将maven打包的方式,改为Scala的打包方式,初始化创建的时候,都是maven的打包,也就是默认Java的,还是需要更换为Scala的打包方式。
Vertx是一个高效的异步框架,支持Java、Scala、JavaScript、Kotlin等多种语言。在非性能调优的场景下,TPS可以高达2-3万,同时,支持多种数据源也提供了异步支持。
Spark开发测试运行环境安装 VirtualBox下载地址 https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads image.png 操作系统下载地址 http:/
依赖 我们可以选择外部的porm.xml也可以选择在内部的porm.xml 两者的对比:
root用户vim ~/.bash_profile非root用户只对当前用户生效vim /home/用户名/.bash_profile
该项目是一个跨平台的 ChatGPT/Gemini UI(Web/PWA/Linux/Win/MacOS),提供一键部署私人 ChatGPT 应用,支持 GPT3、GPT4 和 Gemini Pro 模型。它具有快速部署、体积小巧的客户端、Markdown 支持、响应式设计等特点。
在 Windows 中安装 Scala ,需要先安装 JDK, 参考 http://blog.csdn.net/zixiao217/article/details/52844169 安装JDK。
Linux下安装Scala步骤如下: 首先访问下载链接:http://www.scala-lang.org/download/默认这里下载的是Windows版本,这时点击上面的All download
Spark简介 Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms, Machines, and People Lab)开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处,Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台
SBT 是 Scala 的构建工具,全称是 Simple Build Tool, 类似 Maven 或 Gradle。 SBT 的野心很大,采用Scala编程语言本身编写配置文件,这使得它稍显另类,虽然增强了灵活性,但是对于初学者来说同时也增加了上手难度。另外由于SBT默认从国外下载依赖,导致第一次构建非常缓慢,使用体验非常糟糕! 如果你是一名Scala初学者,本文希望帮你减轻一些第一次使用的痛苦。
编辑 /etc/profile 文件,添加变量 export SCALA_HOME=/usr/local/scala
Scala 语言可以运行在Window、Linux、Unix、 Mac OS X等系统上。
在安装spark之前,需要安装hadoop集群环境,如果没有可以查看:Hadoop分布式集群的搭建
当前最著名的交互式编程环境莫属Jupyter Notebook了,程序员可以启动一个交互的Session,在这Session中编写代码、执行程序、获取结果,所见即所得。
一、Java安装 1、安装包准备: 首先到官网下载jdk,http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-downloads-1880260.html,我下载jdk-7u79-linux-x64.tar.gz,下载到主目录 2、解压安装包 通过终端在/usr/local目录下新建java文件夹,命令行: sudo mkdir /usr/local/java 然后将下载到压缩包拷贝到java文件夹中,命令行: 进入jdk压缩包所在目录
学习一门新的编程语言时,往往会从"hello world"程序开始,而接触一套新的大数据计算框架时,则一般会从WordCount案例入手,下面以大数据中最经典入门案例WordCount为例,来编写Flink代码,Flink底层源码是基于Java代码进行开发,在Flink编程中我们除了可以使用Java语言来进行编写Flink程序外,还可以使用Scala、Python语言来进行编写Flink程序,在后文章中我们将会主要使用Java和Scala来编写Flink程序。下面来准备下Flink开发环境。
项目github地址:bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star,留言,一起学习进步
Jdk版本: 11 Flink版本: 1.18.0 Linux版本: Centos 7.5.6
