课程名称: Big Data Analysis with Scala and Spark

课程主页: https://www.coursera.org/learn/scala-spark-big-data

所在平台: Coursera

课程类别: 计算机科学

大学或机构: 洛桑联邦理工学院

讲师： Prof. Heather Miller

授课语言： 英语

提供字幕： 英文

课程文件大小： 994MB

课程介绍： 使用功能概念来操纵分布在集群上的大数据在行业中十分普遍，并且可以说是功能性想法最早在工业上广泛使用的一种。 MapReduce和Hadoop以及最近发布的Apache Spark（一种用Scala编写的快速的内存中分布式集合框架）的流行证明了这一点。在本课程中，我们将了解如何始终使用Spark将数据并行范例扩展到分布式案例。我们将详细介绍Spark的编程模型，并仔细了解它与熟悉的编程模型（例如共享内存并行集合或顺序Scala集合）之间的区别和时机。通过Spark和Scala中的动手示例，我们将学习何时应考虑与分发有关的重要问题，例如延迟和网络通信，以及如何有效解决这些问题以提高性能。

学习成果。在本课程结束时，您将能够：

-从持久性存储中读取数据并将其加载到Apache Spark中，
-使用Spark和Scala处理数据，
-以功能形式表达用于数据分析的快速算法，
-了解如何避免在Spark中进行混洗和重新计算，

推荐背景：您应具有至少一年的编程经验。精通Java或C＃是理想的选择，但具有其他语言（如C / C ++，Python，Javascript或Ruby）的经验也足够。您应该对命令行有所了解。本课程打算在并行编程之后进行：https://www.coursera.org/learn/parprog1。

本课程属于Functional Programming in Scala Specialization/专项课程中的第4门课程。

最近更新：2020年4月26日。

课程压缩包下载地址（度盘链接 解压密码：xuebuyan.org）：

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