1:Scala的官方网址:http://www.scala-lang.org/ 推荐学习教程:http://www.runoob.com/scala/scala-tutorial.html Scal
IDE 提供的丰富特性对软件开发极为有用,大大提高了程序员的生活质量。这一点同样适用于数据科学家。然而,因为数据科学家除了可以选择传统的 IDE,还可以选择 Jupyter notebook 这样在浏览器中运行的新工具。因此,数据科学家——特别是刚入门数据科学的新手——可能会困惑该使用哪个开发环境。
本文介绍了Apache Spark的概述、技术原理、特性、使用场景以及和传统大数据处理框架的对比。Spark支持多种编程语言,具有高性能、易用性强、生态系统丰富等特点。作者还介绍了如何在集群环境中部署Spark,以及与其他大数据处理框架的对比。
http://spark.apache.org/docs/latest/index.html
Scala开发参照清单 这里列出在开发一个Scala工程中需要参照的资料。 官网网站 http://www.scala-lang.org/ 文档网站 http://docs.scala-lang.org/index.html Cheatsheet http://docs.scala-lang.org/cheatsheets/ 代码风格 http://docs.scala-lang.org/style/ 设计模式 https://wiki.scala-lang.org/display/SYGN/Design+
简单说,隐式转换就是:当Scala编译器进行类型匹配时,如果找不到合适的候选,那么隐式转化提供了另外一种途径来告诉编译器如何将当前的类型转换成预期类型。本文原文出处: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/50866314 严禁任何形式的转载,否则将委托CSDN官方维护权益!
第一章 Scala 语言概述1.1 why is Scala 语言?1.2 Scala 语言诞生小故事1.3 Scala 和 Java 以及 jvm 的关系分析图1.4 Scala 语言的特点1.5
在上一篇 文章 中我们介绍了一些 Flink SQL 的基础内容,以及与 Spark SQL 对比,有兴趣的小伙伴可以点连接进去看看。这篇文章,我们来说说UDF(User-Defined Functions)——用户自定义函数。
Scala和Python都是强大的编程语言,广泛用于各种应用程序。它们有一些相似之处,例如是高级编程语言,但它们也有一些重要的区别。
原创声明,禁止转载 构建微服务并不容易,特别是当微服务变得越来越多时,而且好多微服务可能由不同的团队提供和维护,这些微服务彼此交互并且变化很快。 文档、团队交互和测试是获得成功的三大法宝,但是如果用错误的方式进行,它们会产生更多的复杂性,而不是一种优势。 我们可以使用像Swagger(用于文档),Docker(用于测试环境),Selenium(用于端到端测试)等工具,但是我们最终还是会因为更改API而浪费大量时间,因为他们不是说谁适合来使用它们,或者设置合适的环境来执行集成测试,而是需要生产数据(希望是匿
Spark开发了一个丰富的生态系统,包括le 官方和第三方工具。 我们来看看5个以不同方式加强了Spark的第三方项目。
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] 的值设置为 你自己电脑上的 python.exe 绝对路径即可 , 不要按照我电脑上的 Python 解释器路径设置 ;
目前,编程人员面对的最大挑战就是复杂性,硬件越来越复杂,OS越来越复杂,编程语言和API越来越复杂,我们构建的应用也越来越复杂。根据外媒的一项调查报告,以下列出了Java程序员在过去12个月内一直使用
最近狂写了一个月的Spark,接手的项目里的代码以Scala语言为主,Java为辅,两种语言混合编码。发现要深入地掌握Scala,很有必要学习一下Java,以便理解JVM语言的编译执行和打包机制,并通过对比加深对Scala的静态语言和脚本语言双重特性的理解。
可变集合可以在适当的地方被更新或扩展。这意味着你可以修改,添加,移除一个集合的元素。
作为一名程序员,每天最常见的动作就是查看各种API文档,你一定也有过同时打开N个窗口(HTML、PDF、CHM),不停的在编辑器与文档之间切换。不仅消耗时间,而且效率也低。各个地方去找文档,查看一个函
概述 Apache Spark是一种快速和通用的集群计算系统。它提供Java,Scala,Python和R中的高级API,以及支持一般执行图的优化引擎。Zeppelin支持Apache Spark
结合Flink官方文档,整理关于Flink命令行的操作参数,包含命令行接口和Scala Shell
protobuf 作为目前各大公司中最广泛使用的高效的协议数据交换格式工具库,会大量作为流式数据传输的序列化方式,所以在 flink sql 中如果能实现 protobuf 的 format 会非常有用(目前社区已经有对应的实现,不过目前还没有 merge,预计在 1.14 系列版本中能 release)。
本篇文档是介绍如何快速使用spark,首先将会介绍下spark在shell中的交互api,然后展示下如何使用java,scala,python等语言编写应用。可以查看编程指南了解更多的内容。 为了良好的阅读下面的文档,最好是结合实际的练习。首先需要下载spark,然后安装hdfs,可以下载任意版本的hdfs。 Spark Shell 交互 基本操作 Spark Shell提供给用户一个简单的学习API的方式 以及 快速分析数据的工具。在shell中,既可以使用scala(运行在java虚拟机,因此可以
