本篇作为scala快速入门系列的第二十九篇博客，为大家带来的是关于模式匹配的内容。
问题导读 1.腾讯如何使用Spark 技术的？带来了哪些好处？ 2.Spark 技术最适用于哪些应用场景？ 3.企业在应用Spark 技术时，需要做哪些改变吗？ 4.企业如果想快速应用Spark 应该如何去做？ 转自csdn,问题都很犀利，希望对想了解spark的同学，有所帮助 王联辉 腾讯高级工程师 目前就职于腾讯数据平台部，担任高级工程师，主要负责腾讯TDW-Spark平台的研发和运营工作。从2009年开始从事Hadoop和大数据生态系统相关的工作，经历过Hadoop集群大规模的演变和扩张，对H
这个问题已经有一段时间了，但最近这些日子几乎每个人都在谈论人工智能和机器学习。这已经不再是一个保留给科学家和研究者的秘密，而是几乎实现于每一项新兴技术中。
我们已经探索了[1] MinIO 和 Hudi 如何协同工作来构建现代数据湖。这篇博文旨在以这些知识为基础，提供一种利用 Hive Metastore 服务 (HMS[2]) 的 Hudi 和 MinIO 的替代实现。部分源于 Hadoop 生态系统的起源故事，Hudi 的许多大规模数据实现仍然利用 HMS。通常从遗留系统的迁移故事涉及某种程度的混合，因为要利用所涉及的所有产品中最好的产品来取得成功。
很多人想学习大数据，但是都不清楚大数据学习应该怎么下手。大数据开发工程师简单整理了一下大数据学习路线图，希望对于学习大数据的朋友，有一定的帮助。
2021腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 报名提交项目Proposal Angel项目介绍 Angel-高性能分布式机器学习平台，是腾讯研发并开源的面向企业级应用的高性能分布式机器学习平台。 Angel支持特征工程、模型构建、参数训练、AutoML、模型服务Serving等全栈机器学习服务，提供机器学习、深度学习、图神经网络等多种算法，支持级万亿级超大规模参数模型的训练，已在生产业务系统中大规模部署。 Angel项目导师介绍 欧阳文、李晓
1.实时分析 在我们开始之前，让我们来看看美国社交媒体比较有名的企业每分钟产生的数据量。
PostgreSQL 在新的一年有一个好的开端: 它被 DB-Engines 评为 2023 年度数据库管理系统。但究竟是什么让它胜过其他数据库？为了回答这个问题，我们将比较 PostgreSQL 和 MySQL，这两者都是广泛使用的开源关系数据库管理系统(RDBMS)。作为业界标准的解决方案，这两种数据库都具有使用 SQL 管理关系数据的强大功能，但在其能力和最佳使用案例上已经有所分歧。
当你找到大数据项目，你首先会怎么做？确定这个项目的问题领域，确定这个项目的基础设施，在往上，确定项目的框架，选择最适合用来处理当前数据的所有内容。这个时候唯一摆在你面前的难题就是，这个项目到底该使用哪种语言。如果整个团队上下都只会一种语言，那么这个问题就简单了：可惜现实中不会出现这种情况。 我们在这个问题上面临很多的选择，这就让选择一门语言成为了一件难事。为了缩小本文的讲解范围，我们就从如今数据处理应用最广泛的语言R、Python、Scala来入手，加上企业应用比较多的Java好了。 在选择语言时，首先
在客户现场和一些特殊环境下被下划线坑过N次方，同时也帮很多人解决很多次主机名带下划线的坑的事件，在这里记录两个典型案例分析一下，希望正在采坑的你可以看到。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 选文|康欣 翻译|佘彦遥 校对|王方思 导读 流分析有助于开发和部署解决方案，通过云端的实时流处理以获得来自设备、传感器和应用程序的实时洞察力。流分析能够实施物联网解决方案的实时分析，每秒流动数百万的事件，提供关键任务可靠性和性能，也传送实时控制板和来自设备和应用程序的数据警告，关联多个数据流并使用基于SQL的语言进行开发。流分析客户化部署和监控流任务。 流分析应用包括个性化实时股票交易分析和由金融服务公司提供的预警、实时欺诈检测；数据和身份保护服务，对传感器、执行器、
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！
AI系统的开发必须有计算机代码，而计算机程序的开发有不同类型的编程语言可以选择。本文分析哪些编程语言最适合你的人工智能或机器学习用例开发。
在Java中，有switch关键字，可以简化if条件判断语句。在scala中，可以使用match表达式替代。
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
有一个大数据项目，你知道问题领域(problem domain)，也知道使用什么基础设施，甚至可能已决定使用哪种框架来处理所有这些数据，但是有一个决定迟迟未能做出：我该选择哪种语言？(或者可能更有针对性的问题是，我该迫使我的所有开发人员和数据科学家非要用哪种语言？)这个问题不会推迟太久，迟早要定夺。 当然，没有什么阻止得了你使用其他机制(比如XSLT转换)来处理大数据工作。但通常来说，如今大数据方面有三种语言可以选择：R、Python和Scala，外加一直以来屹立于企业界的Java。那么，你该选择哪种语言
