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Scala 语言衍生自 Funnel 语言。Funnel 语言尝试将函数式编程和 Petri 网结合起来,而 Scala 的预期目标是将面向对象、函数式编程和强大的类型系统结合起来,同时让人要能写出优雅、简洁的代码。本文希望通过一系列 Java 与 Scala 语言编写的相同程序代码的对比,让读者能

以实践方式助你掌握Spark机器学习技术。本书采用理论与大量实例相结合的方式帮助开发人员掌握使用Spark进行分析和实现机器学习算法。通过这些示例和Spark在各种企业级系统中的应用，帮助读者解锁Spark机器学习算法的复杂性，通过数据分析产生有价值的数据洞察力。

Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms,Machines,andPeopleLab）开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目，8个月后成为Apache顶级项目，速度之快足见过人之处，Spark以其先进的设计理念，迅速成为社区的热门项目

spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。Spark核心的概念是ResilientDistributedDataset(RDD)：一个可并行操作的有容错机制的数据集合。有2种方式创建RDDs：第一种是在你的驱动程序中并行化一个已经存在的集合；另外一种是引用一个外部存储系统的数据集，例如共享