自动生成 API 文档的好处不言而喻,它可以提供给你的团队或者外部协作者,方便 API 使用者准确地调用到你的 API。为了降低手动编写文档带来的错误,很多 API 开发者会偏向于寻找一些好的方法来自动生成 API 文档。本文将会介绍一些常用的文档生成工具:开源工具 Tapir,商业化产品 Apifox。
Kafka通过一个语言独立的协议发布其所有功能,这个协议在很多编程语言都有可用的客户端。不过只有Java客户端是作为主要Kafka项目的一部分来维护的,其他客户端是以独立的开源项目提供的。无Java客户端在这里提供。
先来看看大数据的概念。根据维基百科,大数据是庞大或复杂的数据集的广义术语,因此传统的数据处理程序不足以支持如此庞大的体量。
作者:java妞妞 来源:http://blog.csdn.net/javaniuniu/article/details/71250316 当今IT开发人员面对的最大挑战就是复杂性,硬件越来越复杂,O
当今IT开发人员面对的最大挑战就是复杂性,硬件越来越复杂,OS越来越复杂,编程语言和API越来越复杂,我们构建的应用也越来越复杂。根据外媒的一项调查报告,中软卓越专家列出了Java程序员在过去12个月内一直使用的一些工具或框架,或许会对你有意义。
Flink本身是批流统一的处理框架,所以Table API和SQL,就是批流统一的上层处理API。目前功能尚未完善,处于活跃的开发阶段。
Apache Flink 社区正式宣布 Apache Flink 1.7.0 发布。最新版本包括解决了420多个问题以及令人兴奋的新增功能,我们将在本文进行描述。有关更多的详细信息请查看完整目录。
对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说,对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中,我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法,这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念,找到其缺点,并根据 21 世纪的新需求重新加以改造。Scala 一直隐藏的一些重要内容将要现身:Scala 也是一种函数语言(这里的函数性是与其他 dys 函数语言相对而言的)。 Scala 的面向函数性非常值得探讨,这不仅是因为已经研究完了对
Scala是一门小众的语言,但是作者因为工作原因要以Spark作为工作中的一个重心,而Spark采用了Scala语言编写,于是萌生了认真学习Scala的念头,在学习Scala中产生了这篇Scala学习笔记,但是Scala发展之快远远超过了作者的想象。也是和Spark的迅速普及离不开关系,因此作者重新整理了Scala学习笔记,加入了Scala新的特性,希望能够对大家有所帮助,因为时间有限,能力有限,有描述不准确的地方欢迎各位指正。 1 基础使用 1.1 Scala解释器安装 首先下载Scala解释器,下载地址
Kafka 集群部署环境 kafka 集群所用版本 0.9.0.1 集群部署了实时监控: 通过实时写入数据来监控集群的可用性, 延迟等; ---- 集群故障发生 集群的实时监控发出一条写入数据失败的报警, 然后马上又收到了恢复的报警, 这个报警当时没有重要,没有去到对应的服务器上去看下log, 恶梦的开始啊~~~ 很快多个业务反馈Topic无法写入, 运维人员介入 故障解决 运维人员首先查看kafka broker日志, 发现大量如下的日志: [2017-10-12 16:52:38,141] ER
在 Reactive 越来越流行的今天,传统阻塞式的数据库驱动已经无法满足Reactive应用的需要了,为此我们将目光转向新诞生的数据库新星 MongoDB 。MongoDB 从诞生以来就争议不断,总结一下主要有以下几点:
Scala是一种强大的语言,很快就成为许多开发人员的最爱。然而,语言只是一个起点 - 并非每个函数都将由语言核心覆盖。Scala还创建了一些厉害的框架。接下来看看Scala的4个强大框架以及其优点和缺点。请记住,框架的最佳选择总是应符合您特定项目的要求——因此,请酌情考虑我们的推荐,根据您自己的项目要求决定最适合您的项目。
Apache Zeppelin是一个让交互式数据分析变得可行的基于网页的开源框架。Zeppelin提供了数据分析、数据可视化等功能。
IntelliJ IDEA 2022.3 正式发布,在新版本中,开发者可以通过设置切换到新 UI,即可预览新的 IDE 外观。此版本引入了一个新的 Settings Sync(设置同步)解决方案,用于同步和备份自定义用户设置。此外,新版本的 IDE 还具有以下多项其他改进和升级。
Spark编程指南 译者说在前面:最近在学习Spark相关的知识,在网上没有找到比较详细的中文教程,只找到了官网的教程。出于自己学习同时也造福其他初学者的目的,把这篇指南翻译成了中文,笔者水平有限,文章中难免有许多谬误,请高手不吝赐教。 本文翻译自Spark Programming Guide,由于笔者比较喜欢Python,在日常中使用也比较多,所以只翻译了Python部分,不过Java和Scala大同小异。 概述 从高层次上来看,每一个Spark应用都包含一个驱动程序,用于执行用户的main函数以及在集群
在当今互联网时代,数据是互联网应用程序的核心。对于开发者来说,获取并处理数据是日常工作中的重要一环。本文将介绍如何利用Scala中强大的Jsoup库进行网络请求和HTML解析,从而实现爬取京东网站的数据,让我们一起来探索吧!
