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编辑推荐

适读人群 ：大数据开发者
　　大数据知名培训师王家林新作。 　　详细介绍大数据开发语言Scala及其在分布式框架Akka和Kafka中的应用。 　　秉承“实战”类图书特点，解析大量代码的编写操作，具有较强的可操作性，便于读者学习和理解。

内容简介

　　本书分为基础篇、中级篇、高级篇及分布式框架四大部分，从Scala零基础入门，步步深入，引导读者由浅入深地学习Scala及其应用。本书从手把手指引读者搭建Scala语言开发环境开始，详细介绍了Scala的语法基础，以代码实例形式分别讲解了Scala面向对象开发及函数式编程；在此基础上进一步深入讲解了Scala的中高级语法特性，包括模式匹配、集合、类型参数、高级类型、隐式转化及各语法特性在Spark源码中的应用解析，并引出Scala的Actor模型及其应用详解。本书还详细介绍了以Scala为基础的两大框架——Akka和Kafka。 　　本书每章开始均有重点介绍，以引导读者有目的、有重点地阅读或查阅。另外，针对不同语法特性的源码及应用解析是本书的另一大特点。 　　本书适合具备一定编程语言基础、对大数据开发有兴趣的在校学生，同时，对有面向对象编程或函数式编程经验的人员，本书也可以作为开发实例的参考书籍。

