最近有点空，看了下Scala，这门新兴的编程语言，据说大有取代Java之势。它集面向对象和函数式编程于一体，而Java8的最大新特性就是引入了函数式编程。TIOBE编程语言社区发布了6月排行榜，Java以20.794%的份额毫无悬念继续荣登榜首，而scala则排到了30名。这里就不讨论这些没渣的东西。鉴于scala直接兼容Java，所以本文将介绍下如何在eclipse中开发scala。
杨博 ThoughtWorks 本文转载自InfoQ：http://www.infoq.com/cn/articles/more-than-react-part03 本系列的上一篇文章《React.Component损害了复用性？》探讨了如何在前端开发中编写可复用的界面元素。本篇文章将从性能和算法的角度比较 Binding.scala 和其他框架的渲染机制。 Binding.scala 实现了一套精确数据绑定机制，通过在模板中使用 bind 和 for/yield 来渲染页面。你可能用过一些其他 Web
摘要：R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一，在Spark中加入对R的支持是社区中较受关注的话题。作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措，最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API（SparkR）。SparkR使得熟悉R的用户可以在Spark的分布式计算平台基础上结合R本身强大的统计分析功能和丰富的第三方扩展包，对大规模数据集进行分析和处理。本文将回顾SparkR项目的背景，对其当前的特性作总体的概览，阐述其架构和若干技术关键点，最后进行展望和总结。
好多从Java转过来使用Scala的人会发现Scala里面竟然没有break和contine关键字，其实不是这样的，Scala里面推荐使用函数式的风格解决break和contine的功能，而不是一个关键字。 如何在Scala中实现break和continue呢？ (1)break例子 breakable( for(i<-0 until 10) { println(i) if(i==5){ break() } } )
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
摘要：R是非常流行的数据统计分析和制图的语言及环境，有调查显示，R语言在数据科学家中使用的程度仅次于SQL，但大数据时代的海量数据处理对R构成了挑战。 摘要：R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一，在Spark中加入对R的支持是社区中较受关注的话题。作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措，最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API（SparkR）。SparkR使得熟悉R的用户可以在Spark的分布式计算平台基础上结合R本身强大的统计
Scala是下一代 Java 虚拟机 (JVM) 语言，作为Java的现代替代品正在迅速普及。
Scala简介和安装 本篇文章为大家介绍以下Scala和Scala的安装以及IDE（eclipse）的使用，虽然这个基本环境没有什么技术含量，但是基本环境做不好，往后探讨再高深的东西，都是白扯，这里的所有Scala使用都是在window环境下的。 ----------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 --------
Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 spray-json简介 spray-json使用 总结 一、前言 Json作为目前最流行的数据交换格式，具有众多优势，在Scala语言中以及当我们使用Geotrellis前后台交换数据的时候都少不了要使用Json，本文为大家介绍一款开源的Json处理框架——spray-json。 二、spray-json简介 spray-js
在大数据的学习当中，关于编程语言选择的部分，是很多人在学习初期非常关注的。在企业大数据平台开发场景下，Java语言是主流选择，其次涉及到Spark部分，就不得不提到Scala语言。今天的大数据入门分享，我们就具体来讲一讲大数据黄金语言Scala。
