我无可救药地成为了Scala的超级粉丝。在我使用Scala开发项目以及编写框架后,它就仿佛凝聚成为一个巨大的黑洞,吸引力使我不得不飞向它,以至于开始背离Java。固然Java 8为Java阵营增添了一丝亮色,却是望眼欲穿,千呼万唤始出来。而Scala程序员,却早就在享受lambda、高阶函数、trait、隐式转换等带来的福利了。 Java像是一头史前巨兽,它在OO的方向上几乎走到了极致,硬将它拉入FP阵营,确乎有些强人所难了。而Scala则不,因为它的诞生就是OO与FP的混血儿——完美的基因融合。 “O
翻了一下最近一段时间写的分享,DKHadoop发行版本下载、安装、运行环境部署等相关内容几乎都已经写了一遍了。虽然有的地方可能写的不是很详细,个人理解水平有限还请见谅吧!我记得在写DKHadoop运行环境部署的时候,遗漏了hadoop服务角色的内容,本篇特地补上这部分内容吧,不然总觉得不舒服。
Scala 中可以让函数库调用变得更加方便的隐式变换和隐式参数,以及如何通过它们来避免一些繁琐和显而易见的细节问题。 内容主要包括 implicits 的使用规则、隐含类型转换、转换被方法调用的对象等
有时候,你并不需要指定一个类型是等/子/超于另一个类,你可以通过转换这个类来伪装这种关联关系。一个视界指定一个类型可以被“看作是”另一个类型。这对对象的只读操作是很有用的。
---- 最近工作中,接触到最有用的“玩具”就是Spark了,在cpu密集型业务驱动下,提升CPU处理效率,高效的利用内存是最优先的事务,所以有个好的计算工具太重要了,这也是促使我去寻找各种分布式计算工具的动力。 初次接触Spark是在参与公司的一个日志系统项目了解的, 当时就觉得Spark是个内存计算,支持hive sql 的利器,而且调用api非常简单、好用。当时使用的是Spark1.3 的版本,虽然功能还不太完善但是已经初见威力。后来闲下来就打算深入研究一下Spark,这个研究持续近1年
函数式编程已经存在了60多年,但只有像Google这样的改变游戏规则的企业才会依赖函数式编程,普通程序员对此几乎一无所知。
如果不了解各个版本之间的差异和功能变化,怎么能够准确地评判某Kafka版本是不是满足你的业务需求呢?
不论是哪种Kafka,本质上都基于core Apache Kafka 那就来说说Apache Kafka版本号的问题
我无可救药地成为了Scala的超级粉丝。在我使用Scala开发项目以及编写框架后,它就仿佛凝聚成为一个巨大的黑洞,吸引力使我不得不飞向它,以至于开始背离Java。固然Java 8为Java阵营增添了一丝亮色,却是望眼欲穿,千呼万唤始出来。而Scala程序员,却早就在享受lambda、高阶函数、trait、隐式转换等带来的福利了。 Java像是一头史前巨兽,它在OO的方向上几乎走到了极致,硬将它拉入FP阵营,确乎有些强人所难了。而Scala则不,因为它的诞生就是OO与FP的混血儿——完美的基因融合。 “Obj
我应该学习Java吗?这是一个不断出现的问题。如果你刚开始是一个开发人员,如果你已经是一个前端开发人员,或者即使你是一个。net背景的人,很多人都想知道学习Java是否是一个正确的职业/个人开发步骤。
【新智元导读】Yann LeCun 对于 Yoav Goldberg 的驳斥得到了 Goldberg 第一时间的回应。他表示自己并不反对在语言任务上使用深度学习方法,他反对的是“深度学习社群”进入他们不理解也不愿意花时间去学习的领域。而在 ArXiv 的问题上,LeCun 没有抓住他讲话的重点。他认为“在 arxiv 上及早发表论文没问题,但夸大研究成果危害极大”。 昨天,新智元向大家介绍了 Yann LeCun 和 Yoav Goldberg 由 《自然语言对抗生成》这篇论文引发的争论。(传送门:【LeC
ThoughtWorks的「TW洞见」在4月发布了对Scala之父Martin Odersky的访谈。Odersky的回答显得言简意赅,仔细分析,仍然能从中收获不少隐含的信息(虽然可能是负面的信息)。 提问的中心主要是语言之争。Scala是一门极具吸引力的语言,似乎天生具备一种气质,轻易能够吸粉,但招黑的能力也不遑多让。它似乎是从象牙塔里钻研出来的,但又在许多大型项目和产品中得到了实践。有人转向了她,又有人之后背弃了它。如果说Ruby的助力是Rails,那么推动着Scala在社区中成长的,其实到处可见Spa
有些时候不小心上传了一些敏感文件(例如密码), 或者不想上传的文件(没及时或忘了加到.gitignore里的),而且上传的文件又特别大的时候, 这将导致别人clone你的代码或下载zip包的时候也必须更新或下载这些无用的文件,因此, 我们需要一个方法, 永久的删除这些文件(包括该文件的历史记录).
