Scala从基础到开发实战

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了解Scala语言的特点和函数式编程概念

了解Scala语言的特点和函数式编程概念Scala是一门流行的编程语言，它结合了面向对象编程（OOP）和函数式编程（FP）的特点。

本文将介绍Scala语言的特点和函数式编程概念，并按类划分章节进行详细讨论。

第一章：Scala语言概述Scala（英文：Scalable Language）是一门多范式编程语言，它融合了面向对象编程和函数式编程的最佳特性。

Scala运行于Java虚拟机（JVM）上并与Java语言高度兼容。

它拥有强大的静态类型系统和可扩展性，可应用于各种应用程序开发领域。

第二章：Scala的特点2.1 静态类型系统Scala具有严格的静态类型检查，通过类型检查可以在编译时捕获许多常见的错误。

这有助于减少运行时错误，并提高代码质量。

2.2 面向对象编程Scala是一门完全支持面向对象编程的语言，它提供类、对象、继承等OOP的标准特性。

与Java相比，Scala还引入了一些新的概念和特性，如特质（trait）和混入（mixin），增加了代码的灵活性和重用性。

2.3 函数式编程Scala是一门强大的函数式编程语言，它将函数作为一等公民对待。

函数可以作为参数传递给其他函数，也可以作为返回值。

Scala提供了一系列高阶函数和函数组合子，用于简化和优化函数式编程。

2.4 并发编程Scala提供了内置的并发编程库akka，它基于消息传递和异步模型，可以方便地编写并发和分布式应用程序。

Scala还支持使用actor模型编写可伸缩和可靠的并发系统。

第三章：函数式编程概念3.1 不可变性函数式编程强调不可变性，即数据一旦创建就不能被修改。

这样做可以避免副作用和并发问题，并使程序更加稳定和可靠。

3.2 纯函数纯函数是指具有相同输入总是产生相同输出的函数，它没有副作用，并且不依赖于其他状态和变量。

纯函数易于测试和调试，并且可以被高效地并行执行。

3.3 高阶函数高阶函数是指可以接受一个或多个函数作为参数，并/或将函数作为返回值的函数。

实验2Scala编程初级实践

实验2Scala编程初级实践实验 2 Scala 编程初级实践⼀、实验⽬的1.掌握 Scala 语⾔的基本语法、数据结构和控制结构；2.掌握⾯向对象编程的基础知识，能够编写⾃定义类和特质；3.掌握函数式编程的基础知识，能够熟练定义匿名函数。

熟悉 Scala 的容器类库的基本层次结构，熟练使⽤常⽤的容器类进⾏数据；4.熟练掌握 Scala 的 REPL 运⾏模式和编译运⾏⽅法。

⼆、实验平台已经配置完成的 Scala 开发环境。

Scala 版本为 2.11.8.三、实验内容和要求1. 计算级数请⽤脚本的⽅式编程计算并输出下列级数的前 n 项之和 Sn，直到 Sn 刚好⼤于或等于 q 为⽌，其中 q 为⼤于 0 的整数，其值通过键盘输⼊。

例如，若 q 的值为 50.0 ，则输出应为： Sn=50.416695 。

请将源⽂件保存为 exercise2-1.scala，在REPL模式下测试运⾏，测试样例：q=1时，Sn=2；q=30时，Sn=30.891459； q=50 时，Sn=50.416695。

import io.StdIn._object lab2{def main(args:Array[String]){var Sn:Float = 0var n:Float = 1println("Input a number for q:")var q = readInt()while(Sn < q){Sn += (n+1)/nn += 1}println(s"Sn = $Sn")}}2. 模拟图形绘制对于⼀个图形绘制程序，⽤下⾯的层次对各种实体进⾏抽象。

定义⼀个 Drawable 的特质，其包括⼀个 draw ⽅法，默认实现为输出对象的字符串表⽰。

定义⼀个 Point 类表⽰点，其混⼊了 Drawable 特质，并包含⼀个 shift ⽅法，⽤于移动点。

所有图形实体的抽象类为Shape，其构造函数包括⼀个 Point 类型，表⽰图形的具体位置（具体意义对不同的具体图形不⼀样）。

scala应用场景

scala应用场景Scala是一种具有强大功能的编程语言，它结合了面向对象编程和函数式编程的特性。

Scala的设计目标是将可扩展性、灵活性和表达能力结合在一起，使得它在各种应用场景下都能发挥出色的作用。

以下是一些 Scala 的应用场景：1. 大数据处理：Scala是Apache Spark的首选语言之一。

Spark是一个快速、可扩展的大数据处理框架，它支持分布式数据处理和机器学习任务。

Scala作为Spark的编程语言之一，可以利用其强大的函数式编程特性来编写高效的分布式数据处理算法和任务。

2. Web开发：Scala可以被用于构建高性能的Web应用程序。

它与Java的兼容性使得开发者可以利用丰富的Java生态系统和库。

还有一些流行的Scala Web框架，如Play框架和Akka HTTP，它们提供了简洁的API和高度可扩展性，使得构建Web应用变得更加容易。

3. 并发编程：Scala提供了一些强大的并发编程工具，例如Actors 模型。

Actors是一种轻量级的并发模型，它可以方便地处理并发任务，通过消息传递来实现不同的任务之间的通信和同步。

Scala的并发库还包括各种Future、Promise和Atomic等类，用于处理异步和并发操作。

4. 数据分析和机器学习：Scala有丰富的数据处理和机器学习库，例如Apache Spark MLlib和Breeze等，用于数据分析和机器学习任务。

Scala的函数式编程特性使得数据处理和机器学习任务编写更加清晰和简洁，提高了开发效率。

5. 高性能计算：Scala可以与Java Native Interface（JNI）一起使用，通过与其他高性能计算库（如C、C++或Fortran等）的集成，实现高性能计算任务的开发。

这使得Scala成为一种适用于科学计算、数值计算和仿真任务的语言。

总之，Scala在各种应用场景下都有着出色的表现。

它的灵活性和表达能力使得它成为构建高性能、可扩展和可维护的应用程序的理想选择。

scala 发展史

scala 发展史Scala 是一种多范式编程语言，它结合了面向对象编程和函数式编程的特性。

Scala 发展至今已有20多年的历史，其起源可以追溯到2003年，由Martin Odersky教授领导的团队开发。

下面将从Scala 的起源、特性、发展和应用等方面，探索Scala的发展史。

一、Scala的起源Scala（全称为Scalable Language）最初是由Martin Odersky教授于2003年开发的，旨在为Java平台提供一种更加灵活和高效的编程语言。