http://twitter.github.io/scala_school/zh_cn/index.html Scala课堂是Twitter启动的一系列讲座，用来帮助有经验的工程师成为高效的Scala 程序员。Scala是一种相对较新的语言，但借鉴了许多熟悉的概念。因此，课程中的讲座假设听众知道这些概念，并展示了如何在Scala中使用它们。我们发现这是一个让新工程师能够快速上手的有效方法。网站里的是伴随这些讲座的书面材料，这些文字材料本身也是很有用的。 方法 我们认为最有意义的教学方式是，不要把Scala
Apache Spark是一个大数据处理引擎，与MapReduce相比具有多个优势。通过删除Hadoop中的大部分样板代码，Spark提供了更大的简单性。此外，由于Spark处理内存中的大多数操作，因此它通常比MapReduce更快，在每次操作之后将数据写入磁盘。
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运行于Java平台（Java虚拟机），并兼容现有的Java程序。
函数指的是执行某个任务或者是一系列的指令被组织成的一片代码块。标准的数学意义上的函数指的是输入集合和输出集合的一种对应关系。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 要说Scala编程界的圣经，那必须是这本蜚声世界的、由Scala 语言缔造者Martin Odersky编写的—— 《Scala编程》 📷 Programming in Scala 本书全面涵盖了整个编程语言、重要类库及其背后理念，全面且强大，是Scala领域当之无愧的王者之作！ 本书上市14年来，紧跟语言版本持续迭代，不断以豆瓣评分8.9、9.2、9.4的成绩刷新着领域的天花板！ 📷 其中第三版的中文版更是以9.6高分傲视群雄。 📷 第四版的
Scala是一门多范式的编程语言，一种类似Java的编程语言 ，设计初衷是实现可伸缩的语言 、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。目前最主流的大数据开发框架Spark的实现就是通过Scala去实现的。Scala可以与Java互操作。它用scalac这个编译器把源文件编译成Java的class文件（即在JVM上运行的字节码），也可以从Scala中调用所有的Java类库，也同样可以从Java应用程序中调用Scala的代码。
虽然在大数据领域Java的使用更普及，Python也有后来居上的势头，但Scala一直有着不可动摇的地位。我们熟悉的Spark，Kafka，Flink都是由Scala完成了其核心代码的开发。
由于数据应用开发和功能性软件系统开发存在很大的不同，在我们实践过程中，在开发人员和质量保证人员间常常有大量关于测试如何实施的讨论。下文将尝试总结一下数据应用开发的特点，并讨论在这些特点之下，对应的测试策略应该是怎么样的。
Scala入门 Scala简介 ps：在最新的薪资调查中，Scala程序员的工资是平均最高的Scala工资。 Scala是一门多范式的编程语言，一种类似java的编程语言，设计初衷是实现可伸缩的语言 、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala的官网地址为：http://www.Scala-lang.org/ Scala有几项关键特性表明了它的面向对象的本质。例如，Scala中的每个值都是一个对象，包括基本数据类型（即布尔值、数字等）在内，连函数也是对象。另外，类可以被子类化，而且Scala还提供
Scala 是 Scalable Language 的简写，是一门多范式的编程语言（函数式编程&面向对象编程）
Scala入门 Scala简介 ps：在最新的薪资调查中，Scala程序员的工资是平均最高的Scala工资。 Scala是一门多范式的编程语言，一种类似java的编程语言，设计初衷是实现可伸缩的语言 、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala的官网地址为：http://www.Scala-lang.org/ Scala有几项关键特性表明了它的面向对象的本质。例如，Scala中的每个值都是一个对象，包括基本数据类型（即布尔值、数字等）在内，连函数也是对象。另外，类可以被子类化，而且Scal
今天博文菌要给大家带来一部蜚声世界的Scala编程圣经，它就是由Scala 语言缔造者Martin Odersky编写的—— 《Scala编程》 Programming in Scala 本书全面涵盖了整个编程语言、重要类库及其背后理念，全面且强大，是Scala领域当之无愧的王者之作！ 上市12年来，本书紧跟语言版本持续迭代，不断以豆瓣评分8.9、9.2、9.4的成绩刷新着领域的天花板！ 其中第三版的中文版更是以9.5高分傲视群雄。 今天，博文菌要宣布，时隔三年后，这部长青经典之作迎来了又一次
