商品簡介
本書通過兩個基本項目介紹了Scala語言的基本語法、函數式編程、高階函數、模式匹配等相關知識和技術；通過12個實訓項目，介紹了Spark的技術棧，內容涵蓋Spark Core、Spark SQL、Spark結構化流和Spark機器學習庫等相關模塊和技術。每個項目相對獨立、完整，分為若干個任務，圍繞具體的任務來介紹相關的理論知識，並進行應用分析，有利於讀者更好地理解、掌握課程知識。
考慮到職業教育的特點以及大數據發展的趨勢，本書的理論知識以實用、夠用為主，不追求面面俱到，同時又保持一定的技術先進性和前瞻性。
本書適合作為高職高專院校計算機及相關專業的教材或參考書，也可作為程序員、數據分析師、相關專業學生以及想進入大數據處理技術行業的讀者學習的參考用書。
本書配有電子課件、源代碼等教學資源。教師可登錄機械工業出版社教育服務網（www.cmpedu.com）註冊後免費下載或聯繫編輯（010-88379807）諮詢。
目次
前 言
學習單元 1........................................................1
項目1 搭建Scala開發環境......................................................................3
項目2 實現一個簡單的商品管理系統（CMS）.......................................11
單元小結.................................................................................................44
學習單元 2.....................................................47
項目1 搭建Spark standalone集群.......................................................49
項目2 部署和運行Spark作業................................................................55
項目3 安裝和使用基於Web的notebook開發工具..................................61
項目4 安裝和使用IntelliJ IDEA集成開發環境.........................................66
單元小結.................................................................................................81
學習單元 3.....................................................83
項目1 電商網站用戶行為分析................................................................85
項目2 分析電影評分數據集...................................................................96
單元小結...............................................................................................102
學習單元 4...................................................105
項目1 分析電影數據集........................................................................107
項目2 分析銀行客戶數據.....................................................................121
單元小結...............................................................................................127
學習單元 5...................................................129
項目1 實時檢測與分析物聯網設備故障................................................131
項目2 股票儀錶板實現........................................................................140
單元小結...............................................................................................149
學習單元 6....................................................151
項目1 數據探索 ...............................................................................153
項目2 數據準備 ...............................................................................165
單元小結...............................................................................................179
參考文獻......................................................180