Scala的设计灵感来自于Funnel、GJ和Jython等编程语言，并结合了Java的优点，使得Scala成为一种强大的编程语言。

二、Scala的特性1. 多范式：Scala支持面向对象编程和函数式编程，可以灵活地使用这两种编程范式进行开发。

2. 静态类型：Scala是一种静态类型的语言，它在编译时进行类型检查，提前发现潜在的错误。

3. 强大的类型推断：Scala具有强大的类型推断能力，可以自动推断变量的类型，减少了代码的冗余。

4. 高阶函数：Scala支持高阶函数的定义和使用，可以将函数作为参数传递给其他函数，实现更加灵活的编程。

5. 模式匹配：Scala提供了强大的模式匹配机制，可以用来处理复杂的数据结构和逻辑。

6. 并发编程：Scala内置了Actor模型，可以方便地进行并发编程，提高程序的性能和可伸缩性。

三、Scala的发展自从Scala发布以来，它得到了广泛的关注和应用。

它在学术界和工业界都有很高的声誉。

Scala的发展可以分为以下几个阶段：1. 初始阶段（2003-2009）：在这个阶段，Scala主要是作为一种新的编程语言进行研究和探索。

由于其灵活性和强大的特性，Scala 逐渐引起了人们的关注，并在一些学术界领域得到了应用。

2. 发展阶段（2010-2014）：在这个阶段，Scala开始在工业界得到广泛的应用。

一些知名的公司，如Twitter、LinkedIn和Netflix 等，开始采用Scala作为主要的开发语言。

大数据、云计算系统高级架构师课程学习路线图

大数据、云计算系统高级架构师课程学习路线图大数据之Linux+大数据开发篇项目部分大数据之阿里云企业级认证篇大数据之Java企业级核心技术篇大数据之PB级别网站性能优化篇项目部分大数据之数据挖掘\分析＆机器学习篇项目部分大数据之运维、云计算平台篇项目部分c:\iknow\docshare\data\cur_work\javascript：open53kf()课程体系北风大数据、云计算系统架构师高级课程课程一、大数据运维之Linux基础本部分是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm,docker,openstack等众多课程。

因为企业中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。

1）Linux系统概述2)系统安装及相关配置3）Linux网络基础4）OpenSSH实现网络安全连接5）vi文本编辑器6）用户和用户组管理7）磁盘管理8）Linux文件和目录管理9）Linux终端常用命令10）linux系统监测与维护课程二、大数据开发核心技术- Hadoop 2。

x从入门到精通本课程是整套大数据课程的基石：其一，分布式文件系统HDFS用于存储海量数据,无论是Hive、HBase或者Spark数据存储在其上面；其二是分布式资源管理框架YARN,是Hadoop 云操作系统（也称数据系统），管理集群资源和分布式数据处理框架MapReduce、Spark应用的资源调度与监控；分布式并行计算框架MapReduce目前是海量数据并行处理的一个最常用的框架。

Hadoop 2。

x的编译、环境搭建、HDFS Shell使用，YARN 集群资源管理与任务监控,MapReduce编程，分布式集群的部署管理（包括高可用性HA）必须要掌握的。

1）大数据应用发展、前景2）Hadoop 2。

x概述及生态系统3)Hadoop 2。

x环境搭建与测试1)HDFS文件系统的架构、功能、设计2）HDFS Java API使用3）YARN 架构、集群管理、应用监控4）MapReduce编程模型、Shuffle过程、编程调优1)分布式部署Hadoop2.x2)分布式协作服务框架Zookeeper3）HDFS HA架构、配置、测试4)HDFS 2.x中高级特性5）YARN HA架构、配置6）Hadoop 主要发行版本（CDH、HDP、Apache）1)以【北风网用户浏览日志】数据进行实际的分析 2)原数据采集 3）数据的预处理(ETL） 4)数据的分析处理（MapReduce）课程三、大数据开发核心技术—大数据仓库Hive精讲hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

利用Scala语言开发Spark应用程序

利用Scala语言开发Spark应用程序park内核是由Scala语言开发的，因此使用Scala语言开发Spark应用程序是自然而然的事情。

如果你对Scala语言还不太熟悉，可以阅读网络教程A Scala Tutorial for Java Programmers或者相关Scala书籍进行学习。

AD：Spark内核是由Scala语言开发的，因此使用Scala语言开发Spark应用程序是自然而然的事情。

如果你对Scala语言还不太熟悉，可以阅读网络教程A Scala Tutorial for Java Programmers或者相关Scala书籍进行学习。

本文将介绍3个Scala Spark编程实例，分别是WordCount、TopK和SparkJoin，分别代表了Spark 的三种典型应用。

1. WordCount编程实例WordCount是一个最简单的分布式应用实例，主要功能是统计输入目录中所有单词出现的总次数，编写步骤如下：步骤1：创建一个SparkContext对象，该对象有四个参数：Spark master位置、应用程序名称，Spark安装目录和jar存放位置，对于Spark On Y ARN而言，最重要的是前两个参数，第一个参数指定为yarn-standalone ，第二个参数是自定义的字符串，举例如下：valsc=newSparkContext(args(0),WordCount ,System.getenv( SPARK_HOME ),Seq(System.getenv( SPARK_TEST_JAR )))步骤2：读取输入数据。

我们要从HDFS上读取文本数据，可以使用SparkConvaltextFile=sc.textFile(args(1))当然，Spark允许你采用任何Hadoop InputFormat，比如二进制输入格式SequenceFileInputFormat，此时你可以使用SparkContext中的hadoopRDD函数，举例如下：valinputFormatClass=classOf[SequenceFileInputFormat[Text,Text]]varhadoopRdd=sc.hadoopRDD(c onf,inputFormatClass,classOf[Text],classOf[Text])或者直接创建一个HadoopRDD对象：varhadoopRdd=newHadoopRDD(sc,conf,classOf[SequenceFileInputFormat[Text,Text,classOf[Text],c lassOf[Text])步骤3：通过RDD转换算子操作和转换RDD，对于WordCount而言，首先需要从输入数据中每行字符串中解析出单词，水草玛瑙然后将相同单词放到一个桶中，最后统计每个桶中每个单词出现的频率，举例如下：valresult=hadoopRdd.flatMap{case(key,value)= value.toString().split( \\s+ }.map(word= (word,1)).reduceByKey(_+_)其中，flatMap函数可以将一条记录转换成多条记录（一对多关系），map函数将一条记录转换为另一条记录（一对一关系），高山茶 reduceByKey函数将key相同的数据划分到一个桶中，并以key为单位分组进行计算，这些函数的具体含义可参考：Spark Transformation。

王家林大数据Spark超经典视频链接全集[转]