MongoDB是 个基于分布式文件存储的数据库,使用C++语言编写。旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。应用性能高低依赖于数据库性能,MongoDB则是非关系数据库中功能较丰富,较像关系数据库的,随着MongDB 3.4版本发布,其应用场景适用能力得到了进 步拓展。 MongoDB的核心优势就是灵活的文档模型、高可用复制集、可扩展分片集群。
ThoughtWorks的「TW洞见」在4月发布了对Scala之父Martin Odersky的访谈。Odersky的回答显得言简意赅,仔细分析,仍然能从中收获不少隐含的信息(虽然可能是负面的信息)。 提问的中心主要是语言之争。Scala是一门极具吸引力的语言,似乎天生具备一种气质,轻易能够吸粉,但招黑的能力也不遑多让。它似乎是从象牙塔里钻研出来的,但又在许多大型项目和产品中得到了实践。有人转向了她,又有人之后背弃了它。如果说Ruby的助力是Rails,那么推动着Scala在社区中成长的,其实到处可见Spa
Swagger 是最流行的 API 开发工具,它遵循 OpenAPI Specification(OpenAPI 规范,也简称 OAS)。 Swagger 可以贯穿于整个 API 生态,如 API 的设计、编写 API 文档、测试和部署。 Swagger 是一种通用的,和编程语言无关的 API 描述规范。
IntelliJ IDEA 2023.2已正式发布,为IDE带来了许多令人兴奋的功能和改进。本版本的主要更新包括引入了AI Assistant,通过一组人工智能驱动的功能促进开发;IntelliJ Profiler现在提供编辑提示,使分析过程更加直观和详细;以及GitLab集成,以简化开发工作流程。用户体验方面的更新涵盖了在搜索、项目视图排序和主工具栏上的改进。Java方面的改进包括扩展Java检查、为格式字符串提供代码高亮显示和导航,以及提供更好的Javadoc注释支持等。其他方面的更新涉及运行/调试、版本控制系统、Docker、数据库工具等。
一,概述 为了实现Spark SQL,基于Scala中的函数编程结构设计了一个新的可扩展优化器Catalyst。Catalyst可扩展的设计有两个目的。 首先,希望能够轻松地向Spark SQL添加新的优化技术和功能,特别是为了解决大数据(例如,半结构化数据和高级分析)所遇到的各种问题。第二,我们希望使外部开发人员能够扩展优化器 - 例如,通过添加可将过滤或聚合推送到外部存储系统的数据源特定规则,或支持新的数据类型。Catalyst支持基于规则(rule-based)和基于成本(cost-based)的优化
在开始今天的内容前,先回复下在上一篇笔记的热心读者的问题: 1 既然是读书笔记,是读的哪本书? 这本书的名字叫《快学scala》,虽然是本比较久远的书,但是也算是scala入门非常经典的读物,主要是对比java和scala的语言特点写出来的,我早期做了这样一套读书笔记,由于工作的需要,要重新使用scala,而且Scala的版本也有了较大变化,这里就当做温故知新,贴出来也算是抛砖引玉,希望Spark高手能给大家带来精彩的Spark源代码解析。 2 为什么笔记的内容和原书的解释不一样? 读书笔记,在读的过程中
Java面试指南网站:javaguide.cn 出品 | OSC开源社区(ID:oschina2013)
表的输出,是通过将数据写入 TableSink 来实现的。TableSink 是一个通用接口,可以支持不同的文件格式、存储数据库和消息队列。
在 IntelliJ IDEA 2023.1 中, 根据用户的宝贵反馈对新 UI 做出了大量改进。 还实现了性能增强,从而更快导入 Maven,以及在打开项目时更早提供 IDE 功能。 新版本通过后台提交检查提供了简化的提交流程。 IntelliJ IDEA Ultimate 现在支持 Spring Security 匹配器和请求映射的导航。 此版本包含一系列其他值得注意的升级和改进,如下文所述。
在数仓ETL、实时计算的场景下,我们基于Flink SQL批流一体的框架进行了一定规模的作业迁移。在研发作业管理系统中,我们引入Apache Zeppelin组件作为Flink SQL作业提交客户端,Flink 批流作业可视化预览的核心组件。在一年多时间的产线实践中,我们对作业提交的方式策略进行了几次演进,目前在跑作业规模Flink Batch 任务日均运行超5000次,流作业500+,均稳定运行。
随着flink的蓬勃发展,zeppelin社区也大力推进flink与zeppelin的集成.zeppelin的定位是一种使用sql或者scala等语言的一个交互式的分析查询分析工具。
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