Scala中有一个很有用的traits叫PartialFunction,我看了下别人的翻译叫做偏函数,但是我觉得部分函数更加确切。
Scala语言设计概述 Scala的设计受许多编程语言和研究思想的影响。事实上,仅很少的Scala的特点是全新的;大多数都已经被以另外的形式用在其他语言中了。Scala的革新主要来源于它是如何构造并放在一起的。在这部分里,我们罗列了对Scala设计的主要影响。列表并不全——因为围绕着编程语言的设计有太多的好点子,没办法全都列举在这里。 Scala语言设计的“蓝本”语言 在最表层,Scala采用了Java和C#语法的大部,而它们大部分借自于C和C++句法的改变。表达式,句子和代码块多数和Java一样,同样
本文讨论了redis中一种频繁出现的错误及相应的解决方案。作者通过分析错误日志,发现是jedis连接池中连接超时的问题。为了解决此问题,作者采用了池化的概念,并设置了JedisPoolConfig中的timeout参数。通过这种方法,可以避免频繁出现连接超时的问题,保证程序的稳定运行。
其中 Iterable 是所有集合 trait 的根 trait。这个结构与Java的集合体系非常相似。
就是说, 我们对待处理列表, 正常我们处理它 需要 先对其进行map操作, 然后再进行flatten操作 这样两步操作才可以得到我们想要的结果.
以上实例定义了变量 greeting,为字符串常量,它的类型为 String (java.lang.String)。
关注“一猿小讲”公众号的小伙伴都清楚,上次《技术再深入一点又何妨?一脸懵B的聊Actor》,我们在“懵 B”的状态下,聊了聊 Actor 模型的理论知识。稍微再补充两句,如上图所示在 Actor 模型系统中,主要有互不依赖的 Actor 组成(图中圆圈),Actor 之间的通信是通过消息来实现的,其中每个 Actor 都有一个 MailBox 来存储接收到的消息,每个 Actor 都维护着自己的状态。
通晓多种语言的人就是能讲多种语言的人。在我看来,通晓多种语言的数据科学家是指使用多种编程语言、工具和技术来获取、清理、探索和建模数据的人。
String 类中你可以使用 printf() 方法来格式化字符串并输出,String format() 方法可以返回 String 对象而不是 PrintStream 对象。以下实例演示了 printf() 方法的使用:
在scala 中元组可以容纳不同类型元素的类,元组是不可变的,用于函数返回多个值.
----------目录--------------------------------------------------------- 1.Scala简介和安装 2.Scala语法介绍 3.Scala的函数 4.Scala中的集合类型 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Scala的函数 1、函数的声明 scala
最近开始学习 Scala,相较于学习 Haskell 的过程来看,Scala 真是直观得多,友好得多,更容易上手。以前写过关于从熟悉的 Java 和 JavaScript 来逐步学习 Groovy 和 Haskell 的文章,这以后再来学习 Scala 的话,就可以不断比较了。如果和我一样有 Java 经验的话但是从来没有接触过 Scala 的话,建议先阅读这篇文章,A Scala Tutorial for Java Programmers,一边比较,一边熟悉,同时配套的还有这个,Scala for Java programmers – Joakim Ohlrogge & Enno Runne,Youtube 上的视频,很直观,然后再从 Scala 官网的文档上面逐步涉入。
继续上一期的话题,介绍Scala有别于Java的特性。说些题外话,当我推荐Scala时,提出质疑最多的往往不是Java程序员,而是负责团队的管理者,尤其是略懂技术或者曾经做过技术的管理者。他们会表示这样那样的担心,例如Scala的编译速度慢,调试困难,学习曲线高,诸如此类。 编译速度一直是Scala之殇,由于它相当于做了两次翻译,且需要对代码做一些优化,这个问题一时很难彻底根治。 调试困难被吐槽得较激烈,这是因为Scala的调试信息总是让人难以定位。虽然在2.9之后,似乎已有不少改进,但由于类型推断等特性的
0 背景 技术圈流行一句话,凡脱离业务谈架构的,都是耍流氓。作为微服务改造系列的第一篇博客,首先介绍一下实施这次技术改造的背景。 第一,我所在公司(简称XR)的后台服务采用的主技术栈是Scala,虽然开发效率很高,但也带来一系列的副作用。 1.由于Scala语言强大的表达能力和丰富的函数式特性,很容易写出俗称“意大利面条”式的代码,一个类文件动辄上千行,代码的可读性非常差,导致可维护性也很差。 2.编译Scala源码时首先需要将Scala源码转换成Java源码然后再通过JVM进行编译,加上隐式类型的存在进一
spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。
scala 中的所有集合类位于 scala.collection 或 scala.collection.mutable,scala.collection.immutable,scala.collection.generic 中
这篇搭一下flink1.15的源码环境,看一下flink-table代码的结构,后面每周看一些代码,把flinksql玩好。
