由于Intellij IDEA对Scala更好的支持，大多Spark开发团队选择了Intellij IDEA作为开发环境。...在实际生产环境下，首先是在Windows平台进行应用程序编写和调试，然后，程序编译后发布到服务器端运行。所以，这里需要介绍的是Windows平台下JDK8的安装与配置。...，建议下载Spark2.2对应的 Scala 2.11。...- Scala 2.11.11”链接 进入http://www.scala-lang.org/download/2.11.11.html页面，下拉找到如下图内容，下载msi格式的安装包即可。....map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _) resultRdd.saveAsTextFile(outputPath) } } 6.9 数据文件 从网络上下载一部文本格式的小说
C:\Users\Administrator>scala Welcome to Scala 2.12.3 (Java HotSpot(TM) Client VM, Java 1.8.0_101)....Read timed out 那么你可以设置代理的方式继续安装； 或者 直接将插件下载下来，再使用本地安装也可。...完成后启动Eclipse ， 菜单栏 file –》new –》 other 可以看到Scala的相关组件： Scala IDE for Eclipse 在 http://scala-ide.org/...可能会有这样一个提示，因为笔者是在Eclipse中安装的插件开发的。 意思是：该工程是Scala相关的，是否在创建完成后打开视图，点击Yes。...看到我们第一个应用的结构如下： 创建第一个Scala 类 如图，创建第一个Scala包： 然后在该包下创建第一个Scala类： 完成后，看到生成了一个 HelloScala.scala 类， 以
历经大约3个月时间，Apache Hudi 社区终于发布了0.5.1版本，这是Apache Hudi发布的第二个Apache版本，该版本中一些关键点如下 版本升级 将Spark版本从2.1.0升级到2.4.4...将Avro版本从1.7.7升级到1.8.2 将Parquet版本从1.8.1升级到1.10.1 将Kafka版本从0.8.2.1升级到2.0.0，这是由于将spark-streaming-kafka...artifact从0.8_2.11升级到0.10_2.11/2.12间接升级 重要：Hudi 0.5.1版本需要将spark的版本升级到2.4+ Hudi现在支持Scala 2.11和2.12，可以参考...注意当写hoodie.properties文件时（毫秒），一些查询将会暂时失败，失败后重新运行即可。...Hudi支持可插拔的记录合并逻辑，用户只需自定义实现HoodieRecordPayload。
创建使用单个状态存储的Cogroup 方法将： 减少从状态存储获取的数量。...完成此操作后，Broker将运行最新版本，并且您可以验证集群的行为和性能是否符合预期。如果有任何问题，此时仍可以降级。...Broker开始使用最新协议版本后，将无法再将群集降级到较旧版本。 如果您已按照上述说明覆盖了消息格式版本，则需要再次滚动重启以将其升级到最新版本。...通过添加挂起的偏移防护机制和更强大的事务提交一致性检查，改进了一次精确语义，这大大简化了可伸缩的一次精确应用程序的实现。...ZooKeeper已升级到3.5.7，并且如果3.4数据目录中没有快照文件，则ZooKeeper从3.4.X升级到3.5.7可能会失败。
官网传送门： http://www.scala-lang.org/download/ 我下载的是scala-2.12.3.tar....SCALA_HOME=你Scala的路径/scala export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin 添加结束后推出编辑配置文件，使用如下的命令使配置生效： source ~/.bash_profile...如果出现上面的错误，其实是没问题的，因为是单机版，所以ssh并不需要配置 启动后进入spark 的bin 目录运行spark-shell 进入终端。 ....选择scala工程： ? 配置scala的版本和JDK的版本： ? 工程建好后，已经有scala和java的相关jar包了，咱们还得把spark相关的包进行导入： ? ?...点击+号后，选择spark解压路径下jars文件夹即可： ? ? 此时，新建一个Scala的Object： ? ?
