👆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
一、大数据技术基础 1、linux操作基础 linux系统简介与安装 linux常用命令–文件操作 linux常用命令–用户管理与权限 linux常用命令–系统管理 linux常用命令–免密登陆配置与网络管理 linux上常用软件安装 linux本地yum源配置及yum软件安装 linux防火墙配置 linux高级文本处理命令cut、sed、awk linux定时任务crontab 2、shell编程 shell编程–基本语法 shell编程–流程控制 shell编程–函数 shell编程–综合案例–自
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允许你用指令式风格编程,但是鼓励你采用一种更函数式的风格。如果你是从指令式的背景转到Scala来的——例如,如果你是Java程序员——那么学习Scala是你有可能面对的主要挑战就是理解怎样用函数式的风格编程。我们明白这种转变会很困难,在本书中我们将竭尽所能把你向这方面引导。不过这也需要你这方面的一些工作,我们鼓励你付出努力。如果你来自于指令式的背景,我们相信学习用函数式风格编程将不仅让你变成更好的Scala程序员,而且还能拓展你的视野并使你变成通常意义上好的程序员。 通向更函数式风格路上的第一步是
近年来大数据BigData、人工智能AI、物联网Iot等行业发展迅猛,很多人都想要从事大数据技术开发工作,但是,请问要怎么做,路线是什么?从哪里开始学?学哪些?这是一个大问题。对于我自己来说,最近也在学一些大数据开发相关的技术,所以之前整理了一份《大数据技术学习路线》,希望对你有所帮助。
---- spark是用Scala语言来写的,因此学习Scala成为spark的基础。当然如果使用其它语言也是可以的。从性能上来讲,及代码简洁等方面,Scala是比较好的一个选择。 当前我们的生活都是处于快节奏,各方面都讲究快,快--讲究的是效率,这里同样是想让大家快速入门Scala,如同吃快餐一样,因此命名为快餐Scala。文中如有不当之处,大家多批评指正。 Scala是函数式编程,继承了其它语言的很多特点,并且发展了自己特性。因此下面所涉及的内容,需要熟悉一门语言,特别是Java语言。如果没有语言基础
如果你想要学好大数据最好加入一个好的学习环境,可以来这个Q群251956502 这样大家学习的话就比较方便,还能够共同交流和分享资料
在当今数字化时代,互联网中蕴藏着海量的数据,而网络爬虫技术则是获取这些数据的重要工具之一。而Scala作为一种功能强大的多范式编程语言,结合了面向对象和函数式编程的特性,为网络爬虫开发提供了更多的可能性。在本文中,我们将结合网络爬虫技术和Scala编程,以爬取QQ音乐的音频资源为例,深入探讨网络爬虫的原理和Scala在实践中的应用。
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
我们用IDEA创建Spark项目的时候,默认都是使用SBT作为构建工具的,那么SBT是个啥?
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类。
《编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言》 :零基础入门 《穿越计算机的迷雾》:零基础,但是读起来没有《编码》流畅 《程序是怎么跑起来的》 :除了第6章是讲压缩之外,别的都应该读一下
曾记得我在读研的时候,参加了中国统计年会(2013年),在会上很多领域内的专家都谈及了大数据一词,然而那个时候的我并没有那么敏感。短短5年过去了,大数据行业发展之迅速,技术迭代之成熟,迫使自己不断地学习新的技能。对于大数据领域,有哪些必备技能需要掌握呢?
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。
目前人工智能和大数据火热,使用的场景也越来越广,日常开发中前端同学也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解。
《Scalaz(0) - 写在前面》介绍了函数式编程(FP)和面向对象编程(OOP)的概念,并讨论了它们在计算机编程领域的应用。文章还介绍了Scala语言中的函数式编程特性,并强调了Scalaz在函数式编程领域的重要性。
在学习大数据之初,很多人都会对编程语言的学习有疑问,比如说大数据编程主要用什么语言,在实际运用当中,大数据主流编程是Java,但是涉及到Spark、Kafka框架,还需要懂Scala。今天的大数据入门分享,我们就来对Java和Scala这两门语言的编程做个对比。
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
最近在学习Scala编程,想要将本地代码push到gitee中,一直出现如下错误:
Flink提供三层API。 每个API在简洁性和表达性之间提供不同的权衡,并针对不同的用例。
一、JavaSE 1、Java开发环境搭建 2、Java基础语法 3、Java面向对象 4、异常 5、数组/算法 6、常用类 7、集合/数据结构 8、IO流 9、线程 10、反射机制 11、网络编程 12、注解Annotation 13、MySQL初级 14、JDBC 二、JavaWeb初级 1、HTML/HTML5 2、CSS/CSS3 3、JavaScript 4、jQuery 5、Bootstrap 6、XML+XPath 7、Servlet 8、Jsp 9、EL 10、JSTL 11、Filte
随着互联网的使用人数越来越多,产生的数据也越来越多。根据数据我们可以分析出很多有用的信息。这也就是当前为什么大数据这么火的行为。
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
从2013年,每年都要下载gatling的版本试使用一下,看看其特性,今天事2019年第一次看gatling,发现gatling终于走上企业级应用了,终于走上商用了,意味着从此在通用性能测试领域有了新的选择。
虽说人生没有白走的路,新的一年来到,会的还是原来的知识,人的身价就摆在那里,无论怎么折腾,也不会拿到更好的offer。所以在年轻还有拼劲的时候多学学知识,寻找自身的不足,查漏补缺非常重要。**今天小编给大家带来的是绝对的干货!以下是我自己这些年爬过的那些坑。在大数据开发这一块来说还算是比较全面的吧!废话不多说,直接上干货!
