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本书是一本为Scala和Spark初学者准备的入门书籍，很适合准备踏入大数据开发领域的新手和其他对此感兴趣的读者阅读。本书在内容上遵循从宏观到微观、由浅入深递进式的讲解方式，涵盖了Spark入门开发所需的Scala基础知识。具体来说，本书按照如下顺序进行介绍。首先，前三章从宏观上介绍了Scala语言，包括初识Scala、安装Scala及使用Scala Shell工具。其次，第四章到第十二章是本书的重点，详细介绍了与Spark开发密切相关的Scala语法，包括变量、数据类型、条件语句、代码块、函数、集合、循环、类和包，以及与异常处理相关的内容，每一章都对某个语法点进行深入探索。第十三章介绍了如何把写好的Scala代码进行编译和打包。最后，第十四章介绍了Spark的入门实践，将前面章节所学到的Scala知识运用到Spark开发中。此外，本书提供了丰富生动的代码示例和章末练习，如果读者能够加以实践并思考，一定会收获颇丰！

第一章　Scala语言
初识Scala / 002
为什么要学习Scala / 003
Scala和Java / 003
Scala和Java的关系 / 003
与Java库进行交互 / 004
Scala和Java的代码量 / 004
Scala：一种静态类型语言 / 006
Apache Spark与Scala / 006
Scala的性能 / 009
学习Apache Spark / 009
 
第二章  安装Scala
在系统中检查Scala安装状态 / 011
检查Java Development Kit（JDK）
安装状态 / 012
安装Oracle JDK / 013
在Windows上安装Scala / 014
验证Scala安装状态 / 016
在Linux中安装Scala / 016
 
第三章  使用Scala Shell
从Scala Shell中获得帮助 / 021
Scala REPL的hello world / 022
一步步理解Scala REPL中的hello world / 022
使用Scala REPL的数据类型的
高级特性 / 024
Scala REPL中的粘贴模式 / 026
Scala REPL中检索历史记录 / 027
Scala REPL的自动补全特性 / 028
从Scala REPL退出 / 031

第四章  变量
从Scala中的变量开始 / 033
Scala变量的不可变性 / 034
定义可变和不可变的Scala变量 / 035
Scala中强调不可变性的原因 / 036
可变性和类型安全的注意事项 / 037
为变量指定类型与类型推断 / 038
Scala标识符规则和命名规范 / 039

第五章  数据类型
Scala的类型层次结构 / 041
Boolean类型 / 044
String类型 / 045
多行字符串 / 047
字符串操作 / 047
Scala中的特殊类型 / 054
Unit类型 / 054
Any类型 / 056
Scala中的类型转换 / 057

第六章  条件语句
布尔表达式 / 061
在Scala中使用条件语句 / 062
逐步理解条件语句 / 062
嵌套的If/Else语句 / 064
If/Else作为三元运算符 / 066
模式匹配 / 067
 
第七章  代码块
Scala中的代码块 / 070
使用代码块的注意事项 / 072
代码块和If/Else语句 / 072
 
第八章  函数
为什么要使用函数 / 076
理解函数 / 077
Scala中的函数 / 078
函数调用 / 079
有关函数定义的说明 / 080
多个参数的函数 / 081
位置参数 / 082
函数中参数的默认值 / 083
无参函数 / 084
单行函数 / 085
在函数中使用return语句 / 085
将函数作为参数传递 / 085
匿名函数 / 088

第九章  集合
现实中的集合示例 / 091
理解列表 / 093
索引列表元素 / 095
在列表中能存储什么 / 096
被广泛使用的列表操作 / 097
创建集合 / 106
理解Map集合 / 107
索引一个Map集合 / 109
Map中key的唯一性 / 110
创建Map集合的其他方式 / 111
操作Map / 111
用函数风格迭代Map / 112
理解元组 / 113
索引元组 / 114
遍历元组 / 115
创建元组的另一种方法 / 116
理解可变集合 / 116
与可变集合有关的注意事项 / 118
可变的Map / 119
使用嵌套的集合 / 120

第十章  循环
Scala中循环的类型 / 123
for循环 / 124
while循环 / 125
比较for循环和while循环 / 127
中断循环 / 128
 
第十一章  类和包
Scala中的类和对象 / 131
创建Scala的类和对象 / 132
多属性值和注意事项 / 135
对类属性使用val关键字 / 135
对类属性使用var关键字 / 136
对类属性既不使用val也不使用var
关键字 / 136
单例对象 / 137
Case类 / 139
Case类实践 / 140
类中的相等性检查 / 141
同时使用Case类和集合 / 143
类和包 / 144
避免命名空间冲突 / 144
引入包 / 145
第十二章  异常处理
Scala异常处理的基础 / 149
类型推断的含义和异常处理 / 157
使用Try、Catch和Finally / 159