安装Spark 环境：win 10 + java 1.8.0_281 + Scala 2.11.11 + Hadoop 2.7.7 + Spark2.4.7 0....解压，将解压后的 bin目录下的所有文件直接覆盖Hadoop的 bin目录 2....使VERSION文件的clusterID一致 Datanode启动问题 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Initialization...failed for Block pool 原因是clusterID不一致 删除tmp下的内容 从/home/hdp/hadoop/name/current/VERSION 获得clusterID...____/ /__ _\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/ /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 2.4.7 /_/ Using Scala
2、类型确定后，就不能修改，说明 Scala 是强数据类型语言。 3、在声明/定义一个变量时，可以使用 var 或者 val 来修饰， var 修饰的变量可改变，val 修饰的变量不可改。 ...2、Scala 的整型 常量/字面量 默认为 Int 型，声明 Long 型 常量/字面量 须后加“l”’或"L"。 【可以反编译查看】。 ...2、Scala 的浮点型常量默认为 Double 型，声明 Float 型常量，须后加“f”或"F"。...var n4: Byte = 10 // var n5: Char = n4 // 错误 } } 2.12.3 高级隐式转换和隐式函数 scala 还提供了非常强大的隐式转换机制(隐式函数...当进行数据的 从大 —> 小，就需要使用到强制转换。
broker在处理协议时出现数组越界的问题，问题类似笔者在《kafka高版本Client连接0.9Server引发的血案》文章中提及的高版本客户端访问0.9kafka集群导致broker僵死 报错的日志内容有差异...最终确认是任务发布者为了控制一次拉取的条数，更新了kafka客户端依赖（从0.9.0.1升级到0.10.1.0），任务发布者停止任务，集群恢复正常！...2、问题复现 集群恢复后，我们就要复现问题，追究到底。 当我在本地环境使用0.10.1.0客户端连接0.9.0.1的集群时，发现我们的任务直接抛异常退出了。...和任务开发同学确认逻辑后发现，他在整段代码做了一层异常捕获，且没有在异常捕获里对SchemaException做处理。按照相关逻辑处理后，成功复现问题。...versions[version] == null这样可以规避版本不存在的问题，却导致了经典的二维数组越界问题。
但是这里就有1个很大的问题，log4j写的日志里面没有标明是哪个application写的日志，一大堆日志怎么知道谁是谁写的呢？...$.scala$reflect$io$ZipArchive$$dirName(ZipArchive.scala:58) 这里提一下，我的spark application是用scala写的，版本2.12.12...感觉是scala相关的包有问题，于是google了一下，stackflow上说这是scala2.12.12的bug，但是在2.12.13上fix了，晕！...好了，又有问题来了： initializing Exception in thread "main" java.lang.StackOverflowError at scala.reflect.io.ZipArchive...后面如何通过filebeat收集日志，发送到kafka，然后logstash从kafka里面取出来发送给ELK，网上这种就是一大把，在此就不赘述了！
Kafka服务器端的代码完全由Scala语言编写，Scala同时支持面向对象编程和函数式编程，用Scala写成的源代码编译之后也是普通的“.class”文件，因此我们说Scala是JVM系的语言....最后的0表示修订版本号，也就是Patch号 Kafka社区在发布1.0.0版本后特意写过一篇文章，宣布Kafka版本命名规则正式从4位演进到3位，比如0.11.0.0版本就是4位版本号。...即使你反馈问题到社区，社区也不会管的，它会无脑地推荐你升级到新版本再试试，因此千万别用0.9的新版本Consumer API。...对于国内一些使用比较老的CDH的创业公司，鉴于其内嵌的就是0.9版本，所以要格外注意这些问题。...基于性能的缘故你也应该升级到0.10.2.2。
/ODBC 服务器 运行 Spark SQL CLI 迁移指南 从 Spark SQL 2.1 升级到 2.2 从 Spark SQL 2.0 升级到 2.1 从 Spark SQL...1.6 升级到 2.0 从 Spark SQL 1.5 升级到 1.6 从 Spark SQL 1.4 升级到 1.5 从 Spark SQL 1.3 升级到 1.4 DataFrame...从 Spark SQL 1.0-1.2 升级到 1.3 重命名 DataFrame 的 SchemaRDD Java 和 Scala APIs 的统一 隔离隐式转换和删除 dsl 包（仅...从原始的 RDD 创建 RDD 的 Row（行）; Step 1 被创建后, 创建 Schema 表示一个 StructType 匹配 RDD 中的 Row（行）的结构....他们描述如何从多个 worker 并行读取数据时将表给分区。partitionColumn 必须是有问题的表中的数字列。
Scala语言的名称来自于"可伸展的语言"。之所以这样命名，是因为它被设计成可以随着使用者的需求而扩展。Scala的应用范围很广，从编写简单脚本，到建立大型系统。 ...二、Scala能做什么 从技术层面上讲，Scala是一种把面向对象和函数式编程理念加入静态类型语言的混合体，它可以 运行在标准的Java平台上，可以与所有的Java库无缝交互； 可以编写脚本，把Java...三、Scala的优点 1.优雅：这是框架设计师第一个要考虑的问题，框架的用户是应用开发程序员，API是否优雅直接影响用户体验。...四、Scala的特征 一致性: 尽管Scala融合了静态类型系统、面向对象、函数式编程等语言特性，但却很少能看出融合的痕迹。Scala是我见到融合最多语言特性而又不显得杂乱的编程语言之一。...Scala类型系统是图灵完备的，甚至可以在编译期间解决问题。 面向对象: Scala是面向对象的编程语言，所有的变量和方法都封装在对象中，可以把信息封装起来供外部使用。
典型特征 支持面向对象编程范式 支持函数式编程范式 语法动态简洁表达力丰富 具备静态强类型和丰富的泛型 Scala, A Scalable language Scala,一个可扩展的语言....语言支持通过类和特征的高级组件架构。 面向对象编程是一种自顶向下的程序设计方法.万事万物都是对象,对象有其行为(方法),状态(成员变量,属性). 许多传统的设计模式Scala已经原生支持。...Scala不固执己见；你可以自由使用任何你喜欢的风格。面对有多种不同需求的问题领域,你可以在一个解决方案的不同部分,采用最适合的编程方法. 除了命令式,函数式,还有哪些其他的编程范式?...未来Scala在可伸缩的服务器软件，利用并行和同步处理，多核并行使用，在云计算的分布式处理等领域将大放异彩。...我们可以按余数给整数分类，余数相同的归为一类，即同余类。 代数对于普遍性的追求在于，发现同余类后并不就此止步，而是精益求精，进一步去提炼更具普遍性的概念。
渔舟唱晚，响穷彭蠡之滨；雁阵惊寒，声断衡阳之浦 一开始学Scala的时候可能会感觉各种不适应，尤其是写惯了C++/Java这样的语言后。感觉更重要的思想跟编程习惯上的改变。...，事实上，非常有可能把scala编写成没有分号结尾的java --MARTIN ORDERSKY（scala的创造者为《scala函数式编程》中的序言部分） 语法 scala语言，从词法上就与Java语言不同...与类型系统的结合， 类型系统对型的限制，隐式上下 - 文儿界和视图界，带有优先级的隐式域，相互增强 SBT scala语言中的maven 秉承了scala语言的特点：上手难，上手后，爱不释手 Scala...学习 Scala 概述 主要说了下Scala语言的由来，环境的搭建，以及简单的scala代码底层对应*.class 文件反编译后结构。...几乎是必读，因为是规范，比较晦涩难读，讲解、解读很少，有些示例 因为主要站在语法角度，很少场景，当你发现别的书讲的莫凌两可的内容，在这里描述的非常严谨清晰 深入理解scala ?
