其常用方法
2.4.1 创建可变字符串对象
2.4.2 可变字符串对象的常用方法
2.5 Scala数组
2.5.1 定长数组
2.5.2 变长数组
2.5.3 数组的转换
2.5.4 数组对象的常用方法
2.6 拓展阅读——两弹一星精神
2.7 习题
第3章 Scala控制结构
3.1 布尔表达式
3.2 选择结构
3.2.1 单向if选择语句
3.2.2 双向if…else选择语句
3.2.3 嵌套if…else选择语句
3.3 条件表达式
3.4 while循环
3.5 for循环
3.6 for推导式
3.7 块表达式的赋值
3.8 循环中的break和continue语句
3.9 习题
第4章 Scala列表、元组、集合和映射
4.1 列表
4.1.1 创建不可变列表
4.1.2 操作不可变列表
4.1.3 可变列表
4.2 元组
4.2.1 元组的常用方法
4.2.2 拉链操作
4.3 集合
4.3.1 不可变集合
4.3.2 可变集合
4.4 映射
4.4.1 创建不可变映射
4.4.2 不可变映射的常用方法
4.4.3 可变映射
4.5 习题
第5章 Scala函数
5.1 定义函数
5.2 匿名函数
5.3 高阶函数
……
第6章 Scala面向对象编程
第7章 Spark大数据处理框架
第8章 Spark RDD编程
第9章 Windows环境下的Spark综合编程
0章 用 Spark SQL处理结构化数据
1章 Spark Streaming流处理
2章 Spark Structured Streaming流处理
3章 Spark GraphX图计算
4章 Spark ML机器学习
参考文献