Scala是一种纯面向对象的语言，每个值都是对象。对象的数据类型以及行为由类和特质描述。
先new -> directory 再 make directory as -> sources Root
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今天早上六点半左右微信群里就看到张队发的关于.NET Spark大数据的链接https://devblogs.microsoft.com/dotnet/introducing-net-for-apache-spark/ ，正印证了“微软在不断通过.NET Core补齐各领域开发，真正实现一种语言的跨平台”这句话。那么我们今天就来看看这个 .NET for Apache Spark到底是个什么鬼？
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
创始人马丁·奥德斯基（Martin Odersky）是编译器及编程的狂热爱好者，长时间的编程之后，希望发明一种语言，能够让写程序这样的基础工作变得高效，简单。所以当接触到JAVA语言后，对JAVA这门便携式，运行在网络，且存在垃圾回收的语言产生了极大的兴趣，所以决定将函数式编程语言的特点融合到JAVA中，由此发明了两种语言（Pizza & Scala） 递归
曾经有人问Java的创始人高斯林这样一个问题，“除了Java语言以外，您现在还使用JVM平台上的哪种编程语言?”他毫不犹豫的说是Scala。 Scala到底是什么? 在目前众多的JVM语言当中，Sca
Scala是一门现代的多范式编程语言，设计初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala允许用户使用命令和函数范式编写代码。Scala运行在Java虚拟机之上，可以直接调用Java类库。对于新手来说，Scala相对比较复杂，其看起来灵活的语法并不容易掌握，但是对于熟悉Scala的用户来说，Scala是一把利器，它提供了许多独特的语言机制，可以以库的形式轻易无缝添加新的语言结构。近日，Spotify的软件工程师Neville Li发表了一篇题为《数据工程师应该学习Scala的三个理由》的文章，他认为现在的编程语言种类非常多，每种语言都各有优缺点，并且它们的适用的场景也不同，比如Scala就非常适合用于数据处理和机器学习。
在Flink批处理过程中不需要执行execute触发执行，在流式处理过程中需要执行env.execute触发程序执行。
第五章 函数式编程-基础5.1 函数式编程内容说明5.1.1 函数式编程内容5.1.2 函数式编程授课顺序5.2 函数式编程介绍5.2.1 几个概念的说明5.2.2 方法、函数、函数式编程和面向对象编程关系分析图5.2.3 函数式编程小结5.3 为什么需要函数5.4 函数的定义5.4.1 函数的定义5.4.2 快速入门案例5.5 函数的调用机制5.5.1 函数的调用过程5.5.2 函数的递归调用5.5.3 递归练习题5.6 函数注意事项和细节讨论5.7 函数练习题5.8 过程5.8.1 基本概念5.8.2 注意事项和细节说明5.9 惰性函数5.9.1 看一个应用场景5.9.2 画图说明（大数据推荐系统）5.9.3 Java 实现懒加载的代码5.9.4 惰性函数介绍5.9.5 案例演示5.9.6 注意事项和细节5.10 异常5.10.1 介绍5.10.2 Java 异常处理回顾5.10.3 Java 异常处理的注意点5.10.4 Scala 异常处理举例5.10.5 Scala 异常处理小结5.11 函数的练习题第六章 面向对象编程-基础6.1 类与对象6.1.1 Scala 语言是面向对象的6.1.2 快速入门-面向对象的方式解决养猫问题6.1.3 类和对象的区别和联系6.1.4 如何定义类6.1.5 属性6.1.6 属性/成员变量6.1.7 属性的高级部分6.1.8 如何创建对象6.1.9 类和对象的内存分配机制（重要）6.2 方法6.2.1 基本说明和基本语法6.2.2 方法的调用机制原理6.2.3 方法练习题6.3 类与对象应用实例6.4 构造器6.4.1 看一个需求6.4.2 回顾-Java 构造器的介绍+基本语法+特点+案例6.4.3 Scala 构造器的介绍+基本语法+快速入门6.4.4 Scala 构造器注意事项和细节6.5 属性高级6.5.1 构造器参数6.5.2 Bean 属性6.6 Scala 对象创建的流程分析6.7 作业03