掌握implicit的用法是阅读Spark源码的基础,也是学习Scala其它的开源框架的关键,implicit 可分为: 隐式参数 隐式转换类型 隐式调用函数 1.隐式参数 当我们在定义方法时,可以把最后一个参数列表标记为implicit,表示该组参数是隐式参数。一个方法只会有一个隐式参数列表,置于方法的最后一个参数列表。如果方法有多个隐式参数,只需一个implicit修饰即可。 当调用包含隐式参数的方法是,如果当前上下文中有合适的隐式值,则编译器会自动为改组参数填充合适的值。如果没有编译器会抛出异
掌握implicit的用法是阅读spark源码的基础,也是学习scala其它的开源框架的关键,implicit 可分为:
Hadoop 生态系统中具有大量应用程序和执行引擎,提供了多种可满足您的分析工作负载需求的工具。
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。
1,安装Java 2,配置Java环境变量 3,安装Scala 4,配置Scala环境变量 参考文末阅读原文链接。
在skinny.validator框架中,提供如下的一种DSL调用方式来验证Map的值:
“十多年来预言家们就一直争论:单个计算机的结构发展到达了极限,计算机技术的真正大幅度飞跃只能通过将多台计算机连接到一起才能实现。”
简单说,隐式转换就是:当Scala编译器进行类型匹配时,如果找不到合适的候选,那么隐式转化提供了另外一种途径来告诉编译器如何将当前的类型转换成预期类型。本文原文出处: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/50866314 严禁任何形式的转载,否则将委托CSDN官方维护权益!
前两天转了章大的zeppelin系列教程(以下简称“教程”),我也好好的研究学习了一波。
程序员最深恶痛绝并力求避免的异常是NullPointerException,很不幸,我们往往又会忽略这个错误。不知是谁设计了Null这样的对象。我在文章《并非Null Object这么简单》中已经阐释了这个问题。然而不仅仅是空指针异常,当程序代码中出现各种错误时,我们的处理方式该如何呢? 现在,让我们再看看Scala语法层面的Option。Option对象并没有从根本上解决程序错误的问题,但只要使用得当,就能有效地将错误往程序的外层推,这实际上是消除副作用的惯常做法。正如Paul Chiusano等人的著作
令人惊讶的是,Hadoop在短短一年的时间里被重新定义。让我们看看这个火爆生态圈的所有主要部分,以及它们各自具有的意义。 对于Hadoop你需要了解的最重要的事情就是,它不再是原来的Hadoop。 这
作为最受欢迎的编程语言之一,Java 已经走过了 20 个年头。从已经落寞的诺基亚到现在火热的电商系统,我们都能看到 Java 语言的身影。从 1995 年的第一个版本到现在的 Java 1.8,我们甚至能从Java 的版本迭代中看到不同时代编程语言关注的重点。经过了过去 20 年的发展,Java 已经成为如今使用最为广泛的企业级语言。为了庆祝 Java 的第 20 个生日,InfoQ 为此采访了 Java 技术专家彭晨阳(网络 ID:板桥)。
问题导读 1.读取日志的过程中,发生异常本文是如何解决的? 2.读取后,如何过滤异常的记录? 3.如何实现统计点击最高的记录? 日志分析实战之清洗日志小实例5:实现获取不能访问url http
在说Spark之前,笔者在这里向对Spark感兴趣的小伙伴们建议,想要了解、学习、使用好Spark,Spark的官网是一个很好的工具,几乎能满足你大部分需求。
在说Spark之前,笔者在这里向对Spark感兴趣的小伙伴们建议,想要了解、学习、使用好Spark,Spark的官网是一个很好的工具,几乎能满足你大部分需求。同时,建议学习一下scala语言,主要基于两点:1. Spark是scala语言编写的,要想学好Spark必须研读分析它的源码,当然其他技术也不例外;2. 用scala语言编写Spark程序相对于用Java更方便、简洁、开发效率更高(后续我会针对scala语言做单独讲解)。书归正传,下面整体介绍一下Spark生态圈。
各位同学对于大数据编程语言知道多少呢?今天加米谷带着大家一起来看看常见的3种大数据编程语言,一起来看看他们的功能与特征。
【推荐系统算法实战】 基于网页的 Notebook:Zeppelin 交互式数据分析
