实现break是用breakable{}将整个for表达式包起来，而实现continue是用breakable{}将for表达式的循环体包含起来就可以了
本篇作为scala快速入门系列的第八篇博客,为大家带来的是关于break和continue的相关内容。
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() } } )
继续上一篇《Scala基础操作（1）———Scala解释器，声明变量，字符串》给大家接着分享下面的操作！！！！！！
Scala也为for循环这一常见的控制结构提供了非常多的特性，这些for循环的特性被称为for推导式或for表达式。 范围数据循环
Scala中没有break和continue这两个关键字，而是以scala.util.control.Breaks类的工具形式提供的。并且需要加上breakable方法来修饰语句块：
scala 是没有 continue 的，但是包含 break，可以用 break 构造出 continue 的效果
scala中没有三目运算符，因为根本不需要。scala中if else表达式是有返回值的，如果if或者else返回的类型不一样，就返回Any类型（所有类型的公共超类型）。 例如：if else返回类型一样
循环守卫，即循环保护式（也称条件判断式，守卫）。保护式为 true 则进入循环体内部，为 false 则跳过，类似于 continue。
文章目录 Scala第四章节 章节目标 1. 流程控制结构 1.1 概述 1.2 分类 2. 顺序结构 2.1 概述 2.2 代码演示 2.3 思考题 3. 选择结构(if语句) 3.1 概述 3.2 分类 3.3 单分支 3.3.1 格式 3.3.2 执行流程 3.3.3 示例 3.4 双分支 3.4.1 格式 3.4.2 执行流程 3.4.3 示例 3.5 多分支 3.5.1 格式 3.5.2 执行流程 3.5.3 示例 3.6 注意事项 3.7 嵌套分支 3.8 扩展: 块表达式 4.
编程语言中最为基础的一个概念是控制结构，几乎任何代码都无时无刻不涉及到，其实也就无外乎3种：顺序、分支和循环。本文就来介绍Scala中控制结构，主要是分支和循环。
try/catch 用于捕获一个或者多个异常 和Java语法类似，不同之处在于catch代码块中使用match表达式的方法
在开发过程中，我们经常会遇到这样的需求：循环执行某个操作，当满足一定条件的时候循环终止。最常见的场景就是累加数组中的元素，一直到大于某个值，用伪代码来描述就是：
----------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 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Scala语法介绍 1、语法规则 1.会将方
collect是Spark RDD一个非常易用的action，通过collect可以轻易获得一个RDD当中所有的elements。当这些elements是String类型的时候，可以轻易将整个RDD转化成一个List<String>,简直不要太好用。 不过等一等，这么好用的action有一个弱点，它不适合size比较的element。举个例子来说吧。请看下面这段代码： ... ... JavaPairInputDStream<String, String> messages = KafkaUtils.cr
本篇作为scala快速入门系列的第七篇博客，为大家带来的是关于循环的相关内容。
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：
有的时候，我们可能需要多次执行同一块代码。一般情况下，语句是按顺序执行的：函数中的第一个语句先执行，接着是第二个语句，依此类推。
运算符是一种特殊的符号，用以表示数据的运算、赋值和比较等。 1、算术运算符 2、赋值运算符 3、比较运算符(关系运算符) 4、逻辑运算符 5、位运算符
由于Spark主要是由Scala编写的，虽然Python和R也各自有对Spark的支撑包，但支持程度远不及Scala，所以要想更好的学习Spark，就必须熟练掌握Scala编程语言，Scala与Java较为相似，且在Scala中可以调用很多Java中的包，本文就将针对Scala中的基础数据结构、循环体以及错误处理机制进行基础的介绍；
早期，scala刚出现的时候，并没有怎么引起重视，随着Kafka和Spark这样基于scala的大数据框架的兴起，scala逐步进入大数据开发者的眼帘。scala的主要优势是它的表达性。
想处理的问题是：统计一个单词相邻前后两位的数量，如有w1,w2,w3,w4,w5,w6,则：
昨天整理了一下Scala的一些基本内容，不是很全面，不过作为学习Spark的基础足够了， 如果需要系统的学习Scala，建议还是去菜鸟教程一步步的看下来会比较条理一些， 今天贴一些代码，GitHub的话找时间再上传，最近挺忙，昨天的笔记都差点拖更... 9、Scala代码笔记 import java.util.concurrent.TimeUnit import Scala.collection.mutable.ListBuffer /** * Scala中class相当于java的class */ c
一开始学Scala的时候可能会感觉各种不适应，尤其是写惯了C++/Java这样的语言后。感觉更重要的思想跟编程习惯上的改变。一旦写多了熟练使用了，那就一个字 真香！
人与人之间通过语言来交流沟通，互相协作。人与计算机之间怎样“交流沟通”呢？答案是编程语言。一门语言有词、短语、句子、文章等，对应到编程语言中就是关键字、标识符、表达式、源代码文件等。通常一门编程语言的基本构成如下图所示
前面一篇文章讨论了ConsumerFetcherManager的MaxLag与ConsumerOffsetChecker的lag值的区别。但是关于MaxLag的值还没有讲的太透彻，这里再深入一下，如何让ConsumerFetcherManager的MaxLag有值。
低代码这个词这两年热闹起来，冒出一堆创业团队搞这东西。以前只知道代码有长短，现在才知道代码还有高低。
最近狂写了一个月的Spark，接手的项目里的代码以Scala语言为主，Java为辅，两种语言混合编码。发现要深入地掌握Scala，很有必要学习一下Java，以便理解JVM语言的编译执行和打包机制，并通过对比加深对Scala的静态语言和脚本语言双重特性的理解。
