初学者最常犯的编程错误是什么呢?有可能他们总是混淆等值(==)与赋值(=),或者 & 和 &&:也有可能是他们在循环中使用错误的分隔符(for (int i = 0, i < 5, i++))...? 为了回答这个问题,数据科学家最近检查了来自世界各地25万个Java编程新手的错误.在使用了大量的数据(数据来自3700万的源代码,所以是精确的)之后,他们发现了学生第一次学习Java时最容易犯的错误,以及他们从所犯错误中吸取教训所需要的时间.这个结果非常出人意料. 黑匣子数据采…

第五章 函数式编程-基础5.1 函数式编程内容说明5.1.1 函数式编程内容5.1.2 函数式编程授课顺序5.2 函数式编程介绍5.2.1 几个概念的说明5.2.2 方法.函数.函数式编程和面向对象编程关系分析图5.2.3 函数式编程小结5.3 为什么需要函数5.4 函数的定义5.4.1 函数的定义5.4.2 快速入门案例5.5 函数的调用机制5.5.1 函数的调用过程5.5.2 函数的递归调用5.5.3 递归练习题5.6 函数注意事项和细节讨论5.7 函数练习题5.8 过程5.8.1 基本概念…

常见的编程错误 2.1 试图访问一个未赋值的变量,会产生运行时错误. 2.2 ==,!=, >=和<=这几个运算符的两个符号之间出现空格,会造成语法错误. 2.3 !=,<>,  >=和<=这几个运算符中,假如两个字符的顺序弄反了(分别写成=!,><, =>,=<),会造成语法错误. 2.4 切不可将相等运算符"=="同赋值运算符"="弄混了.其实按正统逻辑,在读的时候,相等与算符才应读成"...…

锁粒度与并发性能怎么样? 数据库的读写并发性能与锁的粒度息息相关,不管是读操作还是写操作开始运行时,都会请求相应的锁资源,如果请求不到,操作就会被阻塞.读操作请求的是读锁,能够与其它读操作共享,但是当写操作请求数据库时,它所申请的是写锁,具有排它性. MongoDB在2.2之前的版本,锁的粒度是非常粗的,它会锁住整个mongod实例.这意味着当一个数据库上的写锁被请求后,对mongod实例上管理的其它数据库的操作都会被阻塞.2.2版本降低了锁的粒度,引入了单个数据库范围的锁,也就是说读写操作的锁…

一.HBase的表结构和体系结构 1.HBase的表结构 把所有的数据存到一张表中.通过牺牲表空间,换取良好的性能. HBase的列以列族的形式存在.每一个列族包括若干列 2.HBase的体系结构 主从结构: 主节点:HBase 从节点:RegionServer 包含多个Region,一个列族就是一个Region HBase在ZK中保存数据 (*)配置信息.HBase集群结构信息 (*)表的元信息 (*)实现HBase的HA:high avaibility 高可用性 二.搭建HBase的本地模式…

前面提到了Hive的知识点非常零散,我不知道该怎么把这些知识点分类,跟SQL关系没那么大的就放在这一篇吧. Hive Serde 参考Hive Serde Serde是啥 Serde是序列化和反序列化的简称.为啥这么说?序列化是Serializer,反序列化是Deserializer,各取前几个字母一拼就成了.Hive里的序列化和反序列化干嘛用的?简单的说,就是在HDFS文件和表数据之间做转换. Hive使用Serde(还有文件格式化)来读写表记录. 读数据:HDFS文件->输入文件格式->键…

数据文件的重置结构:横向结构(个案组),纵向结构,不符合分析方法的时候就需要重组,选定变量重组为个案,数据—重构,重构数据向导,选定变量重组为个案,将选定个案重构位变量,转置所有数据,变量组数目,一个,多个,选择变量,个案组标识,使用个案号,使用选定变量✔,无,要转置,目标变量(名称),固定变量,创造索引变量✔,多个,无,创建一个索引变量,索引值具体有什么类型,连续数字✔,变量名,编辑索引变量保持个处理所有已变换变量中的缺失值或空白值,外新文件中创建个案废弃数据 选定个案重组为变量.通过数据向导…

