集合 scala的集合体系结构 List LinkedList Set 集合的函数式编程 函数式编程综合案例:统计多个文本内的单词总数 scala的集合体系结构 scala中的集合体系主要包括:Iterable、Seq、Set、Map。其中Iterable是所有集合trait的根trait。这个结构与java的集合体系非常相似 scala中的集合是分成可变和不可变两类集合的,其中可变集合就是说,集合的元素可以动态修改,而不可变集合的元素在初始化之后,就无法修改了。分别对应scala.collection.m
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
Flink1.13.6 MySQL5.7.27 JDK8 Hadoop3.1.4 集成环境Idea2020
FlinkSQL的出现,极大程度上降低了Flink的编程门槛,更加容易理解和掌握使用。今天将自己的笔记分享出来,希望能帮助在这方面有需要的朋友。
基于Spark框架使用Scala语言编程实现词频统计WordCount程序,将符号数据过滤,并统计出现的次数
计划写一个新系列,分别使用Excel、Python、Hive、SparkSQL四种方式来实现简单的数据分析功能,例如GroupBy、透视表等功能。
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。
还用说么,引入相关jar包(等下再一一说明) 包括scala,spark-assembly-1.4.1-hadoop2.5.0-cdh5.2.1.jar(按照你的spark和hadoop版本),还有在spark的lib下datanucleus的jar,mysql的数据源连接,这都是必须的~
reference case:https://blog.csdn.net/qq262593421/article/details/105768404
从文件中读取数据是创建 RDD 的一种方式. 把数据保存的文件中的操作是一种 Action. Spark 的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分:文件格式以及文件系统。 文件格式分为:Text文件、Json文件、csv文件、Sequence文件以及Object文件; 文件系统分为:本地文件系统、HDFS、Hbase 以及 数据库。 平时用的比较多的就是: 从 HDFS 读取和保存 Text 文件.
本章我们使用Spring Boot集成Scala混合Java开发一个Web性能测试平台。
Spark中的Spark Streaming可以用于实时流项目的开发,实时流项目的数据源除了可以来源于日志、文件、网络端口等,常常也有这种需求,那就是实时分析处理MySQL中的增量数据。
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。
在 Scala 当中,函数是一等公民,像变量一样,既可以作为函数的参数使用,也可以将函数赋值给一个变量. ,函数的创建不用依赖于类或者对象,而在 Java 当中,函数的创建则要依赖于类、抽象类或者接口。
Spark的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分:文件格式以及文件系统。文件格式分为:Text文件、Json文件、Csv文件、Sequence文件以及Object文件;文件系统分为:本地文件系统、HDFS、HBASE以及数据库。
先new -> directory 再 make directory as -> sources Root
两个主要方面的业务: ⚫ 第一个、数据【ETL 处理】 ◼依据IP地址,调用第三方库解析为省份province和城市city; ◼将ETL后数据保存至PARQUET文件(分区)或Hive 分区表中; ⚫ 第二个、数据【业务报表】 ◼读取Hive Table中广告数据,按照业务报表需求统计分析,使用DSL编程或SQL编程; ◼将业务报表数据最终存储MySQL Table表中,便于前端展示; 上述两个业务功能的实现,使用SparkSQL进行完成,最终使用Oozie和Hue进行可视化操作调用程序ETL和Report自动执行。
自定义Flink Source,案例分别实现了继承于SourceFunction的四个案例,三个完全自定义的Source, 另外一个Source为常见的MySQL,通过这几个案例,启发我们进行实际案例的Source研发
设计一个 var total Int 表示总人数,我们在创建一个小孩时,就把 total 加1,并且 total 是所有对象共享的就 ok 了。我们使用伴生对象来解决。 示例代码如下:
朋友多年自主研发的flink-sql 流计算可视化 UI 平台,细细品味一番确实很好用,做到真正的MSP(混合云场景)多数据多复用的情况实现,下面是这个产品的使用说明看看大家有没有使用场景。
下载文件mysql-connector-java-5.1.43.jar放到hive/lib下
本文介绍了 Scala 的强大精简语法,通过示例展示了如何利用 Scala 的特性进行高效的开发。主要包括以下内容:首先介绍了 Scala 的特点和优势,然后通过具体的代码示例演示了如何使用 Scala 进行高效的开发,包括使用隐式转换、集合操作、并发编程等。最后通过一个具体的实例,展示了如何使用 Scala 实现一个淘宝商品信息的提取和入库。
Centos 7+CDH5.7.2全部署流程 一、前期准备 1、虚拟机配置 这个配置是我在网上看到的,我就借用了这个配置: 主节点:8g内存、硬盘80g 从节点:2g内存、硬盘80g 安装系统的时候,我建议将IP和主机名都给配置好,这样就省的在系统中进行配置了,当然下面也有在系统中配置的方法。 所以如果你要使用虚拟机来完成这个配置的话,那么,你的主机的配置内存就不能低于16G了。而且还要找一个盘符较大的磁盘空间,不然到后面操作CDH的时候会很尴尬,我第一次就被卡在了硬
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了2个编程抽象:DataFrame和DataSet,并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 我们已经学习了Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快!