目录

前言 基础篇 第1章Scala零基础入门 1.1Scala概述 1.2Windows及Linux下Scale运行环境安装配置 1.2.1软件工具准备 1.2.2Windows环境下的Scala安装 1.2.3Linux环境下的Scala安装 1.2.4Linux环境下的Hadoop安装与配置 1.2.5Linux环境下的Spark安装与配置 1.3Scala开发环境搭建和HelloWorld实例 1.3.1Scala集成开发工具的安装 1.3.2HelloWorld编程实例 1.3.3WorkSheet的使用 1.4变量的使用 1.4.1Scala解释器中的变量示例 1.4.2val变量的定义 1.4.3var变量的定义 1.4.4var变量与val变量的使用比较 1.5函数的定义、流程控制、异常处理 1.5.1函数的定义 1.5.2流程控制（if、while、for） 1.5.3异常处理 1.6Tuple、Array、Map与文件操作 1.6.1Tuple元组 1.6.2Array数组 1.6.3文件操作 1.6.4Map映射 1.7Scala中的apply方法 1.7.1Object中的apply 1.7.2Class中的apply 1.7.3Array数组的apply实现 1.8小结 第2章Scala面向对象编程开发 2.1类的定义及属性 2.1.1类定义 2.1.2带有getter和setter的属性 2.2主构造器、私有构造器、构造器重载 2.2.1构造器重载之辅助构造器 2.2.2主构造器 2.2.3不同访问权限的构造器 2.3内部类和外部类 2.4单例对象、伴生对象 2.5继承：超类的构造、重写字段、重写方法 2.5.1超类的构造 2.5.2重写字段 2.5.3重写方法 2.6抽象类、抽象字段、抽象方法 2.6.1抽象类 2.6.2抽象字段 2.6.3抽象方法 2.7trait特质 2.7.1作为接口使用的trait 2.7.2在对象中混入trait 2.7.3trait深入解析 2.8多重继承、多重继承构造器执行顺序及AOP实现 2.8.1多重继承 2.8.2多重继承构造器执行顺序 2.8.3AOP实现 2.9包的定义、包对象、包的引用、包的隐式引用 2.9.1包的定义 2.9.2包对象 2.9.3包的引用 2.9.4包的隐式引用 2.10包、类、对象、成员、伴生类、伴生对象访问权限 2.10.1包、类、对象、成员访问权限 2.10.2伴生类、伴生对象访问权限 2.11小结 第3章Scala高阶函数 3.1匿名函数 3.2偏应用函数 3.3闭包 3.4SAM转换 3.5Curring函数 3.6高阶函数 3.7高阶函数在Spark中的应用 3.8小结 中级篇 第4章Scala模式匹配 4.1模式匹配简介 4.2模式匹配类型 4.2.1常量模式 4.2.2变量模式 4.2.3构造器模式 4.2.4序列（Sequence)模式 4.2.5元组（Tuple)模式 4.2.6类型模式 4.2.7变量绑定模式 4.3模式匹配与Case Class 4.3.1构造器模式匹配原理 4.3.2序列模式匹配原理 4.3.3Sealed Class在模式匹配中的应用 4.4模式匹配应用实例 4.4.1for循环控制结构中的模式匹配 4.4.2正则表达式中的模式匹配 4.4.3异常处理中的模式匹配 4.4.4Spark源码中的模式匹配使用 4.5本章小结 第5章Scala集合 5.1可变集合与不可变集合（Collection） 5.1.1集合的概述 5.1.2集合的相关操作 5.1.3集合的操作示例 5.2序列（Seq） 5.2.1序列的概述 5.2.2序列的相关操作 5.2.3序列的操作示例 5.3列表（List） 5.3.1列表的概述 5.3.2列表的相关操作 5.3.3列表的操作示例 5.4集（Set） 5.4.1集的概述 5.4.2集的相关操作 5.4.3集的操作示例 5.5映射（Map） 5.5.1映射的概述 5.5.2映射的相关操作 5.5.3映射的操作示例 5.6迭代器（Iterator） 5.6.1迭代器的概述 5.6.2迭代器的相关操作 5.6.3迭代器的操作示例 5.7集合的架构 5.8小结 高级篇 第6章Scala类型参数 6.1泛型 6.1.1泛型的概述 6.1.2泛型的操作示例 6.2界定 6.2.1上下界界定 6.2.2视图界定 6.2.3上下文界定 6.2.4多重界定 6.2.5界定的操作示例 6.3类型约束 6.3.1类型约束的概述 6.3.2类型约束的操作示例 6.4类型系统 6.4.1类型系统的概述 6.4.2类型系统的操作示例 6.5型变Variance 6.5.1协变 6.5.2逆变 6.5.3协变与逆变的操作示例 6.6结合Spark源码说明Scala类型参数的使用 6.7小结 第7章Scala高级类型 7.1单例类型 7.1.1单例类型概述 7.1.2单例类型示例 7.2类型别名 7.2.1类型别名概述 7.2.2类型别名示例 7.3自身类型 7.3.1自身类型概述 7.3.2自身类型示例 7.4中置类型 7.4.1中置类型概述 7.4.2中置类型示例 7.5类型投影 7.5.1类型投影概述 7.5.2类型投影实例 7.6结构类型 7.6.1结构类型概述 7.6.2结构类型示例 7.7复合类型 7.7.1复合类型概述 7.7.2复合类型示例 7.8存在类型 7.8.1存在类型概述 7.8.2存在类型示例 7.9函数类型 7.9.1函数类型概述 7.9.2函数类型示例 7.10抽象类型 7.10.1抽象类型概述 7.10.2抽象类型实例 7.11Spark源码中的高级类型使用 7.12本章小结 第8章Scala隐式转换 8.1隐式转换函数 8.1.1隐式转换函数的定义 