一.选择题 1.有关spss数据字典的说法,正确的是:D A.SPSS数据集的数据字典可以复制到其他数据集中 B.SPSS数据集的数据字典是不能复制的 C.SPSS的数据字典可以通过“复制”和“黏贴”在不同数据文件中复制 D.以上都不对 2.SPSS中可以通过多种方式查看数据字典,下列正确的是:C A.通过数据编辑器的数据视图 B.通过数据编辑器的变量图 C.通过选择[文件]→[显示数据文件信息] D.通过选择[实用程序]→[变量] 3.下列可以作为SPSS变量名的是:B A.Prents2 B…

开放数据库链接是为解决异构数据库间的数据共享而产生, 现已成为WOSA的主要部分和基于windows环境的一种数据库访问接口和标准ODOC为异构数据库访问提供统一接口,允许应用程序以SOL.为数据存取不同DBMS管理的数据:使应用程序直接操纵DB中的数据, 免除随BB的改变而改变.用ODBC可以访问各类计算机上的DB软件,甚至访问如Excel表和SCII数据文件这类非数据库对象. 数据库变量命名只能用英文,(英文首字母大写)不会英文用汉语拼音或汉语拼音首字母. 2.3.数据的编辑和输出 文件—打…

tar -xzvf jdk-8u151-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/src sudo vim /etc/profile .编辑/etc/profile # JAVA export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1..0_151 export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre export CLASS_PATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOM…

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第八章 面向对象编程-高级8.1 静态属性和静态方法8.1.1 静态属性-提出问题8.1.2 基本介绍8.1.3 伴生对象的快速入门8.1.4 伴生对象的小结8.1.5 最佳实践-使用伴生对象解决小孩游戏问题8.1.6 伴生对象-apply 方法8.2 单列对象8.3 接口8.3.1 回顾 Java 接口8.3.2 Scala 接口的介绍8.3.3 trait 的声明8.3.4 Scala 中 trait 的使用8.4 特质 trait8.4.1 特质的快速入门案例分析8.4.2 代码完成8.4…

第七章 面向对象编程-中级7.1 包7.1.1 Java 中的包7.1.2 Scala 中的包7.1.3 Scala 包的特点概述7.1.4 Scala 包的命名7.1.5 Scala 会自动引入的常用包7.1.6 Scala 包注意事项和使用细节7.1.7 包对象7.1.8 包对象的底层实现机制分析(重点)7.1.9 包对象的注意事项7.2 包的可见性7.2.1 回顾 Java 包的可见性7.2.2 Scala 中包的可见性介绍7.2.3 Scala 中包的可见性和访问修饰符的使用7.3 包的…

1. 初识Java 2. Java语法 快速入门点我 2.1 数据类型和运算符 2.2 流程控制语句 2.3 数组 2.4 类和对象 2.5 OOP三大特性 2.6 集合框架与泛型 2.7 反射机制 2.8 多线程处理 2.9 Socket网络编程2.10 Linux下的Java环境配置…

第十三章 函数式编程-高级13.1 偏函数(partial function)13.1.1 提出一个需求,引出思考13.1.2 解决方式-filter + map 返回新的集合13.1.3 解决方式-模式匹配13.1.4 偏函数的基本介绍13.1.5 偏函数的快速入门13.1.6 偏函数的小结13.1.7 偏函数的简写形式13.2 作为参数的函数13.3 匿名函数13.4 高阶函数(higher-order function)13.5 参数(类型)推断13.6 闭包(closure)13.7 函…

大数据在近两年可算是特别火,有很多人都想去学大数据,有java转大数据的,零基础学习大数据的.但是大数据真的好学吗. 我们先来了解一下什么是大数据. 大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合.大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力.适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统. 以下是大数据的定义 大数据由巨型数据集组成,这些数据集大小常超…

随着2017年大数据各种应用的发展,大数据的价值得以充分的发挥,大数据已在企业.社会各个层面都成为重要的手段,数据已成为新的企业战略制高点,也是各个企业争夺的新焦点.那么我们一直在说着的大数据究竟是什么呢?为什么提到大数据的时候会经常提到Java,Java与大数据究竟有什么关系呢? 1.关于大数据 大数据是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,那些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不断创新,大…

