阿袁工作的第1天: 不变(Invariant), 协变(Covarinat), 逆变(Contravariant)的初次约 阿袁，早！开始工作吧。 阿袁在笔记上写下今天工作清单： 实现一个scala类ObjectHelper，带一个功能: 函数1：将一个对象转换成另一种类型的对象。 这个似乎是小菜一碟。 虽然不知道如何转换对象，那就定义一个函数参数，让外部把转换逻辑传进来。我真聪明啊! 这样，阿袁实现了第一个函数convert. class ObjectHelper[TInput, TOutpu
总结下来不难发现，使用Flink的算子必须进行自定义，自定义时可以使用Lambda表达式，也可以继承并重写函数类。本文将带大家阅读一些Flink源码，并提供具体的算子使用例子。
我在滑铁卢大学的最后一个学期选了CS444：编译原理这门课程，课程项目是编写一个编译器，将Java语言的子集编译成x86代码，三人结组，语言自由选择。
作为一种在Java虚拟机（JVM）上运行的静态类型编程语言，Scala结合了面向对象和函数式编程的特性，使它既有强大的表达力又具备优秀的型态控制。
一个模式匹配包含了一系列备选项，每个都开始于关键字 case。每个备选项都包含了一个模式及一到多个表达式。箭头符号 => 隔开了模式和表达式。
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。
第一章：基础 1、声明变量：val name1，name2: String=”hello” val不可变变量，var可变。 2、常用类型：Byte、Char、Short、Int、Long、Float、Double、Boolean。但是不像Java这里是是实实在在的类，具有方法。 3、+-*/等操作符其实是方法:a + b类似于a.+(b).Scala中可以将方法调用的.省略：如1.to(10) 类似于1 to 10。 4、没有++操作符，因为Scala中大部分的算术类型都是不可变的如Int类型。 5、Sca
什么是Spark Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。 Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提
什么是Spark Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。将Hadoop集群的中的应用在内出中运行速度提升100倍，甚至
Scala 是 Scalable Language 的简写，是一门多范式的编程语言。Java平台的Scala于2003年底/2004年初发布。 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。
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。
问题导读 1.Flink1.7开始支持Scala哪个版本？ 2.Flink1.7状态演变在实际生产中有什么好处？ 3.支持SQL/Table API中的富集连接可以做那些事情？ 4.Flink1.7新增了哪些连接器 Apache Flink社区宣布Apache Flink 1.7.0发布。 最新版本包括超过420个已解决的问题以及Flink的一些新增内容，About云将在本文的以下部分中对其进行描述。
ListBuffer:ListBuffer 是可变的 list 集合，可以添加，删除元素,ListBuffer 属于序
蓝桥签约作者、大数据&Python领域优质创作者。管理多个大数据技术群，帮助大学生就业和初级程序员解决工作难题。
https://www.iteblog.com/archives/1408.html 一、 为什么要选择Apache Spark 当前，我们正处在一个“大数据"的时代，每时每刻，都有各种类型的数据被生产。而在此紫外，数据增幅的速度也在显著增加。从广义上看，这些数据包含交易数据、社交媒体内容（比如文本、图像和视频）以及传感器数据。那么，为什么要在这些内容上投入如此多精力，其原因无非就是从海量数据中提取洞见可以对生活和生产实践进行很好的指导。 在几年前，只有少部分公司拥有足够的技术力量和资金去储存和挖掘大
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。
Apache Flink 社区正式宣布 Apache Flink 1.7.0 发布。最新版本包括解决了420多个问题以及令人兴奋的新增功能，我们将在本文进行描述。有关更多的详细信息请查看完整目录。
主题:scala初识 是什么 开发环境的搭建 简单的语法 变量 数据类型 函数与代码块 if, for try, match 求值策略：call by value; call by name 柯里化
以上实例定义了变量 greeting，为字符串常量，它的类型为 String (java.lang.String)。
Scala和Python都是强大的编程语言，广泛用于各种应用程序。它们有一些相似之处，例如是高级编程语言，但它们也有一些重要的区别。
高阶函数通常来讲就是函数的函数，也就是说函数的输出参数是函数或者函数的返回结果是函数。在Scala中函数是一等公民。
Scala开发参照清单 这里列出在开发一个Scala工程中需要参照的资料。 官网网站 http://www.scala-lang.org/ 文档网站 http://docs.scala-lang.org/index.html Cheatsheet http://docs.scala-lang.org/cheatsheets/ 代码风格 http://docs.scala-lang.org/style/ 设计模式 https://wiki.scala-lang.org/display/SYGN/Design+
样例类是一种特殊类，它可以用来快速定义一个用于保存数据的类（类似于Java POJO类），在后续要学习并发编程和spark、flink这些框架也都会经常使用它。
Scala是一门主要以Java虚拟机(JVM)为目标运行环境并将面向对象和函数式编程语言的最佳特性综合在一起的编程语言。你可以使用Scala编写出更加精简的程序，同时充分利用并发的威力。由于Scala默认运行于JVM之上，因此 它可以访问任何Java类库并且与Java框架进行互操作，比如Scala可以被编译成JavaScript代码，让我们更便捷、高效地开发Web应用。
