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Scala是一门以JVM为目标运行环境并将面向对象和函数式编程语言的最佳特性结合在一起的编程语言,此课程是大数据框架Spark的前置课程:
1, Spark框架是采用Scala语言编写的,精致而优雅。要想成为Spark高手,你就必须阅读Spark的源代码,就必须掌握Scala;
2, 虽然说现在的Spark可以采用多语言Java、Python等进行应用程序开发,但是最快速的和支持最好的开发API依然并将永远是Scala方式的API,所以你必须掌握Scala来编写复杂的和高性能的Spark分布式程序;
培训对象
1, 系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员;
2, 牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人;
3, 云计算大数据从业者和Hadoop使用者;
4, 政府机关,金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人;
5, 高校、科研院所涉及到大数据与分布式数据处理的项目负责人;
6, 数据仓库管理人员、建模人员,分析和开发人员、系统管理人员、数据库管理人员以及对数据仓库感兴趣的其他人员;
学员基础
了解面向对象编程;
有Java或者C/C++基础 会更棒;
王家林老师(联系邮箱18610086859@126.com 电话:18610086859 QQ:1740415547 微信号:18610086859)
Spark亚太研究院院长和首席专家,Spark源码级专家,对Spark潜心研究(2012年1月起)2年多后,在完成了对Spark的13不同版本的源码的彻底研究的同时不断在实际环境中使用Spark的各种特性的基础之上,编写了世界上第一本系统性的Spark书籍并开设了世界上第一个系统性的Spark课程并开设了世界上第一个Spark高端课程(涵盖Spark内核剖析、源码解读、性能优化和商业案例剖析)。Spark源码研究狂热爱好者,醉心于Spark的新型大数据处理模式改造和应用。
Hadoop源码级专家,曾负责某知名公司的类Hadoop框架开发工作,专注于Hadoop一站式解决方案的提供,同时也是云计算分布式大数据处理的最早实践者之一,Hadoop的狂热爱好者,不断的在实践中用Hadoop解决不同领域的大数据的高效处理和存储,现在正负责Hadoop在搜索引擎中的研发等,著有《云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---从零开始》《云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---高手崛起》《云计算分布式大数据Hadoop。实战高手之路---高手之巅》等;
Android架构师、高级工程师、咨询顾问、培训专家;
通晓Android、HTML5、Hadoop,迷恋英语播音和健美;
致力于Android、HTML5、Hadoop的软、硬、云整合的一站式解决方案;
国内最早(2007年)从事于Android系统移植、软硬整合、框架修改、应用程序软件开发以及Android系统测试和应用软件测试的技术专家和技术创业人员之一。
HTML5技术领域的最早实践者(2009年)之一,成功为多个机构实现多款自定义HTML5浏览器,参与某知名的HTML5浏览器研发;
超过10IT畅销书作者
培训内容
第一天 |
第1堂课: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堂课: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堂课: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
第4堂课: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 |
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內 容 |
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第二天 |
第5堂课: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堂课: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堂课: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堂课: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 |
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原文地址:http://www.cnblogs.com/wangyanjun/p/4179338.html