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Spark视频王家林第21课：scala⽂件和xml操作实战及spark源码鉴赏（上）关于⽂件序列和和操作详解实战22 Spark视频王家林第22课：scala集合和⾼级函数操作实战及spark源码鉴赏《Spark零基础视频：从零起步到调通第⼀个Wordcount》/plcover/IB9YwzdU8f0/1 Spark视频王家林第1集：⼤数据最⽕爆语⾔Scala光速⼊门2 Spark视频王家林第2集：Scala⾯向对象彻底精通及Spark源码阅读3 Spark视频王家林第3课：Scala函数式编程彻底精通及Spark源码阅读4 Spark视频王家林第4课：Scala模式匹配、类型系统彻底精通与Spark源码阅读5 Spark视频王家林第5课：彻底精通Scala隐式转换和并发编程及Spark源码阅读6 Spark视频王家林第6课：精通Spark集群搭建与测试7 Spark视频王家林第7课：实战解析Spark运⾏原理和RDD解密8 Spark视频王家林第8课：彻底实战详解使⽤IDE开发Spark程序9 Spark视频王家林第9课：彻底实战详解 IntelliJ IDEA下的Spark程序开发10 Spark视频王家林第10课：底实战详解使⽤Java开发Spark程序11 Spark视频王家林第11课：彻底解密WordCount运⾏原理12 Spark视频王家林第12课：HA下的Spark集群⼯作原理解密SPARK专辑⼤数据Spark内核core源码解密/plcover/JdpoUtqxmNs/13 Spark视频王家林第13课：Spark内核架构解密14 Spark视频王家林第14课：Spark RDD解密15 Spark视频王家林第15课：RDD创建内幕彻底解密16 Spark视频王家林第16课：RDD实战（RDD基本操作实战及Transformation流程图）17 Spark视频王家林第17课：RDD案例（join、cogroup、reduceByKey、groupByKey等）18 Spark视频王家林第18课：RDD持久化、⼴播、累加器19 Spark视频王家林第19课：Spark⾼级排序彻底解秘20 Spark视频王家林第20课：Top N彻底解秘21 Spark视频王家林第21课：从Spark架构中透视Job22 Spark视频王家林第22课：RDD的依赖关系彻底解密23 Spark视频王家林第23课：从物理执⾏的⾓度透视Spark Job24 Spark视频王家林第24课：Spark Hash Shuffle内幕彻底解密25 Spark视频王家林第25课：世界第⼀的Spark Sort-Based Shuffle内幕⼯作机制、案例实战、源码剖析、优缺点及改进⽅式等彻底解密26 Spark视频王家林第26课：Spark Runtime（Driver、Masster、Worker、Executor）内幕解密27 Spark视频王家林第27课：Spark on Yarn彻底解密28 Spark视频王家林第28课：Spark天堂之门解密29 Spark视频王家林第29课：Master HA彻底解密30 Spark视频王家林第30课：Master的注册机制和状态管理解密31 Spark视频王家林第31课：Spark资源调度分配内幕天机彻底解密：Driver在Cluster模式下的启动、两种不同的资源调度⽅式源码彻底解析、资源调度内幕总结32 Spark视频王家林第32课：Spark Worker原理和源码剖析解密：Worker⼯作流程图、Worker启动Driver源码解密、Worker启动Executor源码解密等.av33 Spark视频王家林第33课：Spark Executor内幕彻底解密：Executor⼯作原理图、ExecutorBackend注册源码解密、Executor实例化内幕、Executor具体⼯作内幕34 Spark视频王家林第34课：Stage划分和Task最佳位置算法源码彻底解密35 Spark视频王家林第35课：打通Spark系统运⾏内幕机制循环流程36 Spark视频王家林第36课：TaskScheduler内幕天机解密：Spark shell案例运⾏⽇志详解、TaskScheduler和SchedulerBackend、FIFO与FAIR、Task运⾏时本地性算法详解等37 Spark视频王家林第37课：Task执⾏内幕与结果处理解密38 Spark视频王家林第38课：BlockManager架构原理、运⾏流程图和源码解密39 Spark视频王家林第39课：BlockManager解密进阶：BlockManager初始化和注册解密、BlockManagerMaster⼯作解密、BlockTransferService解密、本地数据读写解密、远程数40 Spark视频王家林第40课：CacheManager彻底解密：CacheManager运⾏原理流程图和源码详解41 Spark视频王家林第41课：Checkpoint彻底解密：Checkpoint的运⾏原理和源码实现彻底详解42 Spark视频王家林第42课：Spark Broadcast内幕解密：Broadcast运⾏机制彻底解密、Broadcast源码解析、Broadcast最佳实践43 Spark视频王家林第43课：Spark 1.6 RPC内幕解密：运⾏机制、源码详解、Netty与Akka等《⼤数据spark性能优化》/plcover/c74-UW2DP7o/44 Spark视频王家林第44课：真正的Spark⾼⼿是如何炼成的？！45 Spark视频王家林第45课：王家林谈Spark性能优化第⼀季！46 Spark视频王家林第46课：王家林谈Spark性能优化第⼆季！47 Spark视频王家林第47课：王家林谈Spark性能优化第三季！48 Spark视频王家林第48课：王家林谈Spark性能优化第四季！49 Spark视频王家林第49课：王家林谈Spark性能优化第五季！50 Spark视频王家林第50课：王家林谈Spark性能优化第六季！51 Spark视频王家林第51课：王家林谈Spark性能优化第七季之Spark 钨丝计划解密!52 Spark视频王家林第52课：王家林谈Spark性能优化第⼋季之Spark Tungsten-sort Based Shuffle 内幕解密53 Spark视频王家林第53课：王家林谈Spark性能优化第九季之Spark Tungsten内存使⽤彻底解密54 Spark视频王家林第54课：王家林谈Spark性能优化第⼗季之全球独家揭秘Spark统⼀内存管理！《王家林⼤数据Spark SQL从零起步彻底精通彻底实战》全集/plcover/nhBqWLH2Asc/55 Spark视频王家林第55课：60分钟内从零起步驾驭Hive实战56 Spark视频王家林第56课：揭秘Spark SQL和DataFrame的本质57 Spark视频王家林第57课：Spark SQL on Hive配置及实战58 Spark视频王家林第58课：使⽤Java和Scala在IDE中开发DataFrame实战59 Spark视频王家林第59课：使⽤Java和Scala在IDE中实战RDD和DataFrame转换操作60 Spark视频王家林第60课：使⽤Java和Scala在IDE中实战RDD和DataFrame动态转换操作61 Spark视频王家林第61课：Spark SQL数据加载和保存内幕深度解密实战62 Spark视频王家林第62课：Spark SQL下的Parquet使⽤最佳实践和代码实战63 Spark视频王家林第63课：Spark SQL下Parquet内幕深度解密64 Spark视频王家林第64课：Spark SQL下Parquet的数据切分和压缩内幕详解65 Spark视频王家林第65课：Spark SQL下Parquet深⼊进阶66 Spark视频王家林第66课：Spark SQL下Parquet中PushDown的实现67 Spark视频王家林第67课：Spark SQL下采⽤Java和Scala实现Join的案例综合实战（巩固前⾯学习的Spark SQL知识）68 Spark视频王家林第68课：Spark SQL通过JDBC操作Mysql69 Spark视频王家林第69课：Spark SQL通过Hive数据源实战70 Spark视频王家林第70课：Spark SQL内置函数解密与实战71 Spark视频王家林第71课：Spark SQL窗⼝函数解密与实战72 Spark视频王家林第72课：Spark SQL UDF和UDAF解密与实战73 Spark视频王家林第73课：Spark SQL Thrift Server实战74 Spark视频王家林第74课：Hive on Spark⼤揭秘完整版75 Spark视频王家林第75课：Spark SQL基于⽹站Log的综合案例实战76 Spark视频王家林第76课：Spark SQL实战⽤户⽇志的输⼊导⼊Hive及SQL计算PV实战77 Spark视频王家林第77课：Spark SQL基于⽹站Log的综合案例实战之Hive更⼤规模数据导⼊、Spark SQL对数据UV操作实战78 Spark视频王家林第78课：Spark SQL基于⽹站Log的综合案例⽤户⽤户跳出率和新⽤户注册⽐例79 Spark视频王家林第79课：Spark SQL基于⽹站Log的综合案例综合代码和实际运⾏测试80 Spark视频王家林第80课：Spark SQL⽹站搜索综合案例实战81 Spark视频王家林第81课：⼀节课贯通Spark SQL⼯作源码流程王家林⼤数据Spark Streaming从零起步（21集）/plcover/nRM-f151vp0/82 Spark视频王家林第82课：Spark Streaming第⼀课：案例动⼿实战并在电光⽯⽕间理解其⼯作原理83 Spark视频王家林第83课：透彻讲解使⽤Scala和Java两种⽅式实战Spark Streaming开发84 Spark视频王家林第84课：图解StreamingContext、DStream、Receiver并结合源码分析85 