本文是我在中生代技术群分享的话题《创业一年经历的技术风雨》中的第一部分《产品架构与技术选型》的第二部分。我要谈的是我们产品研发过程中的技术选型。 开发语言的选型 我们选择的语言是Scala。选择它的一个主因是因为Spark;另一个原因呢?或许是因为我确实不想再写Java代码了。 其实有时候我觉得语言的选型是没有什么道理的。除了特殊的应用场景,几乎所有的程序设计语言都能满足如今的软件开发需求。所以我悲哀地看到,语言的纷争成了宗教的纷争。 在我们团队,有熟悉Java的、有熟悉JavaScript包括NodeJ
本文约定Hadoop 2.7.1安装在/data/hadoop/current,而Spark 1.6.0被安装在/data/hadoop/spark,其中/data/hadoop/spark为指向/data/hadoop/spark。
每年天猫双十一购物节,都会有一块巨大的实时作战大屏,展现当前的销售情况。这种炫酷的页面背后,其实有着非常强大的技术支撑,而这种场景其实就是实时报表分析。
经过了用户画像,标签系统的介绍,又经过了业务数据调研与ETL处理之后,本篇博客,我们终于可以迎来【企业级用户画像】之标签开发。
背景 Wix 是全世界最大的自助建站云平台,可以让每一个人通过拖拽等简单的方式轻松的创建一个漂亮的网站 这个平台上已经创建了6000万个网站,覆盖190个国家 2PB 的用户文件,每天增长1.5TB 3个数据中心,使用2个云平台(Google, AW) 每天150亿次的http请求 400人的工程师团队 架构 Wix创建于2006年,初始阶段使用的是传统的单体架构,技术构成包括Java, Hibernate, Ehcache, Tomcat, MySQL 2008年时,这个架构逐渐显现出一些问题 Wix
在Spark中,DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集,类似于传统数据库中的二维表格。 DataFrame与RDD的主要区别在于,前者带有schema元信息,即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。
在使用Spark Streaming的应用程序时,我们可能需要将计算结果保存到MySQL中,为了高效的与MySQL进行交互,这里我们使用HikariCP这个高效的数据库连接池。
10、服务器集群:192.168.0.110(master),192.168.0.111(slave1),192.168.0.112(slave2)
scala简介 scala是运行在`JVM`上的多范式编程语言,同时支持面向对象和面向函数编程 早期,scala刚出现的时候,并没有怎么引起重视,随着Spark和Kafka这样基于scala的 大数
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" x
Spark入门第一步:WordCount之java版、Scala版 Spark入门系列,第一步,编写WordCount程序。 我们分别使用java和scala进行编写,从而比较二者的代码量 数据文件 通过读取下面的文件内容,统计每个单词出现的次数 java scala python android spark storm spout bolt kafka MQ elasticsearch logstash kibana hive hbase mysql oracle sqoop hadoop hdfs m
联邦理工学院的马丁·奥德斯基(Martin Odersky)于2001年开始设计Scala。 马丁·奥德斯基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)。
1:拷贝”\资料\oracle连接驱动ojdbc8-12.2.0.1.jar”文件到本地磁盘任意目录
不知不觉,这已经是快速入门Flink系列的第7篇博客了。早在第4篇博客中,博主就已经为大家介绍了在批处理中,数据输入Data Sources 与数据输出Data Sinks的各种分类(传送门:Flink批处理的DataSources和DataSinks)。但是大家是否还记得Flink的概念?Flink是 分布式、 高性能、 随时可用以及准确的为流处理应用程序打造的开源流处理框架。所以光介绍了批处理哪里行呢!本篇博客,我们就来学习Flink流处理的DataSources和DataSinks~
在之前的几篇关于标签开发的博客中,博主已经不止一次地为大家介绍了开发代码书写的流程。无论是匹配型标签还是统计型标签,都涉及到了大量的代码重用问题。为了解决这个问题,本篇博客,我们将开始将对代码进行抽取,简便我们的开发!
📋前言📋 💝博客主页:红目香薰_CSDN博客-大数据,计算机理论,MySQL领域博主💝 ✍本文由在下【红目香薰】原创,首发于CSDN✍ 🤗2022年最大愿望:【服务百万技术人次】🤗 💝初始环境地址:【spark环境搭建(idea版本)_红目香薰-CSDN博客】💝 环境需求 环境:win10 开发工具:IntelliJ IDEA 2021.2 maven版本:3.6.3 目录 📋前言📋 环境需求 Scala 方法与函数 函数即方法,其语法: 第一种定义方法 第二种定义方法 总结 ---- 创
scala通过JDBC方式操作mysql (需要加载 mysql-connector-java 驱动)
前面几篇介绍里尝试了一些Slick的功能和使用方式,看来基本可以满足用scala语言进行数据库操作编程的要求,而且有些代码可以通过函数式编程模式来实现。我想,如果把Slick当作数据库操作编程主要
大数据环境安装和配置(Hadoop2.7.7,Hive2.3.4,Zookeeper3.4.10,Kafka2.1.0,Flume1.8.0,Hbase2.1.1,Spark2.4.0等)
Plink是一个基于Flink的流处理平台,旨在基于 [Apache Flink]封装构建上层平台。提供常见的作业管理功能。如作业的创建,删除,编辑,更新,保存,启动,停止,重启,管理,多作业模板配置等。Flink SQL 编辑提交功能。如 SQL 的在线开发,智能提示,格式化,语法校验,保存,采样,运行,测试,集成 Kafka 等。
Scala 有方法与函数,二者在语义上的区别很小。Scala 方法是类的一部分,而函数是一个对象可以赋值给一个变量。换句话来说在类中定义的函数即是方法。
下图展示了大型网站使用到的后端编程语言: 📷 1、Google.com 前端:JavaScript 后端:C, C++, Go, Java, Python 数据库:BigTable, MariaDB 2、YouTube.com 前端:JavaScript 后端:C/C++, Python, Java, Go 数据库:BigTable, MariaDB 3、Facebook.com 前端:JavaScript 后端:Hack, PHP (HHVM), Python, C++, Java, Erlang, D,
本章主要介绍如何在Spring Boot的Web应用中使用Mysq数据库,也充分展示Spring Boot的优势(尽可能少的代码和配置).
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