今天加米谷带着大家一起来看看常见的3种大数据编程语言，一起来看看他们的功能与特征。 根据数据科学界Kd Nugget的年度调查，“什么编程/统计语言用于数据科学工作”，下图表示语言的流行程度： ?...这是它受欢迎的另一个原因。 现在，如果从大数据角度考虑，JVM是Hadoop MapReduce等大数据分析工具的支柱。...这是一种高度可扩展的通用编程语言，结合了面向对象和功能编程的功能。 Scala功能 Scala的一些著名功能包括： Scala是一种通用语言，设计简洁明了。因此，它不太冗长。...Scala以单独的方式支持OOP和函数式编程。 Scala可与Java库互操作。 它是便携式的。可以编写Scala的源代码，然后将其作为已编译的Java字节码在JVM上运行。...Scala可以编译为JavaScript。因此，您可以使用Scala编写Web应用程序。 Scala在编译时检查类型。因此，开发人员可以在编译时捕获错误，并且可以避免许多生产问题。
从 Mars DataFrame 的角度来看这个问题。 什么是真正的 DataFrame？...在每列上，这个类型是可选的，可以在运行时推断。从行上看，可以把 DataFrame 看做行标签到行的映射，且行之间保证顺序；从列上看，可以看做列类型到列标签到列的映射，同样，列间同样保证顺序。...，正因为数据是按顺序存放的，因此我们可以索引保持不变，整体下移一行，这样，昨天的数据就到了今天的行上，然后拿原数据减去位移后的数据时，因为 DataFrame 会自动按标签做对齐，因此，对于一个日期，相当于用当天的数据减去了前天的数据...大费周章后才查到，原因是顺序问题，聚合的结果后并不保证排序，因此要得到一样的结果需要在 rolling 前加 sort_index()，确保 groupby 后的结果是排序的。...而要做到可扩展的DataFrame，首先必须是真正的 DataFrame，其次才是可扩展。
这恐怕是源于Scala的特点： 优雅：这是框架设计师第一个要考虑的问题，框架的用户是应用开发程序员，API是否优雅直接影响用户体验。...什么是Scala Scala产生于瑞士的洛桑联邦理工学院（EPEL），是“可扩展语言”（Scalable Language）的缩写，Scala是一种多范式的编程语言，其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性...scala-js是将scala编译成js的编译器，目的在于使用scala的众多类库和强类型特征构建出稳定可扩展的js应用。...3、混合式编程范式——面向对象编程，函数式编程 Scala完全支持面向对象编程（OOP）。引入了特征（trait）改进了Java的对象模型。...Scala也完全的支持函数式编程（FP），函数式编程已经被视为解决并发、大数据以及代码正确性问题的最佳工具。使用不可变值、函数、高阶函数以及函数集合，有助于编写出简洁、强大而又正确的代码。
在介绍接口设计之前首先我们可以分析一下以上五个问题的做一下抽象，把相同的可并行的 部分抽象出来。...所以根据以上并行问题的抽象和对openmp的理解再结合Scala语言，该框架设计两个接口： 第一个是并行for 循环的接口： ?...Akka 是一个用 Scala 编写的库，用于简化编写容错的、高可伸缩性的 Java 和 Scala 的 Actor 模型应用。...最后希望感兴趣的朋友可以和我一起改进这个小框架，虽然在实际问题中测试的不够多，但是我也尝试过 在实际中的应用，并行还是显著效果的，比如某个问题是我现在有4000个400维的特征，每个特征要寻找 在另外3999...个特征中距离的top20个，使用了ScalaMp的并行版本比原串行快了6，7倍左右。
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