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

一.概述 1.什么是scala  Scala是一种多范式的编程语言,其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性.Scala运行于Java平台(Java虚拟机),并兼容现有的Java程序. 官网:http://www.scala-lang.org/ scala 特性:   面向对象特性. 函数式编程 静态类型 扩展性 并发性 详细的阐述,参考菜鸟教程:http://www.runoob.com/scala/scala-intro.html 易百教程:https://www.yiibai

身处大数据圈近5年了,在我的概念里一直认为大数据最牛的两个东西是Hadoop和Spark.18年下半年的时候,我突然发现身边很多大数据牛人都是研究学习Flink,甚至连Spark都大有被冷落抛弃的感觉.何以至此,Flink是个什么鬼? Apache Flink(简称Flink)是一个分布式大数据处理引擎,可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算.可部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算. 大数据生态圈很庞大,优秀的框架和组件就笔者了解的不下20个,为何Flink如此受宠?那么多人而

一.基础语法 1.变量类型 // 上表中列出的数据类型都是对象,也就是说scala没有java中的原生类型.在scala是可以对数字等基础类型调用方法的. 2.变量声明——能用val的尽量使用val!!! //使用val定义的变量值是不可变的,相当于java里用final修饰的变量 val i = 3 //使用var定义的变量是可变得,在Scala中鼓励使用val var j = "hello" //Scala编译器会自动推断变量的类型,必要的时候可以指定类型 var k: Strin

一.概述 1.什么是akka Akka基于Actor模型,提供了一个用于构建可扩展的(Scalable).弹性的(Resilient).快速响应的(Responsive)应用程序的平台. 更多入门的基础与介绍,参考:https://www.iteblog.com/archives/1154.html 入门系列推荐:http://www.cnblogs.com/tiger-xc/p/6785575.html akka官网:https://akka.io/ 2.Actor模型 Actor模型:在计算

注:我们现在学的Scala Actor是scala 2.10.x版本及以前版本的Actor. Scala在2.11.x版本中将Akka加入其中,作为其默认的Actor,老版本的Actor已经废弃 一.概述 1.什么是actor Scala的Actor类似于Java中的多线程编程.但是不同的是,Scala的Actor提供的模型与多线程有所不同.Scala的Actor尽可能地避免锁和共享状态,从而避免多线程并发时出现资源争用的情况,进而提升多线程编程的性能.此外,Scala Actor的这种模型还可

一. 类.对象.继承.特质 1.类 Scala的类与Java.C++的类比起来更简洁 定义: package com.jiangbei //在Scala中,类并不用声明为public. //Scala源文件中可以包含多个类,所有这些类都具有公有可见性. class Person { // 定义一个不可变的val(只有getter)和可变的var(getter setter都有) // 更直观的理解,可以通过反编译工具打开out目录的.class文件 val id = 9527 var name

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

1.Spark介绍 Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台,在2010年开源,目前是Apache软件基金会的顶级项目.随着 Spark在大数据计算领域的暂露头角,越来越多的企业开始关注和使用.2014年11月,Spark在Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中打破了由Hadoop MapReduce保持的排序记录.Spark利用1/10的节点数,把100TB数据的排序时间从72分钟提高到了23分钟. Spark在架构上包括内核部分和

大数据我们都知道hadoop,可是还会各种各样的技术进入我们的视野:Spark,Storm,impala,让我们都反映不过来.为了能够更好的架构大数据项目,这里整理一下,供技术人员,项目经理,架构师选择合适的技术,了解大数据各种技术之间的关系,选择合适的语言.我们可以带着下面问题来阅读本文章:1.hadoop都包含什么技术2.Cloudera公司与hadoop的关系是什么,都有什么产品,产品有什么特性3.Spark与hadoop的关联是什么?4.Storm与hadoop的关联是什么? hadoo

1.Spark介绍 Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台,在2010年开源,目前是Apache软件基金会的顶级项目.随着Spark在大数据计算领域的暂露头角,越来越多的企业开始关注和使用.2014年11月,Spark在Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中打破了由Hadoop MapReduce保持的排序记录.Spark利用1/10的节点数,分钟提高到了分钟. Spark在架构上包括内核部分和4个官方子模块--Spark SQL.