Spark视频王家林第85课：基于HDFS的SparkStreaming案例实战和内幕源码解密86 Spark视频王家林第86课：SparkStreaming数据源Flume实际案例分享87 Spark视频王家林第87课：Flume推送数据到SparkStreaming案例实战和内幕源码解密88 Spark视频王家林第88课：SparkStreaming 从Flume Poll数据案例实战和内幕源码解密89 Spark视频王家林第89课：SparkStreaming on Kafka之Kafka解析和安装实战90 Spark视频王家林第90课：SparkStreaming基于Kafka Receiver案例实战和内幕源码解密91 Spark视频王家林第91课：SparkStreaming基于Kafka Direct案例实战和内幕源码解密92 Spark视频王家林第92课：SparkStreaming中Tanformations和状态管理解密93 Spark视频王家林第93课：SparkStreaming updateStateByKey 基本操作综合案例实战和内幕源码解密94 Spark视频王家林第94课：SparkStreaming 实现⼴告计费系统中在线⿊名单过滤实战95 Spark视频王家林第95课：通过Spark Streaming的window操作实战模拟新浪微博、百度、京东等热点搜索词案例实战96 Spark视频王家林第96课：通过Spark Streaming的foreachRDD把处理后的数据写⼊外部存储系统中97 Spark视频王家林第97课：使⽤Spark Streaming+Spark SQL实现在线动态计算出特定时间窗⼝下的不同种类商品中的热门商品排名98 Spark视频王家林第98课：使⽤Spark Streaming实战对论坛⽹站动态⾏为的多维度分析（上）99 Spark视频王家林第99课：使⽤Spark Streaming实战对论坛⽹站动态⾏为的多维度分析（下）：完整案例实现、测试、Debug等100 Spark视频王家林第100课：使⽤Spark Streaming+ Spark SQL + Kafka+FileSystem综合案例101 Spark视频王家林第101课：使⽤Spark Streaming企业实际数据处理流⽔线完整声明周期102 Spark视频王家林第102课：动⼿实战Spark Streaming⾃定义Receiver并进⾏调试和测试103 Spark视频王家林第103课：动⼿实战联合使⽤Spark Streaming、Broadcast、Accumulator实现在线⿊名单过滤和计数06. ⼤数据Spark电商⼴告点击综合案例⼤数据Spark电商⼴告点击综合案例/playlist_show/id_27881496.html104 Spark视频王家林第104课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例需求分析和技术架构105 Spark视频王家林第105课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例在线点击统计实战106 Spark视频王家林第106课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例⿊名单过滤实现107 Spark视频王家林第107课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例底层数据层的建模和编码实现（基于MySQL）108 Spark视频王家林第108课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例动态⿊名单过滤真正的实现代码109 Spark视频王家林第109课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例动态⿊名单基于数据库MySQL的真正操作代码实战110 Spark视频王家林第110课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例通过updateStateByKey等实现⼴告点击流量的在线更新统计111 Spark视频王家林第111课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例在线实现每个Province点击排名Top5⼴告112 Spark视频王家林第112课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例实战实现⼴告点击Trend趋势计算实战113 Spark视频王家林第113课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例实战模拟点击数据的⽣成和数据表SQL建⽴114 Spark视频王家林第114课：SparkStreaming+Kafka+Spark SQL+TopN+Mysql电商⼴告点击综合案例实战视频07.⼤数据Spark Streaming⼤型Spark项⽬性能优化⼤型Spark项⽬性能优化系列(115-124)/plcover/nMCMdKHtj4I/?bid=03&pid=29&resourceId=341542230_03_0_29115 Spark视频王家林第115课：超⼤规模Spark性能优化本质思考116 Spark视频王家林第116课： Spark Streaming性能优化：如何在毫秒内处理处理⼤吞吐量的和数据波动⽐较⼤的程序117 Spark视频王家林第117课： Spark Streaming性能优化：如何最⼤程度的确保Spark Cluster和Kafka链接的稳定性118 Spark视频王家林第118课： Spark Streaming性能优化：如何获得和持续使⽤⾜够的集群计算资源？119 Spark视频王家林第119课： Spark Streaming性能优化：如何在⽣产环境下应对流数据峰值巨变？120 Spark视频王家林第120课： Spark Streaming性能优化：如何在End-to-End⽣产环境下安全⾼效的把结果数据存⼊HBase中？121 Spark视频王家林第121课： Spark Streaming性能优化：通过摄像头图像处理案例来说明Spark流处理性能评估新⽅法及性能调优参数测试122 Spark视频王家林第122课： Spark Streaming性能优化：Spark Streaming处理分布式拒绝服务案例及性能优化123 Spark视频王家林第123课： Spark Streaming性能优化：通过Spark Streaming发现Botnet及性能优化124 Spark视频王家林第124课： Spark Streaming性能优化：通过Spark Streaming进⾏设备⽇志监控报警及性能优化思考08.⼤数据Spark Streaming源码疯狂解密系列Spark Streaming源码疯狂解密系列(125-134)/plcover/f0AK_UVxwoQ/?bid=03&pid=29&resourceId=341542230_03_0_29125 Spark视频王家林第125课： Spark Streaming反思和启⽰：⼀切皆是流式处理及Spark Streaming 架构和运⾏机制126 Spark视频王家林第126课： Spark Streaming源码经典解读系列之⼀：基于DStream的DStreamGraph源码内幕127 Spark视频王家林第127课： Spark Streaming源码经典解读系列之⼆：Spark Streaming⽣成RDD并执⾏Spark Job源码内幕解密128 Spark视频王家林第128课： Spark Streaming源码经典解读系列之三：JobScheduler⼯作内幕源码解密129 Spark视频王家林第129课： Spark Streaming源码经典解读系列之四：JobGenerator⼯作内幕源码解密130 Spark视频王家林第130课： Spark Streaming源码经典解读系列之五：Receiver⼯作内幕源码解密131 Spark视频王家林第131课： Spark Streaming源码经典解读系列之六：ReceiverTracker⼯作内幕源码解密132 Spark视频王家林第132课： Spark Streaming源码经典解读系列之七：Executor容错⼯作内幕源码解密133 Spark视频王家林第133课： Spark Streaming源码经典解读系列之⼋：Driver容错⼯作内幕源码解密134 Spark视频王家林第134课： Spark Streaming“魔镜秘境”总结09 Spark⾯试宝典（数据倾斜、性能调优等）Spark⾯试宝典（数据倾斜、性能调优等）/plcover/yBrSt2Vz8G8/135 Spark视频王家林第135课： Spark⾯试经典系列之数据倾斜：数据倾斜之痛136 Spark视频王家林第136课： Spark⾯试经典系列之数据倾斜解决原理和⽅法总论137 Spark视频王家林第137课： Spark⾯试经典系列之数据倾斜解决之Map 端Reduce及问题思考138 Spark视频王家林第138课： Spark⾯试经典系列之数据倾斜解决之采样分⽽治之解决⽅案139 Spark视频王家林第139课： Spark⾯试经典系列之数据倾斜解决之对于两个RDD数据量都很⼤且倾斜的Key特别多如何解决？140 Spark视频王家林第140课： Spark⾯试经典系列之数据倾斜解决之并⾏度的深度使⽤141 Spark视频王家林第141课： Spark⾯试经典系列之数据倾斜解决⽅案的“银弹”是什么？