Spark是一种通用的大数据计算框架,是基于RDD(弹性分布式数据集)的一种计算模型。那到底是什么,可能还不是太理解,通俗讲就是可以分布式处理大量极数据的,将大量集数据先拆分,分别进行计算,然后再将计算后的结果进行合并。
Flink中的DataStream程序是实现数据流转换的常规程序(例如,过滤,更新状态,定义窗口,聚合)。 最初从各种源(例如,消息队列,套接字流,文件)创建数据流。 结果通过接收器返回,接收器可以例如将数据写入文件或标准输出(例如命令行终端)。 Flink程序可以在各种环境中运行,独立运行或嵌入其他程序中。 执行可以在本地JVM中执行,也可以在许多计算机的集群上执行。
通常情况下,传递给 Spark 操作(例如 map 或 reduce)的函数是在远程集群节点上执行的,函数中使用的变量,在多个节点上执行时是同一变量的多个副本。这些变量被拷贝到每台机器上,并且在远程机器上对变量的更新不会回传给驱动程序。在任务之间支持通用的,可读写的共享变量是效率是非常低的。所以,Spark 提供了两种类型的共享变量 : 广播变量(broadcast variables)和 累加器(accumulators)。
当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时,Spark会将数据拆分为多个分区Partition,并在分区上并行执行计算。所以理解Spark是如何对数据进行分区的以及何时需要手动调整Spark的分区,可以帮助我们提升Spark程序的运行效率。
开始Flink之前先在本机尝试安装一下Flink,当然FLink正常情况下是部署的集群方式。作者比较穷,机器配置太低开不了几个虚拟机。所以只能先演示个单机的安装。 Apache Flink需要在Java1.8+以上的环境中运行。 所以,先确保自己的JDK版本是1.8包含以上的。
这种方案是采用MQ作为中间的媒介,在服务端采用线程池异步处理任务,处理完成之后将结果发送到MQ中,客户端采用侦听的方式得到结果继续进行处理。
大数据框架(处理海量数据/处理实时流式数据) 一:以hadoop2.X为体系的海量数据处理框架 离线数据分析,往往分析的是N+1的数据 - Mapreduce 并行计算,分而治之 - HDFS(分布式存储数据) - Yarn(分布式资源管理和任务调度) 缺点: 磁盘,依赖性太高(io) shuffle过程,map将数据写入到本次磁盘,reduce通过网络的方式将map task任务产生到HDFS - Hive 数据仓库的工具 底层调用Mapreduce impala - Sqoop 桥梁:RDBMS(关系型数据库)- > HDFS/Hive HDFS/Hive -> RDBMS(关系型数据库) - HBASE 列式Nosql数据库,大数据的分布式数据库 二:以Storm为体系的实时流式处理框架 Jstorm(Java编写) 实时数据分析 -》进行实时分析 应用场景: 电商平台: 双11大屏 实时交通监控 导航系统 三:以Spark为体系的数据处理框架 基于内存 将数据的中间结果放入到内存中(2014年递交给Apache,国内四年时间发展的非常好) 核心编程: Spark Core:RDD(弹性分布式数据集),类似于Mapreduce Spark SQL:Hive Spark Streaming:Storm 高级编程: 机器学习、深度学习、人工智能 SparkGraphx SparkMLlib Spark on R Flink
流处理系统由于需要支持无限数据集的处理,一般采用一种数据驱动的处理方式。它会提前设置一些算子,然后等到数据到达后对数据进行处理。
方法一:map + reduceByKey package com.cw.bigdata.spark.wordcount import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCount1 { def main(args: Array[String]): Unit = { val config: SparkConf = new SparkConf().setM
本篇作为scala快速入门系列的第十六篇博客,为大家带来的是关于函数式编程的相关内容。
Java 8或许是 迄今为止最令人期待的Java版本,最初定于今年的9月份发布,但由于一系列的安全漏洞问题,目前已推迟到明年的3月份。
最近在拜读许老师的《大数据处理框架Apache Spark设计与实现》,之前看豆瓣评分很高,阅读了一下果然通俗易懂,在这里记录一下相关的笔记,补充了一些个人理解,如有不对还请指正。参考链接:https://github.com/JerryLead/SparkInternals
今天是 Flink 从 0 到 1 系列的第 2 篇:《WordCount及FlinkSQL》。
如Scala官网宣称的:“Object-OrientedMeetsFunctional”,这一句当属对Scala最抽象的精准描述,它把近二十年间大行其道的面向对象编程与旧而有之的函数式编程有机结合起来,形成其独特的魔力。希望通过本文能够吸引你去了解、尝试Scala,体验一下其独特魅力,练就自己的寒冰掌、火焰刀。
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这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop、Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存为赌注,赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像 Flink,也就在这个时候默默的发展着。