正常来讲学习大数据之前都要做到以下几点 1.学习基础的编程语言(java,python) 2.掌握入门编程基础(linux操作,数据库操作.git操作) 3.学习大数据里面的各种框架(hadoop.hive.hbase.spark) 这是正常学习大数据必须要做到的三个步骤,如果有了java基础再去学习基本上已经成功了一半,起码不用为了基础语言的学习而恼火了. 真正的大数据的学习不能仅仅停留在理论的层面上,比如现在经常用到的spark框架目前支持两种语言的开发java或者Scala,现在pytho

大数据我们都知道hadoop,可是还会各种各样的技术进入我们的视野:Spark,Storm,impala,让我们都反映不过来.为了能够更好 的架构大数据项目,这里整理一下,供技术人员,项目经理,架构师选择合适的技术,了解大数据各种技术之间的关系,选择合适的语言. 我们可以带着下面问题来阅读本文章:1.hadoop都包含什么技术?2.Cloudera公司与hadoop的关系是什么,都有什么产品,产品有什么特性?3.Spark与hadoop的关联是什么?4.Storm与hadoop的关联是什么? h

大数据时代,中国IT环境也将面临重新洗牌,不仅仅是企业,更是程序员们转型可遇而不可求的机遇. 国内大多数大型互联网公司的程序员被称作研发工程师,但实际上国内几乎没有研发项目,只能叫做开发.开发程序员的工作大多是重复性劳动,容易产生疲惫感,薪资在工作2-5年内就达到了一个峰值,再要提升就比较困难,这样就导致了很多程序员最终转行做了其他行业. JAVA的精密,强大,拥有其它语言不可替代的性能和可维护性,早已经是成为最受欢迎的编程语言之一,很多人想进入IT行业,首选的第一门语言就是JAVA.但是,在未

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

2016-07-29 14:13:23 钱曙光 阅读数 794 原文链接:https://blog.csdn.net/qiansg123/article/details/80124521 声明:本文为作者在CSDN技术公开课的分享原创整理,未经许可,禁止转载. 作者:郭炜,易观CTO,毕业于北京大学,曾任联想大数据总监.万达电商数据部总经理,曾在中金.IBM.Teradata公司担任大数据方向重要岗位.在智能硬件以及大数据分析领域具有丰富的理论和实践经验. 责编:钱曙光,关注架构和算法领域,寻求

大数据时代,中国IT环境也将面临重新洗牌,不仅仅是企业,更是程序员们转型可遇而不可求的机遇. 国内大多数大型互联网公司的程序员被称作研发工程师,但实际上国内几乎没有研发项目,只能叫做开发.开发程序员的工作大多是重复性劳动,容易产生疲惫感,薪资在工作2-5年内就达到了一个峰值,再要提升就比较困难,这样就导致了很多程序员最终转行做了其他行业.   JAVA的精密,强大,拥有其它语言不可替代的性能和可维护性,早已经是成为最受欢迎的编程语言之一,很多人想进入IT行业,首选的第一门语言就是JAVA.但是,

翻译:精致码农-王亮 原文:http://dwz.win/XnM .NET 5 旨在提供统一的运行时和框架,使其在各平台都有统一的运行时行为和开发体验.微软发布了与 .NET 协作的大数据(.NET for Spark)和机器学习(ML.NET)工具,这些工具共同提供了富有成效的端到端体验.在本文中,我们将介绍 .NET for Spark.大数据.ML.NET 和机器学习的基础知识,我们将研究其 API 和功能,向你展示如何开始构建和消费你自己的 Spark 作业和 ML.NET 模型. 什么

还是那个观点:计算机,编程语言,互联网,大数据等等都只是工具! 导语:看过美剧<纸牌屋>没?知道这部"白宫甄嬛传"为什么会火吗?靠的是大!数!据! 过去两年,在 Netflix 以行为分析为基础打造的美剧 House of Cards <纸牌屋>爆红的同时,大数据也成了现代企业经营的显学.无论是消费.金融.电信.交通,甚至是政治.慈善,所有的研讨会上,一定可以看到大数据的身影.似乎人类组织有史以来的行销.管理等问题,有了 Data,全部都可以解决. 事情当然没有

    你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请 升级浏览器 以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop

http://www.36dsj.com/archives/17192 大数据我们都知道hadoop,可是还会各种各样的技术进入我们的视野:Spark,Storm,impala,让我们都反映不过来.为了能够更好的架构大数据项目,这里整理一下,供技术人员,项目经理,架构师选择合适的技术,了解大数据各种技术之间的关系,选择合适的语言. 我们可以带着下面问题来阅读本文章:1.hadoop都包含什么技术?2.Cloudera公司与hadoop的关系是什么,都有什么产品,产品有什么特性?3.Spark与h