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。
Spark是专为大规模数据处理而设计的，基于内存快速通用,可扩展的集群计算引擎，实现了高效的DAG执行引擎,可以通过基于内存来高效处理数据流，运算速度相比于MapReduce得到了显著的提高。
说起建模，很多小伙伴都不陌生，就是为了理解某一事物而对该事物做出的某一种抽象，是对这个事物没有歧义的一种描述，也叫建立模型。当然，建模也分系统建模，数据建模等好多种类，那么今天，我们就来简单了解一下在Kubernetes环境下建模。
Hadoop生态系统主要包括：Hive、HBase、Pig、Sqoop、Flume、ZooKeeper、Mahout、Spark、Storm、Shark、Phoenix、Tez、Ambari。
现在先让我们了解一下 Hadoop 生态系统的构成，主要认识 Hadoop 生态系统都包括那些子项目，每个项目都有什么特点，每个项目都能解决哪一类问题，能回答这三个问题就可以了（本段属于热身…重在理解 Hadoop 生态系统组成，现状，发展，将来）。
近年来，深度学习在很多机器学习领域都有着非常出色的表现，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域有着广泛应用。面对繁多的应用场景，深度学习框架有助于建模者节省大量而繁琐的外围工作，更聚焦业务场景和模型设计本身。
在上一篇集合的分享中，讲解了Scala中集合的基本概述以及常用集合的基本操作，本次住要分享Scala中集合更高级的操作。
样例类是一种特殊类，它可以用来快速定义一个用于保存数据的类（类似于Java POJO类），在后续要学习并发编程和spark、flink这些框架也都会经常使用它。
2021年11月 微软开源一款简单的、多语言的、大规模并行的机器学习库 SynapseML（以前称为 MMLSpark），以帮助开发人员简化机器学习管道的创建。具体参见[1]微软深度学习库 SynapseML：可直接在系统中嵌入 45 种不同机器学习服务、支持 100 多种语言文本翻译。
从上图我们可以看到, 从事大数据方向可以有很多具体方向的职位. 相较于Java开发, 选择面更加广泛
Orleans是微软推出的类似Scala Akka的Actor模型，Orleans是一个建立在.NET之上的，设计的目标是为了方便程序员开发需要大规模扩展的云服务, 可用于实现DDD+EventSourcing/CQRS系统。 传统的三层体系结构包括无状态的前端,无状态的中间层和存储层在可伸缩性方面是有限制的，由于存储层在延迟和吞吐量方面的限制，这对于每个用户请求都有影响。通常办法是在中间层和存储层之间添加缓存层来提高性能。然而，缓存会失去了大部分的并发性和底层存储层的语义保证。为了防止缓存和存储池的不
Scala是可伸缩语言(Scalable Language)的缩写，读作skah-lah， 于2004年1月20日发布了第一个公开版本。其实早在2001年，Martin Odersky就开始Scala的设计工作，Martin 是瑞士洛桑联邦理工大学（EPFL）计算机与通信科学学院的一名教授， Martin曾和Haskell 语言设计者之一 Philip Wadler合作，设计了一个原型系统GJ， 最终演变为 Java 泛型。Martin还曾受雇于 Sun 公司，编写了 javac 的参考编译器，这套系统后来
之前，学习过了使用for表达式来遍历集合。我们接下来将学习scala的函数式编程，使用foreach方法来进行遍历、迭代。它可以让代码更加简洁。
根据文章内容撰写摘要总结。
Scala算是一门博采众家之长的语言，兼具OO与FP的特性，若使用恰当，可以更好地将OO与FP的各自优势发挥到极致；然而问题也随之而来，倘若过分地夸大OO特性，Scala就变成了一门精简版的Java，写出的是没有Scala Style的拙劣代码；倘若过分追求FP的不变性等特性，因为Scala在类型系统以及Monad实现的繁琐性，又可能导致代码变得复杂，不易阅读，反而得不偿失。 看来，赋予程序员选择的自由，有时候未必是好事！ 在OO世界里，设计模式曾经风靡全世界，你不懂设计模式，都不好意思说自己是程序员。现在
Spark SQL中，SQLContext、HiveContext都是用来创建DataFrame和Dataset主要入口点，二者区别如下：
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。
为了获取里面的数据，需要写成这样的形式e._2._2._2._1；开发时也许还知道各个._2 是什么，但是过一段时间，可能就忘了，此种方式出现的问题就是可读性极差。
高阶函数通常来讲就是函数的函数，也就是说函数的输出参数是函数或者函数的返回结果是函数。在Scala中函数是一等公民。