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段,处理的数据量通常是TB级,甚至是PB或EB级的数据,这是传统数据处理手段所无法完成的,其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等,汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。
1.《fluent python》(中文版:《流畅的python》) 这本书来源于某个公众号的推荐(忘了是哪个了),在读这本书之前,已经阅读了市面上很多python书籍,比如《python核心编程》,《python学习手册》,《python源码剖析》,这些书籍在一定程度上写的很不错,但给你的感觉就像是读官方文档,没有注入作者自己的想法,直到遇上了《流畅的python》,这本书从数据模型开始讨论,从python的基础数据结构开始引入整个python的设计哲学,对!这本书灌输给你的就是python是如何设计它的语言特性的,一般的书你读了可能就是对的,就应该这么写,作者不会去剖析为什么要这么写,这本书不然,处处体现了python的为什么要这么设计,而不是告诉你要怎么写。不剧透了,如果要进阶python,这本书是不二之选。(注:如果有可能可以去读读英文原版,因为我读了翻译版后,找了原版再去复习了一遍,感觉目前的翻译版本翻译的不怎么好,有些细节在翻译的过程中丧失了。) 2.《designing data-intensive application》(暂无翻译版) 这本书是有关数据系统设计的书,可以这么说,读完这本书再去读大数据的相关论文就是事半功倍,很后悔之前没读这本书就读了那些大数据的相关论文,现在慢慢的回过头再去回味那些论文,很多疑惑都解开了。全书以数据库评价指标开头,从单机的数据模型,存储、搜索、文件格式、传输慢慢聊到分布式系统下的一致性和共识,最后再整合,让你拍案叫绝。唯一的遗憾在于它至今没有中文版。 3.《programming in Scala》(中文版:《Scala编程》) 这本书的作者就是Scala的设计者,显然书籍的含金量不容置疑。全书充满着书生的学究气,不把一件事挖到底决不罢休。作为语言的设计者,除了描述Scala的使用,也会讲述Scala这门语言为什么要这么设计。如果你是初学者,我觉得这本书不适合你,虽然这本书也包含了入门,但是作者显然没把你当作初学者看待。 其实还读了一些网上书单推荐的书,例如《高可用架构》,《clean architecture》等,这些书感觉都像是一种描述性的语气讲述着知识点,知其然而不知其所以然,读读即可。
尤其对于阅读计算机类技术图书,从头到尾阅读一本书,伤害了一代原本应成为高级程序员的筒子们。
大数据作为时下火热的IT行业的词汇,随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临,大数据开发也应运而生。
今日洞见 文章作者来自ThoughtWorks:吴雪峰,配图来自网络。 本文所有内容,包括文字、图片和音视频资料,版权均属ThoughtWorks公司所有,任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站,在使用时必须注明"内容来源:ThoughtWorks洞见",并指定原文链接,违者本网将依法追究责任。 2016年3月,笔者有幸和诸多对Scala感兴趣的人一起,跟Scala的创始人Martin Odersky做了一次面对面的交流。下面是这次交
我们在系统学习大数据的之前,要先了解大数据开发是在什么系统平台下进行的。所以我们在学之前要先学习Linux的知识,这部分显得格外的重要。
序列是一门高级语言里都会具备的一种数据结构,Scala和Python也不例外。在不同的语言里,序列有着各种不同的别称以及增添了不同的功能,今天只关注Scala和Python基本的内置数据结构。Python要介绍的有两种,分别是列表和元组;Scala里的则是数组,列表和元组。不要被相同的名字糊弄了,Python和Scala的列表和元组虽然同名,但本质上是不一样的。
本文介绍了Scala语言中的泛函编程,从类型系统和函数式编程两个角度进行了讲解。首先介绍了Scala的类型系统特性,包括集合操作、类型推导和模式匹配。然后讲解了函数式编程在Scala中的应用,包括尾递归、纯函数、不可变数据结构、柯里化和匿名函数。通过几个示例展示了如何在Scala中实现泛函编程,包括计算第n个斐波那契数、使用高阶函数和匿名函数处理数据。最后介绍了如何使用Scala的函数作为输入参数或返回值,以及如何使用函数文本和匿名函数。
这是一篇为公司内部”scala热情workshop”活动准备的文章,面向Scala初学者,目的在于帮助大家能尽早就建立起对Scala的整体认识,少走弯路。当然由于水平有限,有些地方可能不准确,不过如果
在scala编程中,想实现从字符串转化为timestamp的过程中,查找相关资料,才发现资料还是不多。因此在这里将实现过程记录一下。
