在分布式计算领域，一种融合面向对象与函数式编程特性的语言正改变着数据处理方式。作为Spark生态系统的首选开发语言，该技术栈在实时流处理、机器学习等场景展现独特优势。
| 技术特性 | 实际应用 |
|---|---|
| 类型推断机制 | 提升Spark作业开发效率 |
| 模式匹配功能 | 优化数据结构处理流程 |
| 高阶函数支持 | 构建弹性数据处理管道 |
教学体系采用阶梯式结构，从基础语法到框架集成逐步深入。第三教学单元重点解析Spark SQL与DataFrame的交互模式，第五模块演示Akka在并发编程中的实践应用。
通过电商用户行为分析系统开发，学员将实践日志采集、特征工程构建等完整流程。项目集成Kafka消息队列与Spark Streaming，实现实时推荐系统的搭建。
