为什么是Scala 虽然在大数据领域Java的使用更普及,Python也有后来居上的势头,但Scala一直有着不可动摇的地位.我们熟悉的Spark,Kafka,Flink都是由Scala完成了其核心代码的开发. 所以掌握Scala不仅可以学习大数据组件的源码,而且会极大的提升大数据开发的效率. 这也是Scala的薪资水平一直遥遥领先的原因. 根据2019年全球编程语言薪资统计,排名前几名的Scala无疑是岗位需求与收入同样优秀的语言.当然收入与地域之间也是有区别的,比如在美国,Scala 的收入…

说在前面 之前一段时间想着把 LeetCode 每个专题完结之后,就开始着手大数据和算法的内容. 想来想去,还是应该穿插着一起做起来. 毕竟,如果只写一类的话,如果遇到其他方面,一定会遗漏一些重要的点. LeetCode 专题复盘,已经进行了一大半了. 大数据计划 正式开始有更新大数据想法的时候,想着把平常要注意的问题以及重要的知识点写出来. 可是之后想着咱们读者大部分是毕业前后的学生,还是从基础的开始分享. 很多人已经在 hive.HBASE.Spark.Flink 这几个方面使用的很熟练了,…

大数据第一天 1.Hadoop生态系统 1.1 Hadoop v1.0 架构 MapReduce(用于数据计算) HDFS(用于存储数据) 1.2 Hadoop v2.0 架构 MapReduce(用于数据计算,Hadoop提供计算框架) 其他非Hadoop计算框架 YARN(用户管理和分配集群资源,包括软硬件资源) HDFS(用于存储数据) 1.3 Hive(基于MR的数据仓库) 类似SQL,通常用于离线数据处理(采用MapReduce) 可以理解为HQL->MR的语言翻译器 用途:用于日志.…

什么是R语言? R语言由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman两人共同发明.其词法和语法分别源自Scheme和S语言. R定义:一个能够自有有效的用于统计计算和绘图的语言和环境,它提供了广泛的统计分析和绘图技术. R是用于统计分析.绘图的语言和操作环境,属于GNU系统的一个自由.免费.源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具. R语言语法通俗易懂,很容易学会和掌握语言的语法.而且学会之后,我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言.这也就是为什么它…

本课程源码共享于 https://github.com/tree1123/learning-scala 首先,打开IDEA编辑器的SbtExampleProject项目,我们将在这个项目下进行练习 本节的练习内容位于 com.tree1123.Base 中 新建一个main函数 一 .声明值和变量 Scala声明变量有两种方式,一个用val,一个用var 声明格式为: val/var 变量名[:变量类型] = 变量值 val定义的值是不可变的 类似于一个常量 IDEA的快捷键 Enter + A…

scala支持脚本 1)在/opt/scala-script下创建一个文件hello.scala 编辑内容如下: $ hello ,this is the first scala script 2)运行脚本 scala脚本的命令行参数保存在名为args的scala数组中.scala里,数组以0开始,可以通过在括号里指定索引值来访问数组元素.scala里数组 args 的第一个元素是:args(0),而不是像Java那样的:args[0].现在,把以下内容写到新文件: HelloWithArgs.…

不多说,直接上干货! SPSS Statistics导入读取数据的步骤: 文件  ->  导入数据 成功! 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑     免费给分享       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http://www.cnblogs.com/lchzls/     详情请见:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/7473861.html 人生苦短,我愿分享.本公众…

学习量化交易推荐学习国内关于Python大数据与量化交易的原创图书<零起点Python大数据与量化交易>. 配合zwPython开发平台和zwQuant开源量化软件学习,是一套完整的大数据分析.量化交易的学习教材,可直接用于实盘交易.有三大特色:第一,以实盘个案分析为主,全程配有Python代码:第二,包含大量的图文案例和Python源码,无须专业编程基础,懂Excel即可开始学习:第三,配有专业的zwPython集成开发平台.zwQuant量化软件和zwDat数据包. 学习推荐: <零…

摘要:Admaster数据挖掘总监 随着互联网.移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB,对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求. 随着互联网.移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB,对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求. Hadoop在可伸缩性.健壮性.计算性能…

1. 系统拓扑图 在日常业务分析中,R是非常常用的分析工具,而当数据量较大时,用R语言需要需用更多的时间来完成训练模型,spark作为大规模数据处理框架,采用内存计算,可以短时间内完成大量的数据的处理及计算模型,但缺点是不能图形展示,R语言的sparkly则提供了R语言和Spark的接口,实现了在数据量大的情况下,应用Spark的快速数据分析和处理能力结合R语言的图形化展示功能,方便业务分析,模型训练. 但是要想使多人同时共享R和Spark,还需要其他的相关组件,下图展示了所有相关的组件及应用:…