简单易学的Scala实战教程

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老师介绍

  • Hocking

    Hocking

    博士,专注人工智能方向,比如机器学习、深度学习、 图像处理等。曾在国内知名IT企业任职,参加多项大型“云App”软件的研发工作,有五年项目开发工作经历,具备丰富的软件架构、软件设计等经验,获得多项国家工信部软件著作权,现致力于H5移动跨平台App开发和大数据技术,喜欢分享自己的开发经验,追求共同发展共同进步。
  • 黄埔课堂

    黄埔课堂

    10年软件开发经验,曾在中国联通、Motorola等先后做Javaweb开发、手机开发、大数据开发,有丰富的大数据和GO语言实战经验。 培训过的精品课程有:《大数据hadoop开发》、《大数据spark开发》、《Go语言重写大数据日志收集器》 企业内训:中石化(上海,齐鲁,北京),济南联通研究院。
简  介 Scala 是一门多范式(multi-paradigm)的编程语言,设计初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。 Scala 运行在Java虚拟机上,并兼容现有的Java程序。
课程咨询和资料获取请加老师QQ  1011800132     

大数据的4V特征: 
数据量大,TB->PB 
数据类型繁多,结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等; 
商业价值高,但是这种价值需要在海量数据之上,通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来; 
处理时效性高,海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。

为了应对大数据的这几个特点,开源的大数据框架越来越多,功能也越来越强大,先列举一些常见的:

  • 文件存储:Hadoop HDFS

  • 离线计算:Hadoop MapReduce

  • 流式、实时计算:Storm、Spark Streaming、Flink

  • K-V、NOSQL数据库:HBase、Redis、MongoDB、Kudu

  • 资源管理:YARN

  • 日志收集:Flume

  • 消息系统:Kafka、RabbitMQ

  • 查询分析:Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Flink、Kylin

  • 分布式协调服务:Zookeeper

  • 集群管理与监控:Ambari、Ganglia等

  • 数据挖掘、机器学习:Spark MLLib

  • 数据同步:Sqoop

  • 任务调度:Oozie、Azkaba


学员薪酬

* 课程提供者:黄埔课堂