在前面的一系列Scala编程基础中,我们介绍了Scala的基本语法、控制流、自定义函数、数据结构等内容。从本期开始将会陆续介绍Scala中面向对象的编程内容,包括类、对象、继承以及特质等。
要问当下最热门的IT技术,大数据可占一席之地;要问当下最网红的IT岗位,数据分析师也必将榜上有名。二者结合,自然就是大数据分析师。所谓大数据分析,个人理解就是在传统数据分析思维和技能的基础上,加持大数据工具,而Spark作为一个优秀的分布式计算框架,自然可作为大数据分析的必备技能。进一步地,虽然Spark提供了4种主流语言,其中不乏Python这种网红,但Scala作为Spark的原生开发语言,仍不失为应用Spark开发的首选。
spark sql提供了更快的查询性能,如何能够更快的体验,开发和调试spark sql呢?按照正规的步骤我们一般会集成hive,然后使用hive的元数据查询hive表进行操作,这样以来我们还需要考虑跟hive相关的东西,如果我们仅仅是学习spark sql查询功能,那么仅仅使用IDEA的IDE环境即可,而且能够在win上快速体验,不需要hive数据仓库,我们直接使用数组造点数据,然后转成DF,最后直接使用spark sql操作即可。 首先,看下pom文件的核心依赖: 然后看一个例子spark sql的测试
随着大数据时代的到来,网页爬虫作为一种高效的数据收集工具,被广泛应用于互联网数据抓取和信息抽取。而知乎是一个知识分享平台,拥有大量的用户生成内容。通过爬虫获取知乎数据,企业和研究人员可以进行深入的数据分析和市场研究,了解用户的需求、兴趣和行为模式,从而为产品开发、市场定位和营销策略提供数据支持。本文将介绍如何使用Scala编程语言结合PhantomJS无头浏览器,开发一个简单的网页爬虫,以访问并抓取知乎网站上的数据。
4.4 共享变量 一般来说,当一个被传递给Spark操作(例如,Map和Reduce)的函数在一个远程集群上运行时,该函数实际上操作的是它用到的所有变量的独立副本。 这些变量会被复制到每一台机器,在远程机器上对变量的所有更新都不会传回主驱动程序。默认来说,当Spark以多个Task在不同的Worker上并发运行一个函数时,它传递每一个变量的副本并缓存在Worker上,用于每一个独立Task运行的函数中。 有时,我们需要变量能够在任务中共享,或者在任务与驱动程序之间共享。 而Spark提供两种模式的共享变量
欢迎访问PlayScala社区(http://www.playscala.cn) 下划线这个符号几乎贯穿了任何一本Scala编程书籍,并且在不同的场景下具有不同的含义,绕晕了不少初学者。正因如此,下划线这个特殊符号无形中增加Scala的入门难度。本文希望帮助初学者踏平这个小山坡。 1. 用于替换Java的等价语法 由于大部分的Java关键字在Scala中拥有了新的含义,所以一些基本的语法在Scala中稍有变化。 1.1 导入通配符 *在Scala中是合法的方法名,所以导入包时要使用_代替。 //Java
本文主要讲解Scala的并发(并行)编程,那么为什么题目概称geotrellis使用(六)呢,主要因为本系列讲解如何使用Geotrellis,具体前几篇博文已经介绍过了。我觉得干任何一件事情基础很重要,就像当年参加高考或者各种考试一样,老师都会强调基础,这是很有道理的。使用Geotrellis框架的基础就是Scala和Spark,所以本篇文章先来介绍一下Scala编程语言,同样要想搞明白Scala并发(并行)编程,Scala基础也很重要,没有Scala语言基础就谈不上Scala并发编程也就更谈不
前一段时间我们探讨了SDP的一个基于集群的综合数据平台解决方案,由多种数据库组成,包括:JDBC, Cassandra 及MongoDB。其中Cassandra和MongoDB属于分布式数据库,可以在集群中任何部署节点调用。而JDBC数据库则是非分布式的,无法部署在多个节点。假设我们把每种数据库的数据处理功能以微服务microservice形式提供出来的话,任何从其它集群节点对JDBC数据库微服务的调用都需要进行数据的序列化(serialization)。虽然Cassandra和MongoDB是分布式
Scala中if/else 语法结构和java,C++一样,不过,在Scala中if/else表达式有值,这个值就是跟在if或者else之后的表达式的值,例如:
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 --------
在当今数字化时代,网络数据的抓取和处理已成为许多应用程序和服务的重要组成部分。本文将介绍如何利用Scala编程语言结合Apache HttpClient工具库实现网络音频流的抓取。通过本文,读者将学习如何利用强大的Scala语言和Apache HttpClient库来抓取网络上的音频数据,以及如何运用这些技术实现数据获取和分析。
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