Description du livre
Apprenez les concepts clés du langage et les techniques de programmation de Scala dans le contexte de l'analyse de données volumineuses et d'Apache Spark. Le livre commence par vous présenter Scala et établit une solide compréhension contextuelle de la raison pour laquelle vous devriez apprendre ce langage, comment il se situe par rapport à Java, et comment Scala est lié à Apache Spark pour l'analyse de grandes données. Ensuite, vous configurerez l'environnement Scala prêt à examiner vos premiers programmes Scala. Viennent ensuite des sections sur les principes fondamentaux de Scala, y compris les variables mutables/immutables, le système de hiérarchie des types, les expressions de flux de contrôle et les blocs de code.
L'auteur discute longuement des fonctions et met en évidence un certain nombre de concepts associés tels que la programmation fonctionnelle et les fonctions anonymes. Le livre approfondit ensuite le puissant système de collections de Scala car de nombreuses API d'Apache Spark ressemblent fortement aux collections Scala.
En cours de route, vous verrez le cycle de développement d'un programme Scala. Il s'agit de compiler et de construire des programmes à l'aide du Scala Build Tool (SBT), l'outil standard de l'industrie. En conclusion, Scala Programming for Big Data Analytics montre comment vous pouvez utiliser les concepts pour écrire des programmes qui s'exécutent sur le framework Apache Spark. Ces programmes fourniront un calcul distribué et parallèle, ce qui est essentiel pour l'analyse de grandes quantités de données.
Ce que vous apprendrez
Voir les principes fondamentaux de Scala en tant que langage de programmation polyvalent
Comprendre la programmation fonctionnelle et les constructions de programmation orientées objet dans Scala
Utiliser les collections et fonctions Scala
Développer, empaqueter et exécuter des applications Apache Spark pour l'analyse de données volumineuses
A qui s'adresse ce livre ?
Scientifiques des données, analystes de données et ingénieurs de données qui ont l'intention d'utiliser Apache Spark pour des analyses à grande échelle.