第十三章  编译和打包
Scala开发生命周期 / 162
Scala开发生命周期实践 / 163
Scala编译构建工具（SBT） / 164
在Windows上使用SBT / 165
在SBT上构建.sbt / 166
使用SBT管理依赖 / 170
使用SBT创建可执行的Scala
应用程序 / 174
对可执行的Scala应用程序使用
Scala应用特性 / 176
Scala应用程序的Maven文件夹
结构 / 176
在Scala应用程序中创建多个类
并使用它们 / 178
编译Scala应用程序 / 180
以JARS的形式打包Scala
应用程序 / 181
转换到IDE / 182
安装IntelliJ IDEA / 182
IntelliJ IDEA插件安装 / 184
IntelliJ IDEA导入项目 / 184
第十四章  你好，Apache Spark
回顾Spark / 191
分布式计算引擎 / 191
Spark与Hadoop / 192
Spark与YARN / 192
Spark进程 / 193
Spark的抽象 / 193
Spark的惰操作模式 / 194
使用Scala开发Spark / 195
在Databricks中配置Spark环境 / 195
用Scala开发Apache Spark / 198
将RDD转换为Dataframe / 202
加载数据到Databricks中 / 203
将RDD转换为Dataframe / 205
使用SBT创建Spark应用 / 209
在IntelliJ IDEA中创建一个新的
项目 / 209
为Uber JARs管理SBT插件 / 210
在SBT中管理Apache Spark
依赖 / 211
Spark应用程序代码 / 212

结论及展望 / 219

首先，祝贺你决定阅读这本书！
要知道，你的这个决定将具有重大的意义，你将从这本书中获取你所希望学习的知识。在引言部分，我们将讲述学习这项技能的背景与期望，以便你拥有最佳的学习路径。
从本书的标题和描述中可以看出，这本书是关于Scala的。学习Scala的基础知识，因为Scala是目前最热门、最受欢迎的编程语言之一。随着Apache Spark和Kafka等大数据平台的崛起，人们对Scala的学习需求也进一步飙升。因此，如果肯付出时间，那么学习Scala的决定肯定是意义斐然的。另外，本书的标题还非常清晰地表明了本书的适用范围：用于大数据分析的Scala编程。
Scala是一门通用语言，可以用于许多场景，如大数据开发、Web应用程序开发和数值计算等。本书的重点在于大数据开发，话虽如此，但本书并没有详细讲解大数据开发的相关知识，而是简要讲解了Scala语言的一些概念。这些概念与大数据开发息息相关。
现在你可能会问，学习这些重要吗？为什么要学习这本书呢？让我简要地介绍一下自己以回答你的这些疑问吧！我从事大数据和机器学习工作多年，我可以很自豪地说，我是一个自学成才的工程师或者说是数据科学家。我自学了大数据领域中用到的技术、框架、文献和工具等。所以我能与那些在这个领域刚起步的人有强烈的共鸣，并且理解他们可能会面临的挑战，因为我的职业生涯中也遇到过类似的挑战。大数据和机器学习（或一般的数据科学）是内容繁杂的领域，一个人很容易因为需要学习的东西太多而被搞得不知所措。特别是在大数据开发方向，我见过一些没有计算机背景的人，或者即使有，他们也会遇到一个关键的瓶颈：他们并不擅长使用大数据领域的标准语言。Hadoop相关的大数据技术主要是用Java开发的。而许多最近被广泛使用的大数据技术，如Apache Spark和Kafka，则是用Scala开发的。
具体来说，Apache Spark是目前使用最广泛的大数据处理框架之一，可以应用于很多场景中（这将在后续章节中详细阐述），是用Scala开发的。如果想在项目中使用Spark，那么应该学习Scala。这就是学习时面临挑战的地方!大数据工程师需要在学习Scala技能方面付出更多努力，这是使用Spark的先决条件。但是，他们读的书太多，书的内容太过详细，而且对Scala的介绍也过于深入。通常，这些书中的很多内容对于刚开始学习开发Spark并不是重要的。正是出于这个原因，作为领先的Hadoop商业供应商之一，Cloudera为所有想学习并参加Spark和Hadoop开发认证计划的人提供了“刚好够用的Scala”培训。如果你有能力参加他们价格昂贵的培训，那当然再好不过。或者，如果你想从一个自学的大数据工程师那里学习足够多的Scala知识，而且他目前还在这个行业工作，并一直在使用Scala语言进行大数据及通用应用程序的开发，那正是本书所能提供的帮助。可以通过我在本书中分享的知识和经验，以一种专注而务实的方式熟练地使用Scala。如果你问我的话，我认为没有什么能比这个更有价值。
说到这里，让我快速地总结出这本书中的一些独到之处。这本书涵盖了刚开始进行Spark开发的相关Scala概念。即使是这些概念也有其自身的深度，我将在本书中介绍这些概念所需的学习深度，以及大量需要动手实践的例子。此外，我将重点介绍那些还需要自己学习的东西。你可能会发现本书这种风格不同于那些涵盖所有Scala内容的书籍，因为一旦开始介绍这些概念的细节，这本书就将偏离它的重点—帮助你快速掌握Scala，以便你能够集中更多的精力学习Spark。
所以你会发现我建议你重点研究某些特定的主题和概念。我是从参加许多知名公司的培训活动中获得的这种灵感，如Cloudera和微软，他们会抛出一个问题，并希望你自己解决这个问题，而不是依赖于讲师的指导。事实证明，这些培训方案是非常有效的。同样，在这本书中，如果你遵循我强调的要点进行学习，它将是很有价值的，因为它将拓宽你的知识面，并提升你的技能水平。但如果你不这样做，你仍然可以从本书中学到很多，关键在于你想投入多少学习成本。因此，话不多说，让我们开始学习Scala吧！你会发现我的教学风格是有趣且吸引人的，因为我是以一种独特的方式进行教学的。这就是为什么我现在是德勤的数据科学培训师的原因。我在大学论坛、全球峰会和学术会议上都发表过演讲，并且有成千上万的学生都注册了我的Udemy课程。
现在，就让我们开始学习吧！

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快速上手Scala：Spark大数据分析入门