在Hadoop中，默认采用的是按行读取，但是一行的内容可能跨了分片。Hadoop中解决这种跨分区的行读取问题是通过LineReader来实现的。

Spark计算框架为了能够进行高并发和高吞吐的数据处理，封装了三大数据结构以用于处理不同的应用场景。这三大数据结构分别是RDD(弹性分布式数据集)、累加器(分布式共享只写变量)和广播变量(分布式共享只读变量)。本文介绍了RDD的相关概念以及一些相关算子的使用。

本文主要介绍了Spark的运行架构以及一些核心概念。

Spark是一种基于内存的、快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。本文简要介绍了Spark，以及Spark的几种工作环境的搭建。

除去核心特性，Scala的其他特性也是需要介绍的。本文主要介绍了Scala中的异常处理、泛型以及隐式转换。

在Scala中没有switch关键字，但是提供了模式匹配的功能来实现类似switch-case的多分支功能，并且同时具有更多方便强大的功能。

在Java中，给我们提供了很多方便好用的集合类，在Scala中同样提供了对应的集合类。但是在Scala中，还是存在与Java不同的方面。

在Scala的核心特性，除了函数式编程，还有面向对象。本文介绍了在Scala中面向对象的相关知识以及使用要点。在Scala中，面向对象的思想和Java的面向对象思想与概念是一致的，Scala的语法与Java不同，并补充了更多的功能。

Scala是一种多范式的编程语言，其中很重要的一点就是函数式编程。本文介绍了Scala中的函数式编程的相关知识以及使用要点。

本文介绍了Scala中的基础语法，包括Scala中的变量、数据类型、运算符、控制流等相关语法。