目前，大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来，为人类社会经济活动提供依据，提高各个领域的运行效率，
在数据科学领域有成千上万的包和数以百计的函数公式，你虽然不需要掌握所有的这些知识，但是有一些速查表在你的学习中是非常重要的。学习大数据包括对统计学、数学、编程知识（尤其是R、python、SQL）等知识的理解，还需要理解业务来驱动决策。这些表单也许能给你一些帮助。 Python的速查表 Python在初学者中非常受欢迎，同样足以支持那些最受欢迎的产品和应用程序，它的设计让你在编程的时候感觉同用英语写作一样自然，Python basics 或者Python Debugger的速查表覆盖了重要的语法。 Pyth
Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构，最早版本是2003年原Yahoo! Doug Cutting根据Google发布的学术论文研究而来。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。低成本、高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统，然而其赖以生存的HDFS和MapReduce组件却让其一度陷入困境——批处理的工作方式让其只适用于离线数据处理，在要求实时性的场景下毫无用武之地。因此，各
大纲 隐式转换 使用隐式转换加强现有类型 导入隐式转换函数 隐式转换的发生时机 隐式参数 隐式转换 要实现隐式转换，只要程序可见的范围内定义隐式转换函数即可。Scala会自动使用隐式转换函数。隐式转换函数与普通函数唯一的语法区别就是，要以implicit开头，而且一定要定义函数返回类型 案例：特殊售票窗口（只接受特殊人群，比如学生、老人等） scala> :paste // Entering paste mode (ctrl-D to finish) class SpecialPerson(val nam
Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构，最早版本是2003年原Yahoo!DougCutting根据Google发布的学术论文研究而来。
实体抽取（Named Entity Recognition, NER）技术，在自然语言处理（NLP）领域中占据着不可或缺的地位。它的主要任务是从文本中识别出具有特定意义的实体，例如人名、地点、组织机构名等，这对于理解和分析大量未结构化的文本数据至关重要。深入理解实体抽取技术不仅仅是掌握其基本原理和应用方法，更是要深挖其技术细节、挑战以及面对这些挑战时的创新解决方案。
目前，数据科学团队在使用机器学习模型时正面临着越来越大的压力。虽然 AI 的采用和分析持续上升，但大约有 87% 的数据科学项目从未投入生产。根据 Algorithmia 最近的调查显示，22% 的公司需要一到三个月的时间来部署模型以实现业务价值，而 18% 的公司需要三个月以上的时间。
一、Apache Spark 二、Spark SQL发展历程 三、Spark SQL底层执行原理 四、Catalyst 的两大优化
摘要：尽管在各种复杂任务中表现出色，但现代大型语言模型（LLM）仍然难以处理一些对人类来说简单直观的数学问题，例如加法。虽然我们可以很容易地学习加法的基本规则，并将其应用于任何长度的新问题，但LLM也很难做到这一点。相反，他们可能依赖于训练语料库中看到的类似“案例”来寻求帮助。我们将这两种不同的推理机制定义为“基于规则的推理”和“基于案例的推理”。由于基于规则的推理是必不可少的，获得系统的泛化能力，我们的目标是探索究竟是基于规则的或基于案例的推理Transformers器的数学问题。通过精心设计的干预实验五个数学任务，我们证实，Transformers进行基于案例的推理，无论是否使用便笺，这与以前的观察，变压器使用子图匹配/快捷学习的原因。为了缓解这些问题，我们提出了一个规则遵循微调（RFFT）技术教Transformers执行基于规则的推理。具体来说，我们在输入中提供明确的规则，然后指示Transformers背诵并一步一步地遵循规则。通过RFFT，我们成功地使LLM在1-5位数加法上进行微调，以超过95%的准确度推广到12位数加法，比暂存器高出40%以上。这一显著的改进表明，教授LLM显式使用规则有助于他们学习基于规则的推理，并在长度上更好地概括。
在Scala里存在样例类。它的意义是为了减少重复代码，预先给类定义一些常用的方法。在Scala里使用case关键字来描述样例类。
Kafka在大规模内部托管和管理方面确实很困难，但它提供的实际好处和功能超过了运营方面的挑战。
做数据科学，到底应该学习哪门编程语言呢？本文将从语言的特性、第三方库、公司使用情况来做一些分析。
Flink作为新一代的大数据项目，除了尽量匹配其他大数据项目所提供的能力之外，还拥有一些不错的特性，列举如下：
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