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大数据技术之_16_Scala学习_04_函数式编程-基础+面向对象编程-基础

第五章 函数式编程-基础5.1 函数式编程内容说明5.1.1 函数式编程内容5.1.2 函数式编程授课顺序5.2 函数式编程介绍5.2.1 几个概念的说明5.2.2 方法、函数、函数式编程和面向对象编程关系分析图5.2.3 函数式编程小结5.3 为什么需要函数5.4 函数的定义5.4.1 函数的定义5.4.2 快速入门案例5.5 函数的调用机制5.5.1 函数的调用过程5.5.2 函数的递归调用5.5.3 递归练习题5.6 函数注意事项和细节讨论5.7 函数练习题5.8 过程5.8.1 基本概念5.8.2 注意事项和细节说明5.9 惰性函数5.9.1 看一个应用场景5.9.2 画图说明(大数据推荐系统)5.9.3 Java 实现懒加载的代码5.9.4 惰性函数介绍5.9.5 案例演示5.9.6 注意事项和细节5.10 异常5.10.1 介绍5.10.2 Java 异常处理回顾5.10.3 Java 异常处理的注意点5.10.4 Scala 异常处理举例5.10.5 Scala 异常处理小结5.11 函数的练习题第六章 面向对象编程-基础6.1 类与对象6.1.1 Scala 语言是面向对象的6.1.2 快速入门-面向对象的方式解决养猫问题6.1.3 类和对象的区别和联系6.1.4 如何定义类6.1.5 属性6.1.6 属性/成员变量6.1.7 属性的高级部分6.1.8 如何创建对象6.1.9 类和对象的内存分配机制(重要)6.2 方法6.2.1 基本说明和基本语法6.2.2 方法的调用机制原理6.2.3 方法练习题6.3 类与对象应用实例6.4 构造器6.4.1 看一个需求6.4.2 回顾-Java 构造器的介绍+基本语法+特点+案例6.4.3 Scala 构造器的介绍+基本语法+快速入门6.4.4 Scala 构造器注意事项和细节6.5 属性高级6.5.1 构造器参数6.5.2 Bean 属性6.6 Scala 对象创建的流程分析6.7 作业03

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Scala学习笔记

大数据框架(处理海量数据/处理实时流式数据) 一:以hadoop2.X为体系的海量数据处理框架         离线数据分析,往往分析的是N+1的数据         - Mapreduce             并行计算,分而治之             - HDFS(分布式存储数据)             - Yarn(分布式资源管理和任务调度)             缺点:                 磁盘,依赖性太高(io)                 shuffle过程,map将数据写入到本次磁盘,reduce通过网络的方式将map task任务产生到HDFS         - Hive 数据仓库的工具             底层调用Mapreduce             impala         - Sqoop             桥梁:RDBMS(关系型数据库)- > HDFS/Hive                   HDFS/Hive -> RDBMS(关系型数据库)         - HBASE             列式Nosql数据库,大数据的分布式数据库  二:以Storm为体系的实时流式处理框架         Jstorm(Java编写)         实时数据分析 -》进行实时分析         应用场景:             电商平台: 双11大屏             实时交通监控             导航系统  三:以Spark为体系的数据处理框架         基于内存            将数据的中间结果放入到内存中(2014年递交给Apache,国内四年时间发展的非常好)         核心编程:             Spark Core:RDD(弹性分布式数据集),类似于Mapreduce             Spark SQL:Hive             Spark Streaming:Storm         高级编程:             机器学习、深度学习、人工智能             SparkGraphx             SparkMLlib             Spark on R Flink

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