Scala

本文汇总了丰富的Scala学习资源,包括经典书籍如《Programming in Scala》、在线教程、视频课程及社区资料等,适合各阶段的学习者。

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Scala 经典书籍:
《Programming in Scala: A Comprehensive step-by-step guide, 2nd edition》:http://www.artima.com/pins1ed/
《Programming Scala》:http://www.oreilly.com/ofps/
《Exploring Lift》:http://exploring.liftweb.net/
《Scala by Example》:http://www.scala-lang.org/docu/files/ScalaByExample.pdf
《Scala Tutorial for Java Programmers》:http://www.scala-lang.org/docu/files/ScalaTutorial.pdf
《Scala in Action》
《深入理解scala》


Scala 社区以及学习资料:
http://helloscala.com/
http://www.scala-lang.org/documentation/
http://scalachina.com/


Scala 视频:
1. Functional Programming Principles in Scala
https://www.coursera.org/course/progfun
2. Principles of Reactive Programming
https://www.coursera.org/course/reactive


Scala 在线教程或文章:
1. Scala Tour
http://www.scala-tour.com/
2. Scala Tutorials
http://docs.scala-lang.org/tutorials/tour/tour-of-scala.html
3. Scala Cheatsheet
http://docs.scala-lang.org/cheatsheets/
4. Scala School
http://twitter.github.io/scala_school/
5. Scala Tutorials by code
http://scalatutorials.com/tour/
6. Learn Scala in 10 minutes
http://learnxinyminutes.com/docs/scala/
7. Scala by Example
http://www.scala-lang.org/docu/files/ScalaByExample.pdf
8. Scala Overview on StackOverflow
http://stackoverflow.com/tags/scala/info


Scala 与 Spark 大合集:
《Scala深入浅出实战经典》-> http://pan.baidu.com/s/1pJnAUr5
《Spark纯实战公益大讲坛》-> http://pan.baidu.com/s/1sLeVk
《Docker公益大讲坛》-> http://pan.baidu.com/s/1hq0GztU
《spark亚太研究院spark公益大讲堂》 -> http://pan.baidu.com/s/1i30Ewsd
DT大数据梦工厂 Spark 和 Scala 的所有视频、PPT和代码在百度云盘的链接: http://pan.baidu.com/share/home?uk=4013289088#category/type=0&qq-pf-to=pcqq.group


scala 杂七杂八:
http://developer.51cto.com/art/200907/134709.htm
内容概要:文章详细介绍了ETL工程师这一职业,解释了ETL(Extract-Transform-Load)的概念及其在数据处理中的重要性。ETL工程师负责将分散、不统一的数据整合为有价值的信息,支持企业的决策分析。日常工作包括数据整合、存储管理、挖掘设计支持和多维分析展现。文中强调了ETL工程师所需的核心技能,如数据库知识、ETL工具使用、编程能力、业务理解能力和问题解决能力。此外,还盘点了常见的ETL工具,包括开源工具如Kettle、XXL-JOB、Oozie、Azkaban和海豚调度,以及企业级工具如TASKCTL和Moia Comtrol。最后,文章探讨了ETL工程师的职业发展路径,从初级到高级的技术晋升,以及向大数据工程师或数据产品经理的横向发展,并提供了学习资源和求职技巧。 适合人群:对数据处理感兴趣,尤其是希望从事数据工程领域的人士,如数据分析师、数据科学家、软件工程师等。 使用场景及目标:①了解ETL工程师的职责和技能要求;②选择适合自己的ETL工具;③规划ETL工程师的职业发展路径;④获取相关的学习资源和求职建议。 其他说明:随着大数据技术的发展和企业数字化转型的加速,ETL工程师的需求不断增加,尤其是在金融、零售、制造、人工智能、物联网和区块链等领域。数据隐私保护法规的完善也使得ETL工程师在数据安全和合规处理方面的作用更加重要。
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