8.1.2隐式转换函数的功能 8.2隐式类与隐式对象 8.2.1隐式类 8.2.2隐式参数与隐式值 8.3类型证明中的隐式转换 8.3.1类型证明的定义 8.3.2类型证明使用实例 8.4上下文界定、视图界定中的隐式转换 8.4.1Ordering与Ordered特质 8.4.2视图界定中的隐式转换 8.4.3上下文界定中的隐式转换 8.5隐式转换规则 8.5.1发生隐式转换的条件 8.5.2不会发生隐式转换的条件 8.6Spark源码中的隐式转换使用 8.6.1隐式转换函数 8.6.2隐式类 8.6.3隐式参数 8.7本章小结 第9章Scala并发编程 9.1Scala的Actor模型简介 9.2Scala Actor的构建方式 9.2.1继承Actor类 9.2.2Actor工具方法 9.3Actor的生命周期 9.3.1start方法的等幂性 9.3.2Actor的不同状态 9.4Actor之间的通信 9.4.1Actor之间发送消息 9.4.2Actor接收消息 9.5使用react重用线程提升性能 9.6Channel通道 9.6.1OutputChannel 9.6.2InputChannel 9.6.3创建和共享channel 9.7同步和Future 9.8Scala并发编程实例 9.8.1Scala Actor并发编程 9.8.2ExecutorService并发编程 9.9小结 分布式框架篇 第10章Akka的设计理念 10.1Akka框架模型 10.2创建Actor 10.2.1通过实现akka.actor.Actor来创建Actor类 10.2.2使用非缺省构造方法创建 Actor 10.2.3创建匿名Actor 10.3Actor API 10.3.1Actor trait基本接口 10.3.2使用DeathWatch进行生命周期监控 10.3.3Hook函数的调用 10.3.4查找Actor 10.3.5消息的不可变性 10.3.6发送消息 10.3.7转发消息 10.3.8接收消息 10.3.9回应消息 10.3.10终止Actor 10.3.11Become/Unbecome 10.3.12杀死Actor 10.4不同类型的Actor 10.4.1方法派发语义 10.4.2终止有类型Actor 10.5小结 第11章Akka核心组件及核心特性剖析 11.1Dispatchers 和 Routers 11.1.1为Actor指定派发器 11.1.2派发器的类型 11.1.3邮箱 11.1.4Routers 11.1.5路由的使用 11.1.6远程部署router 11.2Supervision和Monitoring 11.2.1Supervision 11.2.2Monitoring 11.3Akka中的事务 11.3.1STM 11.3.2使用STM事务 11.3.3读取Agent事务中的数据 11.3.4更新Agent事务中的数据 11.3.5Actor中的事务 11.3.6创建Transactor 11.4小结 第12章Akka程序设计实践 12.1Akka的配置、日志及部署 12.1.1Akka中配置文件的读写 12.1.2Akka中日志配置 12.1.3Akka部署及应用场景 12.2使用Akka框架实现单词统计 12.3分布式Akka环境搭建 12.4使用Akka微内核部署应用 12.5Akka框架在Spark中的运用 12.6小结 第13章Kafka设计理念与基本架构 13.1Kafka产生的背景 13.2消息队列系统 13.2.1概述 13.2.2常用的消息队列系统对比 13.2.3Kafka特点及特性 13.2.4Kafka系统应用场景 13.3Kafka设计理念 13.3.1专业术语解析 13.3.2消息存储与缓存设计 13.3.3消费者与生产者模型 13.3.4Push与Pull机制 13.3.5镜像机制 13.4Kafka整体架构 13.4.1Kafka基本组成结构 13.4.2Kafka工作流程 13.5Kafka性能分析及优化 13.6Kafka未来研究方向 13.7小结 第14章Kafka核心组件及核心特性剖析 14.1Kafka核心组件剖析 14.1.1Producers 14.1.2Consumers 14.1.3Low Level Consumer 14.1.4High Level Consumer 14.2Kafka核心特性剖析 14.2.1Topic、Partitions 14.2.2Replication和Leader Election 14.2.3Consumer Rebalance 14.2.4消息传送机制 14.2.5Kafka的可靠性 14.2.6Kafka的高效性 14.3Kafka即将发布版本核心组件及特性剖析 14.3.1重新设计的Consumer 14.3.2Coordinator Rebalance 14.4小结 第15章Kafka应用实践 15.1Kafka开发环境搭建及运行环境部署 15.1.1Kafka开发环境配置 15.1.2Kafka运行环境安装与部署 15.2基于Kafka客户端开发 15.2.1消息生产者（Producer）设计 15.2.2消息消费者（Consumer）设计 15.2.3Kafka消费者与生产者配置 15.3Spark Streaming整合Kafka 15.3.1基本架构设计流程 15.3.2消息消费者（Consumer）设计——基于Receiver方法 15.3.3消息消费者（Consumer）设计——基于No Receiver方法 15.3.4消息生产者（Producer）设计 15.4小结 附录Kafka集群server.properties配置文档 参考文献