前言 从刚开始接触Mxnet这个框架到现在已经大概四个月了。Mxnet最吸引我的地方就是它提供了 很多语言的接口,其中有Scala(my favorite),这是我从Caffe转过来的原因之一。 Mxnet是我第一个参与的开源项目,可以说这四个月来我学到了很多东西。 本文的其中目的在于介绍一下如何用 Mxnet Scala 包来开发自己的 deep learning 的应用,有 哪些坑需要注意的,最后就是安利一下Mxnet 这个框架了。 然后,还有就是Mxnet Scala Pack
问题导读 1.IntelliJ IDEA是否可以直接创建Scala工程? 2.IntelliJ IDEA安装,需要安装哪些软件? 3.IntelliJ IDEA如何安装插件? 各种开发环境的搭建,其实都是听简单。甚至我们可以通过命令行来开发。而且最原始的编程,其实可以通过文本或则cmd即可。还有maven,sbt等。后来的发展过程中,为了更加方便我们编程,于是发展出来了,更高级的编程工具,Java有eclipse等工具,而Scala有IntelliJ IDEA.当然eclipse也可以写Scala代
前言 论文链接:Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution 论文的补充资料:Supplementary Material 以下Github链接是各种深度学习框架的实现: 1, Torch fast-nueral-style 2, Tensorflow fast-nueral-style 3, Keras fast-nueral-style 4, Chainer fast-nueral-style 5, 还有我基于Mx
摘 要 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概述 什么是Scala 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。 为什么要学Scala 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。 速度快:Scala语言表达能力强,一行代码抵得上Java多行,开发速度快;Scal
Kafka 是通过 Scala 和 Java共同编写的语言,之所以选择2.7.2的版本是因为这个版本的Kafka是最后一版本保留ZK的版本。
并且会在此提醒你安装一些插件,能出现在这里的插件,说明肯定是微软官方比较认可的插件,质量自然不必多说。
背景是这样的:手上有一个学长之前实现的Spark项目,使用到了GraphX,并且用的Scala编写,现在需要再次运行这个项目,但如果直接在IDEA中打开项目,则由于各种错误会导致运行失败,这里就记录一下该如何使用IDEA来加载老旧的Spark项目。 注意:默认你的机器已有Scala环境,项目使用IDEA打开,对Sbt不做要求,因为这里采用的是NoSbt方式添加依赖的。
实验环境建议使用jdk11,如果 java version 显示的是之前安装的其它版本jdk,可以切换到新安装的jdk11:
随着 MXNet 1.2.0 版本的发布,新的 MXNet Scala API 接口也发布了。这次发布的 Scala,里面的推理应用程序致力于优化开发者体验。Scala 是一个通用目的程序语言,支持功能性编程和较强的静态类型系统,它被用于平台的高度分布式处理像 Apache Spark。
之前Spark 2.0 刚发布不久后的第一个小版本,Structured Streaming 终于支持Kafka了,但是只支持Kafka 1.0 而不支持Kafka 0.8。用Spark的开发可是没办法决定基础设施Kafka的版本的,而且你知道在一个业务成熟的公司更换这种如此重要的基础设置的版本的阻力和风险有多大么?这简直让我们这些渴望能体验Spark新功能的痛心疾首。
Hadoop在整个大数据技术体系中占有至关重要的地位,是大数据技术的基础和敲门砖,对Hadoop基础知识的掌握程度会在一定程度决定在大数据技术的道路上能走多远。
XGBoost是“Extreme Gradient Boosting”的缩写,是一种高效的机器学习算法,用于分类、回归和排序问题。它由陈天奇(Tianqi Chen)在2014年首次提出,并迅速在数据科学竞赛和工业界获得广泛应用。XGBoost基于梯度提升框架,但通过引入一系列优化来提升性能和效率。
从刚开始接触Mxnet这个框架到现在已经大概两年了。MXNet最吸引我的地方就是它提供了
1 系统环境 搭建的系统环境为centos7.5。 root@localhost ~]# lsb_release -a LSB Version: :core-4.1-amd64:core-4.1-noarch Distributor ID: CentOS Description: CentOS Linux release 7.5.1804 (Core) Release: 7.5.1804 Codename: Core 2 修改主机名 2.1 主机名修改为hadoop1。 [root@
