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《Spark大数据分析:核心概念、技术及实践》一1.7 总结

本节书摘来自华章出版社《Spark大数据分析:核心概念、技术及实践》一书中的第1章,第1.7节,作者[美] 穆罕默德·古勒(MohammedGuller),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.7 总结 近年来数据的指数级增长给许多大数据技术带来了机会。传统的专有产品要么无法处理大数据,要么代价太昂贵。这就为开源大数据技术打开了一扇门。仅仅在过去几年里,这个领域的快速创新已经催生出很多新产品。大数据领域如此之大,以至于可以写一本书专门来介绍各种各样的大数据技术。 本章仅讨论了几项与Spark相关的大数据技术,也介绍了Hadoop及其生态系统中的关键技术。Spark也是这个生态系统中的一部分。 Spark将在第3章介绍。第2章会先讨论Scala,一种集函数式编程和面向对象编程于一体的编程语言。理解Scala非常重

《Spark大数据分析:核心概念、技术及实践》一 第2章 Scala编程

本节书摘来自华章出版社《Spark大数据分析:核心概念、技术及实践》一书中的第2章,第2.1节,作者[美] 穆罕默德·古勒(MohammedGuller),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 第2章 Scala编程 Scala是当前热门的现代编程语言之一。它是编程语言界的凯迪拉克。它是一门强大且优美的语言。学会了它,对你的职业生涯大有裨益。 用不同的编程语言都可以编写大数据应用程序,比如Java、Python、C++、Scala等。Hadoop本身就是用Java编写的。尽管大多数的Hadoop应用程序都是用Java编写的,但它也支持用其他语言来编写。类似地,Spark是由Scala编写的,但是它也支持其他的语言,包括Scala、Java、Python和R。 对于开发大数据应用程序而言,Scala是一门很棒的语言。使

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