142 Spark视频王家林第142课： Spark⾯试经典系列之Cache和Checkpoint143 Spark视频王家林第143课： Spark⾯试经典系列之Reduce端OOM和shuffle file not found如何解决144 Spark视频王家林第144课： Spark⾯试经典系列之NULL值问题及序列化错误145 Spark视频王家林第145课： Spark⾯试经典系列之Yarn⽣产环境下资源不⾜问题和⽹络的经典问题详解146 Spark视频王家林第146课： Spark⾯试经典系列之Yarn Cluster⽣产环境下JVM的OOM和Stack Overflow问题及解决⽅案147 Spark视频王家林第147课： Spark⾯试经典系列之Shuffle的性能调优问题DT⼤数据梦⼯⼚王家林Spark源码⼤师之路之源码解析与阅读全集/plcover/hlFqt6k1xUc/1 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0001讲：Spark源码阅读环境及Spark-shell解密2 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0002讲：Spark-shell内幕解密3 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0003讲：Spark-shell REPL内幕解密4 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0004讲：史上最细致Spark集群启动脚本源码彻底解密5 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0005讲：Spark集群Master启动源码彻底解密6 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0006讲：Spark集群启动Worker源码彻底解密7 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0007讲：Spark集群HA分析和源码解析8 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0008讲：Spark下ZooKeeper内幕9 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0009讲：Spark下的ZooKeeper源码内幕 Final10 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0010讲：SparkContext介绍及SparkEnv源码解析11 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0011讲：SparkEnv源码解析12 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0012讲：SparkUI与ListenerBus13 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0013讲：ListenerBus源码实现内幕详解14 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0014讲：SparkUI源码实现内幕详解15 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0015讲：Spark下的Hadoop源码彻底解密16 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0016讲：MetricsSystem与ExecutorSource解密17 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0017讲：Spark UI的扩展定制18 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0018讲：TaskScheduler内幕彻底解密19 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0019讲：SchedulerBackend内幕彻底解密：启动的前世今⽣、初始化的过程、内部的AppClient、DriverEndpoint、ClientEndpoint等20 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0020讲：Spark ClientEndpoint内幕源码详解：创建过程、⽣命周期、⼯作机制、注册Application到集群全过程等21 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0021讲：Spark DriverEndpoint内幕源码详解22 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0022讲：Executor启动注册全流程彻底剖析：源码逐⾏解析CoarseGrainExecutorBackend在启动的时候会向driverUrl所代表的Endpoint进⾏23 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0023讲：Spark中的Pool彻底解析：FIFO与Fair彻底解密 OK24 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0024讲：：Spark 1.6.1中RPC通信源码分析25 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0025讲：：Spark 1.6.1中延迟调度26 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0026讲：：Spark Job调度中的引擎机制和消息循环源码解析27 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0027讲：源码解密Spark中的算⼦Pipeline的合并和展开28 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0028讲：实战Eclipse调试Spark程序11 ⼤数据JVM性能优化《DT⼤数据梦⼯⼚王家林⼤数据JVM优化系列》/plcover/hzJp87qXtBA/1 第1课：实战演⽰jvm内存四⼤类型问题：heap、stack、contant、directmemory等2 第2课：全球详细图解jvm内存三⼤核⼼区域及其jvm内存案例实战剖析3 第3课：图解jvm线程引擎和内存共享区的交互及此背景下的程序计数器内幕解密4 第4课：10分钟内图解掌握全世界最易懂的jvm内存模型内幕5 第5课：实战演⽰jvm三⼤性能调优参数：-xms -xmx -xss6 第6课：实战演⽰从oom推导出jvm Gc时候基于的内存结构：young Generation（eden、from、to）、old Generation、permanent Generation7 第7课：瞬间理解jvm Gc时的内存管理⼯作流程和频繁gc的原因8 第8课：jvm的young Generation⼤⼩对gc性能的致命影响⼒内幕解密9 第9课：jvm的gc时候核⼼参数详解：-xx：newratio、-xx：survivorratio、-xx：newsize、-xx：maxnewsize10 第10课：jvm的gc中关于对象的age问题以及jvm的内存分配策略彻底详解11 第11课：jvm的gc⽇志young Generation下minor Gc每个字段彻底详解12 第12课：jvm的gc⽇志full Gc每个字段彻底详解13 第13课：java 8中的jvm的metaspace解密14 第14课：java对象内存逃逸技术15 第15课：GC时候的引⽤计数算法和根搜索算法16 第16课：瞬间理解三种基本的GC算法基⽯17 第17课：JVM垃圾回收分代收集算法18 第18课：JVM垃圾回收器串⾏、并⾏、并发垃圾回收器概述19 第19课：JVM中Serial收集器、ParNew收集器、Parallel收集器解析20 第20课：JVM中CMS收集器解密21 第21课：JVM中G1收集器解密22 第22课：通过案例瞬间理解JVM中PSYoungGen、ParOldGen、MetaSpace23 第23课：使⽤MAT对Dump⽂件进⾏分析实战24 第24课：使⽤MAT动态分析Spark应⽤程序初体验25 第25课：基于MAT分析Shallow Heap和Retained Heap26 第26课：MAT中的Dominator Tree与Retained Set详解27 第27课：MAT中的GC Root解析和具体类别分析28 第28课：MAT中的内存泄露检测介绍12. ⼤数据Spark 机器学习系列DT⼤数据梦⼯⼚王家林⼤数据Spark机器学习/plcover/zNefiPmqLW8/1 30分钟彻底理解Spark核⼼API发展史：RDD、DataFrame、DataSet2 20分钟内解密spark第⼆代tungsten引擎测试数据和引擎实现内幕-23 structured Streaming In Spark-34 深度解析structured Streaming-45 深⼊理解rdd、dataframe、dataset、structured Streaming-56 Spark机器学习算法介绍-67 Spark机器学习内幕剖析-78 王家林带您1分钟内彻底理解⼤数据机器学习-813. DT⼤数据梦⼯⼚周末班补充视频-ScalaDT⼤数据梦⼯⼚⼤数据Spark周末/plcover/hI7hcy9GzSA/1 ⽤实例说明函数式编程到底是什么2 动⼿编写和运⾏⾃⼰的第⼀个scala函数式编程的实例3 scala函数式编程中的泛型和匿名函数以及函数本质的思考4 scala函数的惊⼈的内幕价值：天然的可序列化解密与实战原⽂链接：/download/qq_25027489/9608435。