在Java中，有switch关键字，可以简化if条件判断语句。在scala中，可以使用match表达式替代。
5年前，Scala 似乎曾要成为编程语言中下一个佼佼者，因为它能够优雅得使用面向对象编程范式进行函数编程。 现如今，随着像 LinkedIn 和 Yammer 这些公司的弃用，Scala 的光环正逐渐黯淡。 2012 年的 TIOBE 编程语言受欢迎度排行榜上，Scala 排名第 13 位；2016 年 8 月竟下降到第 32 位，现在只有不到 6% 的编程社区在使用它。 不祥的预兆：Lightbend，Scala 的母公司，在先前的 Scala 版本上发布了一款使用 Java API 的新框架。 有趣的是
（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。
昨天，看到一篇介绍 Scala 技巧的文章，作者的语言很风趣，从 val，字符串，集合，链式调用等多个角度来探讨这门语言的优雅之处，使得我们更容易接受它，并愿意花时间去深入了解它。
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。
模式匹配是 Scala 的重要特性之一，前面两篇笔记Scala学习笔记(六) Scala的偏函数和偏应用函数、Scala学习笔记(七) Sealed Class 和 Enumeration都是为了这一篇而铺垫准备的。
反射reflection是程序对自身的检查、验证甚至代码修改功能。反射可以通过它的Reify功能来实时自动构建生成静态的Scala实例如：类（class）、方法（method）、表达式（exp
函数式编程的核心就是函数应当是首类的。首类表示函数不仅能得到声明和调用，还可以作为一个数据类型用在这个语言的任何地方。
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
Actor 是 Scala 基于消息传递的并发模型，虽然自 Scala-2.10 其默认并发模型的地位已被 Akka 取代，但这种与传统 Java、C++完全不一样的并发模型依旧值得学习。
本文旨在介绍Scala在其他语言中不太常见的符号含义，帮助理解Scala Code。 随着我对Scala学习的深入，我会不断增加该篇博文的内容。 修改记录 ----2016.11.23 新增scala中最神秘强大的下划线(_)用处 下面介绍Scala中的符号： :::三个冒号运算符：表示list的连接操作 val one = List(1,2,3)val two = List(4,5,6)val three = one:::two 输出结果为：three: List[Int] = List(1, 2
1.1 Kotlin的身世 写了许久 Java，有没有发现其实你写了太多冗余的代码？ 后来你体验了一下 Python，有没有觉得不写分号的感觉真是超级爽？ 你虽然勤勤恳恳，可到头来却被 NullPoi
Java 14 发布已经过去了三个月，Java 15 目前也已经到了“Rampdown Phase One ”阶段，其新特性均已敲定。由于 12-15 都是短期版本，无需考虑也不应该将其用于生产环境。但可以提前了解新特性，以免在下一个 LTS（Java17）正式发布时毫无心理准备。Java 12-15 引入了一系列改进，本文只讨论语言层面的新特性，它们看起来似曾相识——没错，这些特性让人感觉 Java 在沿 Kotlin/Scala 走过的路线前行。
最近收到一项任务，就是对比主流开源性能测试框架，我搜了一些，列出来JMeter、k6、Gatling、siege、ngrinder、locust以及FunTester。
前言 在上一期内容中，菌哥已经为大家介绍了实时热门商品统计模块的功能开发的过程(?基于flink的电商用户行为数据分析【3】| 实时流量统计）。本期文章，我们需要学习的是恶意登录监控模
问题导读 1.Scala中有哪些常见符号？ 2.本文讲了哪些符号？ 3.你对符号的理解是什么？ 4.<-,->,=>,Int=,_ 它们含义是什么？用在什么地方？ 当我们学习spark的时候，我们知道spark是使用Scala语言开发的，由于语言是相通的，所以对于传统程序员【Java，.net，c等】，我们能看懂Scala程序是没有问题的。但是当我们看到它的时候，却傻眼了。那么多符号，左箭头，右箭头，下划线等等搞得摸不着头脑。 看来如果想顺利的学习，我们必须学一下Scala了。很多都是从变量定义，函
你可以使用 mkString( ) 方法来连接正则表达式匹配结果的字符串，并可以使用管道(|)来设置不同的模式：
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）.
翻译自《big data analytics with spark》第二章Programming in Scala scala基础 虽然scala包含了面向对象编程和函数式编程的能力，但是他更侧重函数
大数据框架（处理海量数据/处理实时流式数据） 一：以hadoop2.X为体系的海量数据处理框架 离线数据分析，往往分析的是N+1的数据 - Mapreduce 并行计算，分而治之 - HDFS（分布式存储数据） - Yarn（分布式资源管理和任务调度） 缺点： 磁盘，依赖性太高（io） shuffle过程，map将数据写入到本次磁盘，reduce通过网络的方式将map task任务产生到HDFS - Hive 数据仓库的工具 底层调用Mapreduce impala - Sqoop 桥梁：RDBMS（关系型数据库）- > HDFS/Hive HDFS/Hive -> RDBMS（关系型数据库） - HBASE 列式Nosql数据库，大数据的分布式数据库 二：以Storm为体系的实时流式处理框架 Jstorm（Java编写） 实时数据分析 -》进行实时分析 应用场景： 电商平台: 双11大屏 实时交通监控 导航系统 三：以Spark为体系的数据处理框架 基于内存 将数据的中间结果放入到内存中（2014年递交给Apache，国内四年时间发展的非常好） 核心编程： Spark Core：RDD（弹性分布式数据集），类似于Mapreduce Spark SQL：Hive Spark Streaming：Storm 高级编程： 机器学习、深度学习、人工智能 SparkGraphx SparkMLlib Spark on R Flink
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