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
基于 Java 虚拟机，是 JVM 的一门编程语言，都需要编译为字节码，然后交由 Java 虚拟机来运行。
使用 LightBend 平台（包括 Scala 和 Akka）的一个主要好处是简化了并发软件的编写过程。本文讨论了 LightBend 平台，特别是 Akka 如何在并发应用程序中处理共享内存。
5、设置一个映射，其中包含你想要的一些装备，以及它们的价格。然后根据这个映射构建另一个新映射，采用同一组键，但是价格上打9折。
51CTO编辑推荐： Scala编程语言专题 【51CTO快译】编者前言：这篇文章最初写于2008年底，作者Bill Venners一方面是美国著名开发网站Artima的总编，另一方面也是一位十分关注Scala语言的Java程序员。在这几个月间的Scala创始人Martin Odersky访谈系列中，与Martin对话的正是Bill Venners。这篇文章虽然已经完成了半年有余，但对于还不很熟悉Scala语言的Java程序员而言，仍然是一篇非常实用的Scala语言简介。以下是译文： 每次我学习一门新的语
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
Spark 是一个大数据运算框架，使用了DAG调度程序,比基于Hadoop MapReduce 运行速度提高了100倍以上 Spark 是一个通用框架，对于不同的运行场景都提供了对于的解决方案： 基于流式运算的 Spark Streaming框架 基于SQL 语法的 Spark SQL框架 基于图运算的 GraphX 框架 基于人工智能与机器学习的 MLlib 框架 Spark 可运行在 Yarn 框架上，还可以运行在独立的集群，Mesos，kubernetes 等集群上面，访问HDFS，HBase，Hive等上百种数据源 Spark 支持 Scala，Java，Python及R语言的快速编写 Spark 角色分为 HMaster，Worker俩种角色,Spark 启动命令为 Spark-Submit(简称Driver), Spark 运算框架可以不基于Hadoop 框架进行数据运行，所以在配置conf文件时，不涉及 Hadoop 相关东西，在运算时， 如果数据存储或者需要写入到HDFS时，需要指定数据读取/写入命令 如果只是Local模式运行(调试模式)，可以不基于HDFS 提示：[集群在运行过程中，涉及SSH访问，所以集群配置时一定需要免密登陆方可执行] Spark 集群安装 1. 配置文件修改 spart-env.xml 配置HMaster IP,端口 slave.sh 配置workers ip地址 2. 启动Spark集群 start-all.sh Spark 高可用安装 可以采用，也可以不采用，根据自身条件而定 1. 安装Zookeeper 集群及配置Zookper集群，修改HMaster IP端口为Zookeeper 地址，并且启动 spart-env.xml 2. 启动Spark 集群 start-all.sh 3. 配置HMaster StandBy 进程 并且启动 hmaster-start.sh 提交Spark Sample任务 1.spart-submit classpath jarpath Spark任务执行流程 Spark任务执行流程与Yarn任务执行流程类型 1. 首先客户端编写配置Configuration信息，打包Jar包，发起任务到HMaster 2. HMaster根据用户下发的任务信息，配置Worker个数及Worker对应的内存及CPU等，并且启动Worker； 3. Worker根据HMaster下发参数信息，并且与Client交互，获取对应的jar包等信息，然后启动Executor行数据处理(一个Worker下可以包含多个Executor) 4. 输出保存数据。 Yarn与Spark的对比 Yarn ResourceManager DataManager YarnChild (Job/Client)/ApplicationMastor Spark HMaster Worker Executor SparkSubmit SparkShell 执行 SparkShell 可以理解为Spark的交互式编程窗口，在启动SparkShell那一瞬间，Spark任务已经启动，每个Work已经分配内存及CPU，等待执行任务，一般不采用SparkShell执行任务，不推荐。 Scala编写Spark Spark对Scala的支持最好，Spark是用Scala语言开发的，所以Spark中包含了很多Scala特有的语法，这一点是其他语言所不能比拟的，所以编写Spark任务推荐使用Scala。 Spark 任务入口为SparkContext，首选需要创建SparkContent，然后就可以按照Spark任务执行流程进行编写，指定MapTask执行操作，ReduceTask执行操作，数据输入，数据输出等。