大数据的发展趋势日渐明显,但是进入这个领域的门槛不小,除了要有心理准备,其次就是要付诸实际行动中去学习. 学习方法有很多,在没有基础的前提下,自学是因人而异是有难度.其次是大数据目前的工作方向主要是三个:大数据应用,数据分析,大数据研发,当然还有一些机器学生有关的数据挖掘什么的,也在这个类别,我暂时归到研发方向,因为要应用的话,还得结合一些行业和业务进行,所以你要从事大数据,可能要先定一下方向哈,就难易度来选,科多大数据建议可以在这个方向考虑一下. 如果都是在小白的情况下,可以首先根据自己的性格…

  ​前言 相信很多Java开发者都对大数据有一定的了解,随着大数据时代的到来,也有很多Java程序员想要转行大数据.大数据技术中大多数平台使用的都是Java语言,因此,对于大数据技术的学习来说,Java程序员已经占尽了先机.但是很多人对大数据该怎么学,学哪些内容和方向不是很了解,下面就给大家来详细讲一下. 本文分三大方面详细的讲如何学大数据: 大数据方向工作介绍 大数据工程师的技能要求 大数据学习路径 一.大数据方向工作介绍 大数据方向的工作目前分为三个主要方向: 01.大数据工程师 02.数…

撰写我对java后端开发工程师选择方向的想法,写给在java后端选择转方向的人 背景 看到一些java开发工程师,对java后端薪酬太悲观了.认为换去大数据领域就会高工资.觉得java后端没有前途.我从事java后端开发,对大数据领域工作有些了解,但不深入.本文描述一下我对java后端和是否转大数据开发的个人见解. 目的 分析大数据领域分类 分析大数据工作工资高的原因 分析造成觉得java后端开发不够前景的原因 java后端转大数据工作做什么 转去大数据领域的各类方向与java后端比较衡量 一.…

据日前的一则大数据工具使用情况调查,我们知道了Java程序猿最喜欢用的大数据工具. 问题:他们最近一年最喜欢用什么工具或者是框架? 受访者可以选择列表中的选项或者列出自己的,本文主要关心的是大数据工具.上一篇Java调查包括下列内容: 开发语言 Web框架 应用服务器 数据库工具 SQL数据 大数据 开发工具 云供应商 现在,来看看维基百科上对大数据的定义:   大数据,广义上来说是一组量很大很复杂的数据集合,在这种情况下传统的数据处理方式将不再适用. 对于一般情况来说传统的SQL数据库足够用.…

互联网创造了大数据应用的规模化环境,大数据应用成功的案例大都是在互联网上发生的, 互联网业务提供了数据,互联网企业开发了处理软件,互联网企业的创新带来了大数据应用 的活跃,没有互联网便没有今天的大数据产业.没有互联网.云计算.物联网.移动终端与 人工智能组合的环境大数据也没那么重要.大数据的价值并非与生俱来而是应用创新之结果 ,价值是由技术组合创新涌现出来的.离开环境的支持大数据毫无价值,就像离开了身体的 手不再有手的功能一样.   随着2017年大数据各种应用的发展,大数据的价值得以充分的发挥…

大数据无疑是目前IT领域的最受关注的热词之一.几乎凡事都要挂上点大数据,否则就显得你OUT了.如果再找一个可以跟大数据并驾齐驱的IT热词,JAVA无疑是跟大数据并驾齐驱的一个词语.很多人在提到大数据的时候总会想到JAVA,那么JAVA与大数据到底是什么关系. JAVA是什么 一提起JAVA,大家都不陌生,Java是一门高级的网络编程语言,对于我们现在所用的软件及APP都是后台java编写出来的,对于大数据来说java是一门基础的工具类语言,Java语言具有功能强大和简单易用两个特征.Java语言…