前言/序言

　　采用Scala语言编写实现的，大数据领域最火爆的计算框架Spark（其实Spark在Apache下的数据处理领域也是最火爆的计算框架），正在以迅雷不及掩耳之势快速发展。很少有一门语言能够像Scala这样，因其作为大数据框架Spark的核心和首选开发语言而爆发式地普及起来。Spark本身起源于2009年，是美国加州大学伯克利分校AMP实验室的一个研究性项目，于2010年开源，在2014、2015年大数据领域软件排名中，Spark都以绝对优势遥遥领先！虽然基于Spark平台可以采用Scala、Java、Python、R等4种语言开发，但据Spark官方统计，2014年和2015年全世界范围内基于Spark开发采用最多的语言一直都是Scala。另外，在大数据领域越来越多的其他技术框架，例如Kafka等也都把Scala作为实现和开发语言。因此，为了打好大数据领域学习的基础，本书面向广大Scala爱好者和大数据开发者，以实战为主导，并用实战与理论相结合的方式来帮助读者学习Scala语言。 　　从2012年美国政府的“大数据研发计划”，到2015年我国国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》，可以说，大数据已经迎来了它的黄金时代。本书紧跟时代潮流，除了讲解Scala语言之外，还额外挑选了当前在大数据领域中应用非常广泛的Akka和Kafka两大框架进行讲解，并且详细讲解了Scala语言在其中的应用。其中，Akka是一个在JVM上构建高并发、分布式和可快速恢复的消息驱动应用的工具包；Kafka是高产出的分布式消息系统，它实现了生产者和消费者之间的无缝连接，实现了处理速度快、高可扩展性的分布式实时系统。 　　本书编写的主线是以Scala实战实例为主导，由浅入深，从Scala的基础篇、中级篇直至高级篇，对Scala各个知识点加以详细分析并给出相应的实例及解析。然后更进一步地引入分布式框架篇，针对当前大数据领域使用非常广泛的大分布式框架Akka和Kafka，扩展Scala语言在开发分布式框架时的实战实例，为读者进一步学习大数据领域各个框架打好基础。 　　参与本书编写的有王家林、段智华、管祥青、徐奔、张敏、徐香玉等。 　　本书能顺利出版，离不开出版社编辑们的大力支持与帮助，在此表示诚挚的感谢。 　　非常感谢本书的技术审核徐香玉为审核本书技术相关内容所做出的努力。 　　在阅读本书的过程中，若发现任何问题或有任何疑问，可以加入本书的阅读群提出讨论，会有专人帮忙答疑。同时，该群中也会提供本书所用实例代码。 　　由于时间仓促，书中难免存在不妥之处，请读者谅解，并提出宝贵意见。

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这本大数据分析真的很好！十分的简单易懂，并且思路清晰，排版合理，内容丰富，作者的思路很是严谨！特别不错的一本书！值得购买！

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对于大数据分析方面，系统全面透彻的讲解了相关的算法和技术，对于各种数据分类问题都有示例，能更好的理解每个算法的原理与实现步骤，也有可以对应练习的编程示例，能够帮助我们更好的学习大数据，值得入手。

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之所以喜欢这本书，不仅仅感动于作者的匠心精神，更为重要的是如同拥有了一把登堂入室的钥匙，为我们打开一扇门，沉醉不知，乐在其中！我喜欢！

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没怎么看，有机器学习算法，但书比较薄，内容应该比较简单！

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包装不错，送货也很快，服务好

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本书算法比较全面，深入浅出， 通俗易懂，易学上手，让我对数据分析领域形成全面而深刻的认识，并切实掌握运用这些技术解决实际的大数据分析、数据分类的实战能力。墙裂推荐！

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书收到了，翻看了一下，感觉很不错，一直对大数据很感兴趣，希望这本书能够成为一个桥梁，让我抵达彼岸大数据的世界！

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专业必备，很不错。可以好好的学习技术。

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这本书非常不错～对于大数据学习很有帮助，内容丰富详细……正版噢，质量很不错！

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