课程目标

Scala作为当前最流行的实时计算框架spark、blink的编程语言,非常值得关注和学习;当下函数式编程语言流行,同时它的思想在大数据处理领域大放异彩,scala作为其中的佼佼者非常值得学习;函数式编程和面向对象编程有很大的不同,有一定的学习门槛,需要一个明显的思维转变;周围真正用函数式编程的人很少;本课程由浅入深,方便零基础的学员学习,先后介绍scala语言、函数式编程思想的应用和scala独有的开发技巧。
通过对该课程的学习,能够熟练掌握scala语言本身的语法元素,能够使用scala语言完成实际项目的开发。此外,能够使用scala的函数式编程方式编写代码、优化代码。最后,能够基于scala语言本身提供的特性,完成实际工程中的抽象设计。

适用人群

本课程适用于对计算机编程语言有一定基础的学员,包括但不限于c/c++、java、python、c#等,最好能有一定的java基础,课程中会涉及到大量的和java语言的对比(另外scala本来就是一种jvm语言)。学员可以没有scala基础,也可以已经拥有丰富的使用经验。另外本课程尤其适合于准备学习如下技术的人员:spark、blink。

课程概述

当今世界是面向对象编程语言当道的世界,在面向对象语言诞生的这50年中,这类语言在工程上取得了巨大的成功。经过这么多年的进化和发展,也有人发现这类语言的问题,同时也关注到了另一类语言的优势:函数式编程语言。函数式编程语言能够极大的简化代码,提高抽象层次,恰恰解决面向对象语言冗余繁重的问题。因此各面向对象语言纷纷引入函数式编程的元素。而函数式编程语言本身也开始逐渐发展流行。同时,随着近几年大数据处理技术的发展,map、reduce这样的函数式处理方法深入人心,甚至像spark、blink、kafka这样流行的大数据处理框架直接采用了函数编程语言编写。这直接引爆了函数式编程语言的流行。而scala作为这其中非常流行的函数式编程语言,非常值得学习,尤其是当用到像spark、blink这样的开源实时计算框架时。可以说未来十年,一定是函数式编程语言盛行的十年。

当前最流行的实时计算框架spark、blink以scala为编程语言,足以证明这个语言的成功。同时因为scala兼容了java庞大的语言库,已经在国内外各大互联网公司开始广泛使用。scala在2个方面有巨大优势:既兼容了java语言,可以在scala中使用java中各种已经被证明的优秀的库,可以使用多年来jvm的沉淀成果,让这个语言诞生之初就趋近成熟;也拥有了函数编程的威力,能够极大的简化编码抽象,带来极大的效率和质量的提升。


课程目录

课程评价

课程讲师

朱健
  • 课程数
    1
  • 学生数
    80
大数据专家,中科院计算所硕士学历,专注于大数据处理技术的应用研发,曾主导设计和实现了多个大数据处理系统,在实时计算、离线计算、OLAP等方面有丰富的工程实践经验。曾就职于雅虎北京、京东,目前在某知名互联网公司任职大数据技术专家。

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