经常有人问,我想学习开发,到底是学Java好还是学大数据好?或者是,学习大数据还有必要学Java吗?      依我说,这个提问的标准答案是:两者都学.      先来甩两张图.      一张是腾讯的大数据开发工程师的JD, 还有一张是我随意找的某个猎头职位, 可以看到,无论是哪个职位,都要求了Java的开发经验,并且,腾讯的大数据职位明显要求了需要有Java后台开发三年经验.      所以,我说一个武断点的结论:一个不会写Java程序的大数据工程师,不是一个好的老司机~~ 1:Java与大…

如今随着环境的改变,物联网.AI.大数据.人工智能等,是未来的大趋势,而大数据是这些基石,万物互联,机器学习都是大数据应用场景! 为什么要学习大数据?我们JAVA到底要不要转型大数据? 好比问一个程序员为什么要学编程! 大数据技术是未来科技的必备技能,在外行看来大数据就是噱头,华而不实,对于大数据技术来说"先是看不见,再是看不上,最后是跟不上".做技术的一定要跟上时代,做精当下,看见未来! 大数据,人工智能,可以说绝对是未来十年社会发展的风向标.生存法则变了, 你再不懂这些就彻底晚了!…

众所周知,很多语言技术已经在长久的历史发展中掩埋,这期间不同的程序员也走出的自己的发展道路. 有的去了解新的发展趋势的语言,了解新的技术,利用自己原先的思维顺利改变自己的title. 比如我自己,也都在往更高的技能走,我认为这是一个很聪明的想法,横向发展,拖宽自己的知识广度,未来或许就能把握更多的机遇! 所以做Java开发,除了Java还可以学什么?如何正确转型大数据,编程语言与大数据的关系? 企业级大数据项目的开发流程是:数据采集 → 数据清洗 → 数据存储 → 数据计算 → 数据分析 → 数…

Java是目前使用广泛的编程语言之一,具有的众多特性,特别适合作为大数据应用的开发语言.Java语言功能强大和简单易用,不仅吸收了C++语言的各种优点还摒弃了C++里难以理解的多继承.指针等概念. Java跨平台应用能力,比C.C++更易用更容易上手.同时还具有简单性.面向对象.分布式.健壮性.安全性.平台独立与可移植性.多线程.动态性等特点.但Java语言也仅是大数据技术体系下的一个技术选型,Python.Scala.R.Go等编程语言也同样可以完成很多大数据的开发.分析和应用等任务. 当前大…

大数据之HBase数据插入优化之多线程并行插入实测案例 一.引言: 上篇文章提起关于HBase插入性能优化设计到的五个参数,从参数配置的角度给大家提供了一个性能测试环境的实验代码.根据网友的反馈,基于单线程的模式实现的数据插入毕竟有限.通过个人实测,在我的虚拟机环境下,单线程插入数据的值约为4w/s.集群指标是:CPU双核1.83,虚拟机512M内存,集群部署单点模式.本文给出了基于多线程并发模式的,测试代码案例和实测结果,希望能给大家一些启示: 二.源程序: 1 import org.apac…

第 1 章 scala的概述1 1.1 学习sdala的原因 1 1.2 Scala语言诞生小故事 1 1.3 Scala 和 Java  以及 jvm 的关系分析图 2 1.4 Scala语言的特点 3 1.5 Windows下搭建Scala开发环境 4 1.6 Linux下搭建Scala开发环境 5 1.7 Scala开发工具的介绍 8 1.7.1 idea工具的介绍 8 1.7.2 Scala插件安装 8 1.8 scala的开发的快速入门 10 1.8.1 IDE工具Idea 来开发 “…

第一章 Scala 语言概述1.1 why is Scala 语言?1.2 Scala 语言诞生小故事1.3 Scala 和 Java 以及 jvm 的关系分析图1.4 Scala 语言的特点1.5 Windows 下搭建 Scala 开发环境1.6 Linux 下搭建 Scala 开发环境1.7 Scala 的开发工具1.7.1 IDEA介绍1.7.2 Scala 插件安装1.8 Scala 的开发快速入门1.8.1 windows 下开发步骤1.8.2 linux 下开发步骤1.8.3 ID…