Scala学习之路（三）Scala的基本使用

Scala学习之路（三）Scala的基本使⽤⼀、Scala概述scala是⼀门多范式编程语⾔，集成了⾯向对象编程和函数式编程等多种特性。

scala运⾏在虚拟机上，并兼容现有的Java程序。

Scala源代码被编译成java字节码，所以运⾏在JVM上，并可以调⽤现有的Java类库。

⼆、第⼀个Scala程序Scala语句末尾的分号可写可不写HelloSpark.scalaobject HelloSpark{def main(args:Array[String]):Unit = {println("Hello Spark!")}}运⾏过程需要先进⾏编译编译之后⽣成2个⽂件运⾏HelloSpark.class输出结果Hello Spark三、Scala的基本语法1、概述/*** Scala基本语法:* 区分⼤⼩写* 类名⾸字母⼤写（MyFirstScalaClass）* ⽅法名称第⼀个字母⼩写（myMethodName()）* 程序⽂件名应该与对象名称完全匹配* def main(args:Array[String]):scala程序从main⽅法开始处理，程序的⼊⼝。

** Scala注释：分为多⾏/**/和单⾏//** 换⾏符：Scala是⾯向⾏的语⾔，语句可以⽤分号（；）结束或换⾏符（println()）** 定义包有两种⽅法：* 1、package com.ahu* class HelloScala* 2、package com.ahu{* class HelloScala* }** 引⽤：import java.awt.Color* 如果想要引⼊包中的⼏个成员，可以⽤selector（选取器）:* import java.awt.{Color,Font}* // 重命名成员* import java.util.{HashMap => JavaHashMap}* // 隐藏成员默认情况下，Scala 总会引⼊ ng._ 、 scala._ 和 Predef._，所以在使⽤时都是省去scala.的* import java.util.{HashMap => _, _} //引⼊了util包所有成员，但HashMap被隐藏了*/2、Scala的数据类型Scala 与 Java有着相同的数据类型，下表列出了 Scala ⽀持的数据类型：数据类型描述Byte8位有符号补码整数。

第1章 Scala语言基础

}
✎ 1.2 Scala的基础语法
控制结构语句
2、循环语句
for语句
for(变量<-表达式/数组/集合){ 循环语句;
}
while语句
while(布尔表达式){ 循环语句;
}
do-while语句
do{ 循环语句;
}while(布尔表达式)
✎ 1.2 Scala的基础语法
方法和函数
在Scala中，它和Java一样也是拥有方法和函数。Scala的方法是类的一部分，而函数是一个对象可以赋值给一个变量。换句话来说，在类中定义的函数即是
print(x + " ") }
定义
遍历历
转换
数组
操作作
操作
定义数组 var myArr = Array(1.9, 2.9, 3.4, 3.5) 定义数组 val arr = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
将偶数取出乘以10后再生成一个新的数组 val newArr=for(e<-arr if e % 2==0)yield e*10
本章将针对Scala语言的基础知识进行讲解。
✎ 1.1 初识Scala
Scala的概述
Scala于2001年由洛桑联邦理工学院（EPFL）的编程方法实验室研发，它由Martin Odersky（马丁•奥德斯基）创建。目前，许多公司依靠Java进行的关键性业务应用转向或正在转向Scala，以提高其开发效率、应用程序的可扩展性和整体的可靠性。
第1章 Scala语言基础
· 初识Scala · Scala的基础语法 · Scala的数据结构
· Scala面向对象的特性 · Scala的模式匹配与样例类

scala 发展史

scala 发展史Scala是一门功能强大的静态类型编程语言，它结合了面向对象编程和函数式编程的特性。

它的发展历程可以追溯到2001年，由Martin Odersky教授领导的一支研究团队在瑞士洛桑联邦理工学院开发而成。

在Scala发展史中，有几个重要的里程碑。

首先是2003年，Scala 的第一个公开版本发布。

这个版本基于Java虚拟机（JVM），并且兼容Java语法。

这使得Scala能够与现有的Java代码和库进行互操作，为开发者提供了更大的灵活性和选择。

随着时间的推移，Scala在功能和性能方面不断发展。

2006年，Scala 2.0发布，引入了许多新特性，如模式匹配、主构造函数和混入特质等。

这些特性使得Scala能够更好地支持函数式编程范式，并提供更高级的抽象能力。

2011年是Scala发展史上的又一个重要节点，Scala 2.10发布。

这个版本引入了重大的改进，包括异步编程模型的支持、更好的类型推导、更强大的模块化系统等。

这些改进使得Scala在大规模应用开发中变得更加容易和高效。

除了语言本身的发展，Scala生态系统的建设也是其成功的关键。

Scala拥有丰富的库和框架，包括Akka、Play Framework和Spark 等。

这些库和框架为开发者提供了丰富的工具和资源，使得开发Scala应用变得更加简单和高效。

在过去几年中，Scala获得了越来越多的关注和认可。

许多大型互联网公司，如Twitter、LinkedIn和Netflix等，都在生产环境中使用Scala开发和部署核心系统。

这些实际应用的成功案例进一步证明了Scala的可靠性和性能。

Scala的最新版本是Scala 2.13，它继续改进了语言和库的性能和稳定性。

同时，Scala 3的开发也在进行中，它将带来更多的新功能和改进，包括更简洁的语法、更强大的类型系统和更好的编译性能等。

总的来说，Scala作为一门静态类型编程语言，通过不断的发展和改进，已经成为了开发大型和复杂应用的重要工具。

大数据开发工程师需掌握技术

大数据开发工程师需掌握技术大数据开发行业在我国是朝阳行业，目前正处在成长期，对大数据人才旳需求量巨大，并且不一样企业对大数据工作旳规定也不尽相似，有旳强调数据库编程、有旳突出应用数学和记录学知识等，因此，也衍生出了多种大数据开发方向。

想成为大数据开发工程师，需要从整体上理解大数据开发服务，如下是比较全面旳大数据开发平台系统。

对于大数据旳学习，可以从如下五个阶段进行着手：第一阶段：JavaSE+MySql+Linux学习内容：Java 语言入门→ OOP 编程→ Java 常用Api、集合→ IO/NIO → Java 实用技术→ Mysql 数据库→阶段项目实战→ Linux 基础→ shell 编程；学习目旳：学习java语言，掌握java程序编写、面向对象程序开发，掌握MySql体系构造及关键编程技术，打好 Linux 基础，为后续学习提供良好旳语言基础。

第二阶段：Hadoop 与生态系统学习内容：Hadoop → MapReduce → Avro → Hive → HBase → Zookeeper → Flume → Kafka → Sqoop → Pig；学习目旳：掌握大数据学习基石Hadoop、数据串行化系统与技术、数据旳记录分析、分布式集群、流行旳队列、数据迁移、大数据平台分析等。