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。
随着大数据应用得日益广泛，与大数据相关的话题也越来越被大家所热议。在IT界，大数据同样是热门。作为学生党的我，最近也在研究关于大数据的内容。作为一个技术迷，总是会想尝试一些新鲜的东西。前一段时间学习了Hadoop之后，又想开始体验Spark。那么现在就讨论一下关于Spark的话题。 Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台。它立足于内存计算，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。就大数据集而言，对典型的迭代机器 学习、即席查询（ad
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
《基于Actor的响应式编程》计划分为三部分，第一部分剖析响应式编程的本质思想，为大家介绍何谓响应式编程（Reactive Programming）。第二部分则结合两个案例来讲解如何在AKKA中实现响应式编程。第三部分则是这个主题的扩展，在介绍Reactive Manifesto的同时，介绍进行响应式编程更为主流的ReactiveX框架。本文是第二部分的第二个案例。 MapReduce是更好地利用并行计算资源来提升数据处理能力的重要算法，如今已被主流的大数据分析平台实现，成为了大数据批量处理的主力军。利用前
问题导读 1.你认为map函数可以做哪些事情？ 2.hadoop中map函数与Scala中函数功能是否一致？ 3.Scala中reduce函数与hadoop中reduce函数功能是否一致？ spark用的Scala编写的。因此这里的map和reduce，也就是Scala的map和reduce。scala 有很多函数，而且很方便。这里想写下map和reduce函数，也是看到一篇帖子，感觉Scala非常有意思。 map函数 map函数，你可以往里面放一些，在其它语言中的匿名函数。 源数据：（“人名”，
实际开发中, 我们需要编写大量的逻辑代码, 这就势必会涉及到重复的需求. 例如: 求10和20的最大值, 求11和22的最大值, 像这样的需求, 用来进行比较的逻辑代码需要编写两次, 而如果把比较的逻辑代码放到方法中, 只需要编写一次就可以了, 这就是方法. scala中的方法和Java方法类似, 但scala与Java定义方法的语法是不一样的。
在本文中，我们将演示如何在Scala的集合上使用exists函数，该函数适用于Scala的可变（Mutable）和不可变（Immutable）集合。
在互联网场景下，经常会有各种实时的数据处理，这种处理方式也就是流式计算，延迟通常也在毫秒级或者秒级，比较有代表性的几个开源框架，分别是Storm，Spark Streaming和Filnk。 曾经在一个项目里面用过阿里改造后的JStrom，整体感受就是编程略复杂，在不使用Trident Api的时候是不能保证准确一次的数据处理的，但是能保证不丢数据，但是不保证数据重复，我们在使用期间也出现过几次问题，bolt或者worker重启时候会导致大量数据重复计算，这个问没法解决，如果想解决就得使用Trident来保
Scala 是 Scalable Language 的简写，是一门多范式的编程语言。
我们来理解一下： 面向对象遇上面向函数。 对于Scala而言， 二者的特性兼而有之。为最大化代码重用和可扩展性构建优雅的类层次结构，使用高阶函数实现它们的行为。是 Scala所提倡的。
我无可救药地成为了Scala的超级粉丝。在我使用Scala开发项目以及编写框架后，它就仿佛凝聚成为一个巨大的黑洞，吸引力使我不得不飞向它，以至于开始背离Java。固然Java 8为Java阵营增添了一丝亮色，却是望眼欲穿，千呼万唤始出来。而Scala程序员，却早就在享受lambda、高阶函数、trait、隐式转换等带来的福利了。 Java像是一头史前巨兽，它在OO的方向上几乎走到了极致，硬将它拉入FP阵营，确乎有些强人所难了。而Scala则不，因为它的诞生就是OO与FP的混血儿——完美的基因融合。 “Obj
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