我曾在某处读到过(可能在《代码大全》,但我不敢确定),程序员应该每年学习一门新的编程语言。但如果做不到,我建议,你至少学习以下5种开发语言,以便你在职业生涯有很好的表现。
大多数开发人员已经听说过机器学习,但是当试图找到一种“容易”的方法进入这种技术时,大多数人发现自己被机器学习和术语的抽象概念吓退了,例如回归,无监督学习,概率密度函数等许多其他的定义。如果一个人选择阅读书籍,如使用R语言的统计学习介绍,以及使用R语言的黑客的机器学习。
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
Scala语言开发Spark应用程序 本来这篇文章早就应该写了,拖到现在都有点不好意思了,今天就简单写点 算抛砖吧 ,砸不砸到人 ,请各位看官自行躲避。闲话少说步入正题。 Spark内核是由Sca
在本文中将介绍 Scala 的 Play Web 开发框架。我们将会学习如何创建一个 Play 项目,使用开发工具生成我们的第一个项目以及实现自定义的功能,另外还将体验一下 Play 框架的测试能力。
过年前就定(chui)下了目(niu)标(bi),今年要学习一下Scala和Spark赶一下潮流。谁叫落后就要挨打呢,程序员只能不停的学习。一个语言,学习的第一步必定是搭建环境和熟悉语法。
在Java这门广泛使用的编程语言中,内存管理一直是开发者必须关注的重要议题。特别是在处理对象时,正确地管理内存不仅关系到程序的性能,还涉及到程序运行时的稳定性。本文将深入探讨为什么在Java中,当对象不再被使用时,赋值为null是一个被推荐的做法。
7. Scala 函数高级操作 1. 字符串高级操作 val name = "Gwf" println(s"hello $name") val str = """ |这是一个多行字符串 |看到了吗 """.stripMargin println(str) 2. 匿名函数 // 直接定义 scala> (x:Int) => x+1 res19: Int => Int = <function1> // 赋值给变量 scala> val m1 = (x:Int) => x+1 m1: Int => Int
大数据不是某个专业或一门编程语言,实际上它是一系列技术的组合运用。有人通过下方的等式给出了大数据的定义。大数据 = 编程技巧 + 数据结构和算法 + 分析能力 + 数据库技能 + 数学 + 机器学习 + NLP + OS + 密码学 + 并行编程虽然这个等式看起来很长,需要学习的东西很多,但付出和汇报是成正比的,至少和薪资是成正比的。既然要学的知识很多,那么一个正确的学习顺序就非常关键了。
StringIndexer可以把字符串的列按照出现频率进行排序,出现次数最高的对应的Index为0。比如下面的列表进行StringIndexer
上周,开启了作为大数据分析师学习Scala系列第一篇推文,旨在提纲挈领的介绍Scala理念、特性及开发环境安装。今天开始进入Scala从零起步正题:变量和标识符。
最好的方式是写工作日志,把自己今天完成了什么事情,遇见了什么问题都记录下来,日后翻看好处多多
我们看到“Java 死了吗?” 这个问题,年年都被抛出来,然而至今为止,从所有的第三方统计来看,Java 不仅活的很好,还在保持增长。虽然不断有新的语言面世,TIOBE 仍将 Java 评选为 2015 年度最热门语言,目前显示它相比 2014 年,用户增加了 5%,高于其他所有编程语言。
如果你是一个c++程序员,现在正在学习Java,你会发现这两种流行的面向对象编程语言有很多相似之处。这两种语言都支持抽象、封装、类、对象和其他OOP概念。但是,也有一些细微的差别。Java和c++都有构造函数,它们在Java中的工作方式与在c++中的工作方式相同。但是,他们的名字是不一样的。
RDD是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD。从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组。和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理。因此,Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果。本文为第一部分,将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API中。
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