第三阶段：Storm 与Spark 及其生态圈学习内容：Storm → Scala → Spark → Spark SQL → Spark Streaming → Spark 机器学习；学习目旳：让大家拥有完整项目开发思绪和架构设计，掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示，所有工作一种人搞定!并可以从架构旳层次站在架构师旳角度去完毕一种项目。

第四阶段：其他学习内容：Mahout 机器学习→ R 语言→ Python；学习目旳：机器学习领域经典算法旳实现，纯熟使用 R语法和记录思维，可以基于详细问题建立数学模型，掌握python技术与数据分析，将数据成果以可视化旳直观方式展示给目旳顾客。

scala语言基础语法头歌

scala语言基础语法头歌Scala是一种高级语言，它融合了面向对象编程和函数式编程的特性。

在本篇文章中，我们将探索Scala语言的基础语法，包括变量、数据类型、运算符、流程控制和函数等。

1. 变量在Scala中，变量可以通过var和val关键字来声明。

其中，var 关键字声明的变量是可变的，而val关键字声明的变量是不可变的。

例如：var a = 10a = 20 // a的值可以被修改val b = 30b = 40 // 编译错误，b的值不可被修改2. 数据类型Scala中的数据类型分为基本数据类型和引用数据类型。

基本数据类型包括整型、浮点型、布尔型和字符型等，而引用数据类型则包括字符串、数组、集合等。

例如：val num: Int = 10val str: String = 'hello'val arr: Array[Int] = Array(1, 2, 3)3. 运算符Scala中的运算符包括算术运算符、关系运算符、逻辑运算符等。

其中，算术运算符包括加、减、乘、除和取模等。

例如：val a = 10val b = 20val c = a + b // c的值为304. 流程控制Scala中的流程控制包括if-else语句、for循环、while循环和match表达式等。

例如：val score = 80if (score >= 90) {println('A')} else if (score >= 80) {println('B')} else {println('C')}5. 函数Scala中的函数可以通过def关键字来定义。

函数可以有多个参数和多个返回值，也可以是递归函数。

例如：def add(x: Int, y: Int) = x + ydef sum(nums: List[Int]): Int = {if (nums.isEmpty) 0else nums.head + sum(nums.tail)}总之，Scala语言基础语法是学习Scala编程的基础，掌握这些基础语法对于编写高质量的Scala代码非常重要。

scala教学大纲

Scala教学大纲包括以下内容：
第一周：Scala入门
Scala的基础语法、编译环境、常用类型、声明等
Scala的行、字符、二进制与文本文件的读取与写入
第二周：Scala的函数式编程
Scala的控制结构（赋值、条件、循环、输入输出）与函数（参数与过程）
Scala的数组操作（定义、遍历、转换）及常用算法
第三周：Scala的面向对象编程
Scala的类和对象构造与继承、重写、抽象、转换，类与对象中特质的属性与使用，包的使用与引入
第四周：Scala的高级基础一
Scala的操作符调用与重载，集合的处理，高阶函数与类型函数
第五周：Scala的高级基础二
Scala解释器的使用，高级类型与类库（actor，akka），对象式模块化编程等。

以上是Scala教学大纲的一个大概内容，具体的教学内容和进度可以根据实际情况进行调整和优化。

scalalibrary的用法

一、什么是Scala LibraryScala Library是Scala编程语言的标准库，包含了丰富的工具和类库，用于帮助开发者快速构建高效、可靠的Scala程序。

Scala Library提供了许多常见任务的解决方案，包括集合操作、I/O处理、并发编程等。

二、Scala Library的基本用法1. 导入Scala Library在Scala程序中，可以通过import语句导入Scala Library中的类或对象，以便在程序中直接使用这些类库提供的功能。

```scalaimport scala.collection.mutable.ListBufferimport scala.io.Source```2. 使用集合类Scala Library提供了丰富的集合类，包括List、Map、Set等，可以用于存储和操作数据。

可以使用这些集合类进行数据的增删改查等操作。

```scalaval list = List(1, 2, 3, 4, 5)val map = Map("a" -> 1, "b" -> 2, "c" -> 3)```3. 文件操作通过使用Scala Library中的Source类，可以方便地进行文件的读取和写入操作。

```scalaval file = Source.fromFile("example.txt")val lines = file.getLines().toListfile.close()```4. 并发编程Scala Library还提供了用于并发编程的工具，如Future、Actor等，可以简化并发程序的开发和管理。

```scalaimport scala.concurrent.Futureimport scala.concurrent.ExecutionContext.Implicits.globalval future = Future {// 并发执行的任务}```三、Scala Library的扩展使用除了基本的用法外，Scala Library还提供了许多更高级的功能，如正则表达式、XML处理、JSON解析等。

scala语法大全

Scala是一种运行在Java虚拟机上的多范式编程语言，它的语法大全包括了许多不同的部分。

首先，Scala的基础语法与Java相似，比如变量声明、函数定义、类定义等等。

但Scala 语句末尾的分号; 是可选的，这是Scala与Java的一个主要区别。

此外，所有的类型都提供了toString方法，可以直接转换为字符串。

在Scala中其实是没有运算符的，所有运算符都是方法。

当调用对象的方法时，点.可以省略。

如果函数参数只有一个，或者没有参数，括号()可以省略。

除此之外，Scala的语法还包括控制结构（如if-else条件语句、for循环、while循环等）、特质（类似于Java的接口）、高阶函数（可以接受其他函数作为参数或返回值的函数）、集合（如List、Set、Map等）、模式匹配（用于将数据分解为不同的组件）、样例类（类似于Java的枚举）、解析（用于从文本中提取数据）和actor等。

scala课程大纲

scala课程大纲摘要：一、Scala 简介1.Scala 的背景与历史2.Scala 的优势与特点二、Scala 编程基础1.安装与配置Scala2.基本语法与数据类型3.控制结构与循环4.函数与闭包三、面向对象编程1.类与对象2.继承与多态3.抽象类与接口4.伴生对象与特质四、Scala 集合库1.集合的基本概念2.Scala 集合的操作3.常用集合类型介绍五、函数式编程1.函数式编程概念2.高阶函数与组合子3.匿名函数与lambda 表达式4.管道操作与函数柯里化六、Scala 异常处理与流程控制1.try-catch-finally 语句2.异常的传播与恢复3.Scala 的异常处理机制4.流程控制与分支七、Scala 与数据库编程1.JDBC 与数据库连接2.常用数据库操作3.对象关系映射（ORM）八、Scala Web 开发1.Scala 与Web 框架2.常用Scala Web 框架介绍3.构建基于Scala 的Web 应用九、Scala 并发编程1.并发编程的基本概念2.Scala 的并发工具库3.线程安全与锁4.异步编程与Future十、Scala 编程实践与优化1.代码风格与编程规范2.Scala 项目的构建与依赖管理3.性能调优与优化技巧4.测试与持续集成正文：【Scala 简介】Scala 是一门现代的编程语言，它结合了面向对象编程与函数式编程的优点。

自2004 年发布以来，Scala 已经得到了广泛的应用与认可，特别是在金融、大数据处理和Web 开发等领域。

本课程将带领大家学习Scala 的基本语法与编程技巧，以及其在实际项目中的应用。

【Scala 编程基础】在开始学习Scala 之前，需要先安装与配置Scala 开发环境。

接着，我们将学习Scala 的基本语法与数据类型，如变量、常量、数字、字符串等。

此外，还将学习控制结构与循环，如if、for、while 等循环语句，以及函数与闭包的概念与使用方法。

Scala详细总结(精辟版++)