本篇文章为大家带来Scala面试指南,本文会结合数据分析工程师在工作中会用到的知识点和网络上搜集的Scala常用考点,组成一份Scala精选题库,并附上详细的解答,力图为Scala面试者扫清知识盲点,提炼经典考题。
Kotlin的设计初衷是开发效率更高的Java,可以适用于任何Java涉及的应用场景,除了常见的信息管理系统,还能用于WebServer、Android项目、游戏开发,通用性比较好。Scala的设计初衷是整合现代编程范式的通用开发语言,实践中主要用于后端大数据处理,其他类型的项目中很少出现,通用性不如Kotlin。SPL的设计初衷是专业的数据处理语言,实践与初衷一致,前后端的数据处理、大小数据处理都很适合,应用场景相对聚焦,通用性不如Kotlin。
1、map:将集合中每个元素乘以2 2、filter:过滤出集合中的偶数 3、flatMap:将行拆分为单词 4、groupByKey:将每个班级的成绩进行分组 5、reduceByKey:统计每个班级的总分 6、sortByKey:将学生分数进行排序 7、join:打印每个学生的成绩 8、cogroup:打印每个学生的成绩
3.将features和plugins两个文件夹拷贝到eclipse安装目录中的” dropins/scala”目录下。进入dropins,新建scala文件夹,将两个文件夹拷贝到“dropins/scala”下
MapReduce 1. 不指定语言,写一个WordCount的MapReduce 我:最近刚学了scala,并且就有scala版本的WordCount,刚好学以致用了一下: 补:至于java版本,
Apache Spark是专门为大规模数据处理而设计出来的计算引擎,相对于Hadoop MapReduce将结果保存在磁盘中,Spark使用了内存保存中间结果,能在数据尚未写入磁盘时在内存中进行运算。Spark只是一个计算框架,不像Hadoop一样包含了分布式文件系统和完备的调度系统,如果需要使用Spark,需要搭载其他文件系统例如用HDFS和更成熟的调度系统进行配合更好的进行计算工作。
Spark是Apache的一个顶级项目,Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
Spark支持两种RDD操作:transformation和action。transformation操作会针对已有的RDD创建一个新的RDD;而action则主要是对RDD进行最后的操作,比如遍历、reduce、保存到文件等,并可以返回结果给Driver程序。
Java 线程的生命周期包括创建,就绪,运行,阻塞,死亡 5 个状态。一个 Java 线程总是处于这 5 个生命周期状态之一,并在一定条件下可以在不同状态之间进行转换 。
创建一个执行环境,表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的,则此方法返回本地执行环境;如果从命令行客户端调用程序以提交到集群,则此方法返回此集群的执行环境,也就是说,getExecutionEnvironment 会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境,是最常用的一种创建执行环境的方式。
Spark 是一种通用的大数据计算框架,是基于RDD(弹性分布式数据集)的一种计算模型。那到底是什么呢?可能很多人还不是太理解,通俗讲就是可以分布式处理大量集数据的,将大量集数据先拆分,分别进行计算,然后再将计算后的结果进行合并。
算子(Operator)将一个或多个 DataStream 转换为新的 DataStream。程序可以将多个转换组合成复杂的数据流拓扑。
1:Scala和Java的对比: 1.1:Scala中的函数是Java中完全没有的概念。因为Java是完全面向对象的编程语言,没有任何面向过程编程语言的特性,因此Java中的一等公民是类和对象,而且只有方法的概念,即寄存和依赖于类与对象中的方法。Java中的方法是绝对不可能脱离类和对象独立存在的。 1.2:Scala是一门既面向对象,又面向过程的语言。因此在Scala中有非常好的面向对象的特性,可以使用Scala来基于面向对象的思想开发大型复杂的系统和工程,而且Scala也面向过程,因此Scala中有函数的
在上期讨论中我们介绍了Scala Macros,它可以说是工具库编程人员不可或缺的编程手段,可以实现编译器在编译源代码时对源代码进行的修改、扩展和替换,如此可以对用户屏蔽工具库复杂的内部细节,使他
---- 最近工作中,接触到最有用的“玩具”就是Spark了,在cpu密集型业务驱动下,提升CPU处理效率,高效的利用内存是最优先的事务,所以有个好的计算工具太重要了,这也是促使我去寻找各种分布式计算工具的动力。 初次接触Spark是在参与公司的一个日志系统项目了解的, 当时就觉得Spark是个内存计算,支持hive sql 的利器,而且调用api非常简单、好用。当时使用的是Spark1.3 的版本,虽然功能还不太完善但是已经初见威力。后来闲下来就打算深入研究一下Spark,这个研究持续近1年
最近两个月是真的忙,忙的公众号都没有坚持更新了。现在我又回来了。在此准备瞎扯几句,顺便推荐下自己的最近读过的书,
普通一个函数是输入一个参数输出一个返回值,而带有副作用的函数不仅仅返回一个值,还带有其它的操作:
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