实时热门统计 操作步骤： 先从Kafka读取消费数据 使用map算子对数据进行预处理 过滤数据，只留住pv数据 使用timewindow，每隔10秒创建一个20秒的window 然后将窗口自定义预聚合，并且兹定于窗口函数，按指定输入输出case操作数据 上面操作时候返回的是DataStream，那么就根据timestampEnd进行keyby 使用底层API操作，对每个时间窗口内的数据进行排序，取top package com.ongbo.hotAnalysis import java.sql.Times
如果scalaz-stream真的是一个实用的数据流编程工具库的话，那它应该能处理同时从多个数据源获取数据以及把数据同时送到多个终点（Sink），最重要的是它应该可以实现高度灵活的多线程运算。但
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。
开发flink应用我们需要引入对应的maven依赖 flink-java、flink-streaming-java，以及 flink-clients（客户端，也可以省略）
（1）Scala和Java一样属于JVM语言，使用时都需要先编译为class字节码文件，并且Scala能够直接调用Java的类库。
因为项目需要对大量数据进行排序计算top k，开始了解并行计算框架，接触了spark，spark都是用scala写的，所以为了了解spark，恶补了一阵scala语言。 这是一种非常简练的函数式语言，最让我感觉兴趣的就是它天然支持并行计算，并且因为生成的目标代码是java虚拟上的class，所以与java有着天然的亲和力。可以与java代码之间自由的互相调用。 原本是想通过spark架构来实现大数据的快速排序(实现top k)，仔细研究了spark后发现有难度，就暂时放弃了这个方案。但是想到了新的解决方法，就是利用scala(研究spark的副产品)的并行特性来实现大数据的快速排序模块，加入到系统中，供java代码调用。。。 下面的代码就是这个模块的核心排序算法。 总体的流程就是：
解决方法：Failed to acquire lock on file .lock in /var/log/kafka-logs.--问题原因是有其他的进程在使用kafka，ps -ef|grep kafka，杀掉使用该目录的进程即可；
在大数据程序流行的今天，许多程序都面临着共同的难题：程序输入数据趋于无限大，抵达时间又不确定。一般的解决方法是采用回调函数（callback-function）来实现的，但这样的解决方案很容易
概述 Flink 环境 local,版本 Flink.1.7.2 用官网示例WordCount Scala程序分析源码 本文从source、operator、sink三个方面详细分析源码实现 源码: https://github.com/opensourceteams/fink-maven-scala-2 时序图 https://github.com/opensourceteams/fink-maven-scala-2/blob/master/md/images/005-source-operation-s
算法思路相同,都是使用dummy节点和cur指针,两两交换链表节点,并返回dummy.next作为结果。
在《基于flink的电商用户行为数据分析【3】| 实时流量统计》这篇文章中，博主为大家介绍了基于服务器 log 的热门页面浏览量统计。 最后通过运行结果的验证，我们发现，从 web 服务器 log 中得到的 url，往往更多的是请求某个资源地址（/*.js、/*.css），如果要针对页面进行统计往往还需要进行过滤。而在实际电商应用中，相比每个单独页面的访问量，我们可能更加关心整个电商网站的网络流量。这个指标，除了合并之前每个页面的统计结果之外，还可以通过统计埋点日志数据中的“pv”行为来得到…
最近在梳理Python中可以制作数据地图的可视化工具包，分别实践了geopandas、folium、Basemp,通过对比发现，静态地图中最为成熟的最终还得是Basemap工具，它是mpl_toolkits包中的一个专门用于构建地理信息数据可视化的扩展库。
大家对简单数据类型的比较都很清楚，但是针对array、map、struct这些复杂类型，spark sql是否支持比较呢？都是怎么比较的？我们该怎么利用呢？
Go语言相对比较简单，与C语言有点像，所以在有C基础的情况下，再学习下Go的特性，基本就懂得怎么写了，学起来不会像Scala那么痛苦，太多的特性及语法糖。Go奉行的“大道至简”的设计理念，这个理念一直贯穿语言的每个细节，为学习及开发提供了很多便利。
Spark是一个开源的通用分布式计算框架，支持海量离线数据处理、实时计算、机器学习、图计算，结合大数据场景，在各个领域都有广泛的应用。Spark支持多种开发语言，包括Python、Java、Scala、R，上手容易。其中，Python因为入门简单、开发效率高（人生苦短，我用Python），广受大数据工程师喜欢，本文主要探讨Pyspark的工作原理。
回调API和核心API 回调 API： 启动一个事务，执行指定的操作，并提交（或出错时中止）。 自动包含 "TransientTransactionError" 和 "UnknownTransactionCommitResult" 的错误处理逻辑。 核心 API： 需要显式调用来启动事务并提交事务。 不包含 "TransientTransactionError" 和 "UnknownTransactionCommitResult" 的错误处理逻辑，而是为这些错误提供了包含自定义错误处理的灵活性。 回调API
总的来说，每一个Spark的应用，都是由一个驱动程序（driver program）构成，它运行用户的main函数，在一个集群上执行各种各样的并行操作。Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集 (resilient distributed dataset,RDD)，它是元素的集合，划分到集群的各个节点上，可以被并行操作。RDDs的创建可以从HDFS(或者任意其他支持Hadoop文件系统) 上的一个文件开始，或者通过转换驱动程序（driver program）中已存在的Scala集合而来。用户也可以让Spark保留一个RDD在内存中，使其能在并行操作中被有效的重复使用。最后，RDD能自动从节点故障中恢复。
原因分析：producer向不存在的topic发送消息，用户可以检查topic是否存在 或者设置auto.create.topics.enable参数
学习任何东西，都是一个由表及里的过程。学习一门编程语言也一样。对于一门编程语言来说，“表” 就是基本词汇（关键字、标识符等）、句子（表达式）和语法。
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。
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