Scala总结--2015-1-19 12:33:54本文档针对scala 2.10.x，由于scala目前发展迅速，因此可能会和其他版本的不同。

===概述scala是一门以java虚拟机（JVM）为目标运行环境并将面向对象和函数式编程的最佳特性结合在一起的静态类型编程语言。

scala是纯粹的面向对象的语言。

java虽然是面向对象的语言，但是它不是纯粹的，因为java的基本数据类型不是类，并且在java中还有静态成员变量和静态方法。

相反，scala是纯粹面向对象的，每个值都是对象，每个操作都是方法调用。

scala也是一个成熟的函数式语言。

函数式编程有两个指导思想：①函数是头等值，也就是说函数也是值，并且和其他类型（如整数、字符串等）处于同一地位，函数可以被当作参数传递，也可以被当作返回值返回，还可以在函数中定义函数等等；②程序的操作应该把输入值映射为输出值而不是就地修改，也就是说函数调用不应产生副作用，虽然函数式编程语言鼓励使用“无副作用”的方法，但是scala并不强制你必须这么做。

scala允许你使用指令式的编程风格，但是随着你对scala的深入了解，你可能会更倾向于一种更为函数式的编程风格。

向函数式编程转变，你就应该尽量去使用val、不可变对象、无副作用方法，而不是var、可变对象、有副作用方法。

要明白的是，从指令式编程向函数式编程的转变会很困难，因此你要做好充分的准备，并不断的努力。

scala运行于JVM之上，并且它可以访问任何的java类库并且与java框架进行互操作，scala也大量重用了java类型和类库。

第一个scala程序：object ScalaTest {def main(args: Array[String]) {println("hello scala.")}}===scala解释器安装好scala并配置好PATH环境变量之后，就可以在终端中输入“scala”命令打开scala 解释器。

Scala详解

Scala详解分号表⽰语句的结束；如果⼀⾏只有⼀条语句时，可以省略，多条时，需要分隔⼀般⼀⾏结束时，表⽰表达式结束，除⾮推断该表达式未结束：// 末尾的等号表明下⼀⾏还有未结束的代码.def equalsign(s: String)=println("equalsign: " + s)// 末尾的花括号表明下⼀⾏还有未结束的代码.def equalsign2(s: String) = {println("equalsign2: " + s)}//末尾的逗号、句号和操作符都可以表明，下⼀⾏还有未结束的代码.def commas(s1: String,s2: String) = Console.println("comma: " + s1 +", " + s2)多个表达式在同⼀⾏时，需要使⽤分号分隔常量定义的引⽤不可变，不能再指向别的对象，相当于Java中的finalScala中⼀切皆对象，所以，定义⼀切都是引⽤（包括定义的基本类型变量，实质上是对象）val定义的引⽤不可变，指不能再指向其他变量，但指向的内容是可以变的：val定义的常量必须要初始化val的特性能并发或分布式编程很有好处变量定义的引⽤可以再次改变（内容就更可以修改了），但定义时也需要初始化在Java中有原⽣类型（基础类型），即char、byte、short、int、long、float、double和boolean，这些都有相应的Scala类型（没有基本类型，但好⽐Java中相应的包装类型），Scala编译成字节码时将这些类型尽可能地转为Java中的原⽣类型，使你可以得到原⽣类型的运⾏效率⽤val和var声明变量时必须初始化，但这两个关键字均可以⽤在构造函数的参数中，这时变量是该类的⼀个属性，因此显然不必在声明时进⾏初始化。

此时如果⽤val声明，该属性是不可变的；如果⽤var声明，则该属性是可变的：class Person(val name: String, var age: Int)即姓名不可变，但年龄是变化的val p = new Person("Dean Wampler", 29)var和val关键字只标识引⽤本⾝是否可以指向另⼀个不同的对象，它们并未表明其所引⽤的对象内容是否可变定义时可以省略类型，会根据值来推导出类型scala> var str = "hello"str: String = helloscala> var int = 1int: Int = 1定义时也可明确指定类型：scala> var str2:String = "2"str2: String = 2以前传统Java都是指令式编程风格，如果代码根本就没有var，即仅含有val，那它或许是函数式编程风格，因此向函数式风格转变的⽅式之⼀，多使⽤val，尝试不⽤任何var编程指令式编程风格：def printArgs(args: Array[String]): Unit = {var i = 0while (i<args.length) {println(args(i))i += 1}}函数式编程风格：def printArgs(args: Array[String]): Unit = {for (arg <- args)println(arg)}或者：def printArgs(args: Array[String]): Unit = {//如果函数字⾯量只有⼀⾏语句并且只带⼀个参数，//则么甚⾄连指代参数都不需要args.foreach(println)}1.3Range数据范围、序列⽀持Range的类型包括Int、Long、Float、Double、Char、BigInt和BigDecimalRange可以包含区间上限，也可以不包含区间上限；步长默认为1，也可以指定⼀个⾮1的步长：函数是⼀种具有返回值（包括空Unit类型）的⽅法函数体中最后⼀条语句即为返回值。

简述scala设计语言特点

简述scala设计语言特点Scala是一种多范式编程语言，结合了面向对象编程和函数式编程的特点，其设计目标是提供一种优雅而强大的语言，方便开发人员构建可扩展的应用程序。

下面简述了Scala设计语言的特点。

1. 强调函数式编程：Scala支持函数式编程，允许开发人员将函数作为一等公民来使用。

函数可以被传递给其他函数或赋值给变量，这种方式简化了代码的编写，并提供了更高的抽象层次。

此外，Scala提供了一套丰富的高阶函数库，如map、filter、reduce 等，使得处理集合数据变得更加容易和灵活。

2. 混合了面向对象和函数式编程：Scala旨在将面向对象编程和函数式编程进行无缝结合。

它允许开发人员使用类、对象和继承等传统的面向对象概念，同时也支持高阶函数、匿名函数和不可变数据结构等函数式编程特性。

这种混合的编程模式使得在Scala中编写可维护和可扩展的代码变得更加容易。

3. 静态类型系统：Scala是一种静态类型语言，这意味着变量的类型在编译时就需要确定，并且变量的类型转换必须显式地指定。

静态类型系统可以提供更好的代码安全性和性能优化，减少运行时错误的可能性。

4. 可扩展性和灵活性：Scala提供了一系列功能强大的特性，如模式匹配、隐式转换、类型推断等，使得开发人员可以编写出更加优雅和简洁的代码。

此外，Scala还支持与Java的互操作性，可以直接使用Java的类库和框架，提供了更广泛的生态系统。

5. 并发编程：Scala在设计上考虑了并发编程的需求，并提供了一套强大的并发库。

开发人员可以利用Scala的轻量级线程（Actors）模型来实现高效的并发和分布式应用程序。

Scala是一种功能强大、具有灵活性和可扩展性的设计语言。

它的设计特点使得开发人员能够以更加高效和优雅的方式构建复杂的应用程序。