Scala和Spark的大数据分析
使用Scala和Spark进行大数据分析：使用功能性概念来操纵分布在集群上的大数据在业界十分普遍，并且可以说是功能性思想最早在工业上得到广泛使用的一种。
课程详情
使用Scala和Spark进行大数据分析：使用功能性概念来操纵分布在集群上的大数据在业界十分普遍，并且可以说是功能性思想最早在工业上得到广泛使用的一种。MapReduce和Hadoop以及最近的Apache Spark（一种用Scala编写的快速的内存分布式集合框架）的流行证明了这一点。在本课程中，我们将了解如何始终使用Spark将数据并行范例扩展到分布式案例。我们将详细介绍Spark的编程模型，并仔细了解它与熟悉的编程模型（例如共享内存并行集合或顺序Scala集合）之间的区别和时机。通过Spark和Scala中的动手示例，我们将学习何时应考虑与分发有关的重要问题，例如延迟和网络通信，以及如何有效解决这些问题以提高性能。学习成果。在本课程结束时，您将能够：-从持久性存储中读取数据并将其加载到Apache Spark中， -使用Spark和Scala处理数据， -以功能形式表达用于数据分析的快速算法， -了解如何避免在Spark中进行混洗和重新计算， 推荐背景：您应具有至少一年的编程经验。熟练使用Java或C＃是理想的，但是也可以使用其他语言（例如C / C ++，Python，Javascript或Ruby）的经验。您应该对命令行有所了解。本课程打算在并行编程之后进行：https://www.coursera.org/learn/parprog1。
课程大纲
在您的计算机上启动并运行Scala。完成一个示例作业，以熟悉我们提交作业的独特方式。本周，我们将弥合共享内存场景（在并行编程课程的先决条件）和分布式场景中的数据并行性之间的差距。我们将研究分布式系统中出现的重要问题，如延迟和故障。我们将继续介绍Spark的基础知识，Spark是一个面向功能的Scala大数据处理框架。在第一周结束时，我们将通过分析真实世界的数据集来练习我们所学的Spark。