刚开始学Spark,之前一直都是在服务器里用Spark-shell进行简单学习的,后来觉得这样实在是很不方便,于是就决定利用Eclipse ide来进行开发,不过这当中遇到了很多问题,搞了半天总算搞得差不多了,下面就记录下环境搭建的步骤方便重新配置。
Scala 简介 Scala 是一门多范式(multi-paradigm)的编程语言,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 运行在Java虚拟机上,并兼容现有的Java程序。 Scala 源代码被编译成Java字节码,所以它可以运行于JVM之上,并可以调用现有的Java类库。 准备工作 环境 JDK:1.8 Scala:Scala-2.13.0 依赖环境 Scala 语言可以运行在Window、Linux、Unix、 Mac OS X等系统上。 Scala是基于java之上,
论文链接:Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution
Scala下载地址:https://www.scala-lang.org/download/
在《大数据之脚踏实地学10--Hive独立式安装》一文中我们已经介绍了Hive工具的安装流程,基于Hive可以轻松的在Hadoop集群内实现SQL语句的落地。如果没有她,数据的管理操作都要通过编写Java代码,运行Map-Reduce,那将是一件非常头疼的事。
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
Ubuntu16.04安装后1.安装常用软件搜狗输入法+编辑器Atom+浏览器Chome+视频播放器vlc+图像编辑器GIMP Image Editor安装+视频录制软件RcordMyDesktop安装.2.开发环境配置.JDK环境配置+Scala环境配置+nodejs环境配置+开发工具intellij IDEA安装+Python数据分析环境配置+Jupyter开发工具安装+Python多版同时支持. 1.Ubuntu16.04安装常用软件(搜狗输入法+编辑器Atom+浏览器Chome+视频播放器vlc+视
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink 被设计为在所有常见的集群环境中运行,以内存中速度和任何规模执行计算。
10、服务器集群:192.168.0.110(master),192.168.0.111(slave1),192.168.0.112(slave2)
上一篇文章中我对新一代大数据处理引擎Flink做了简单的介绍,包括:批量计算与流式计算的区别、流式计算引擎的重要性,以及Flink相比其他流式计算引擎的优势。因为Flink性能优秀,解决了之前流式计算引擎的痛点,非常适合电商促销、风险控制、异常检测、金融交易等领域,阿里、腾讯、华为、美团、滴滴等大公司为了保证业务的实时性,正在积极将Flink部署在生产环境。Flink是当前大数据界冉冉升起的新星。比起Hadoop和Spark,精通Flink技术的人才相对较少,因此,掌握Flink技术对于转行或跳槽的朋友来说显得越发重要。
进入 kafka 源码根目录下,执行gradle wrapper命令,下载 wrapper 包:
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
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
IDEA 全称 IntelliJ IDEA,是java语言开发的集成环境,IntelliJ在业界被公认为最好的java开发工具之一,尤其在智能代码助手、代码自动提示、重构、J2EE支持、Ant、JUnit、CVS整合、代码审查、创新的GUI设计等方面的功能可以说是超常的。IDEA是JetBrains公司的产品,这家公司总部位于捷克共和国的首都布拉格,开发人员以严谨著称的东欧程序员为主。
本文介绍了如何在Ubuntu 16.04上安装Python 2和Python 3,以及相关的依赖和开发环境。同时还介绍了如何配置Jupyter Notebook和安装Node.js。最后还提供了一些有用的命令和文档链接,以帮助读者更好地使用这些工具。"
http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.1.0-bin-hadoop1.tgz
一年多没更新博客了,这一年博主经历了很多,也学到了很多,近期会持续更新文章,主题不固定,哦,对了,博主跟几个朋友一起创建了一个大数据的技术社区,我们每周都会有技术分享以及技术交流的会议,目前社区人数高达800+,感兴趣的朋友可以扫描上方的二维码关注下社区的公众号,同时也可以添加博主的VX,邀你进群咱们一起交流啊!!!!
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