当类型为A (Scala)时，默认设置为null。
本文讨论了redis中一种频繁出现的错误及相应的解决方案。作者通过分析错误日志，发现是jedis连接池中连接超时的问题。为了解决此问题，作者采用了池化的概念，并设置了JedisPoolConfig中的timeout参数。通过这种方法，可以避免频繁出现连接超时的问题，保证程序的稳定运行。
本节介绍如何在Flink中配置程序的并行执行。一个Flink程序由多个任务(transformations/operators，data sources和sinks)组成。一个任务被分成多个并发实例来执行，每个并发实例只处理任务输入数据的一个子集。一个任务的并发实例的个数称为并发度(parallelism)。
最近IntelliJ又由于自己的骚操作给弄崩溃了，导致之前弄的一大波配置又找不到了，十分蛋疼的又要开始重头开始弄环境。很多之前精心搞过的配置又都记不住了，为了防止以后出现这种情况，这里就把我日常用的配置和注意点记一下，免得以后又要重新摸索。尽量持续更新。
本文介绍了基于Spark的SQL编程的常用概念和技术。首先介绍了Spark的基本概念和架构，然后详细讲解了Spark的数据类型和SQL函数，最后列举了一些Spark在实际应用中的例子。
假设你有1亿条记录，有时候用到75%数据量，有时候用到10%。也许你该考虑10%的使用率是不是导致不能发挥最优性能模型的最关键原因。
因为我的业务数据库和文档数据库非常庞大，所以我分成了两个服务器，但有时需要进行跨库查询，我们就可以利用链接服务器的方法来搞定它。
---- 方法参数 scala中的方法参数，使用比较灵活。它支持以下几种类型的参数： 默认参数 带名参数 变长参数 默认参数 在定义方法时可以给参数定义一个默认值。 示例 定义一个计算两个值相加的方法，这两个值默认为0 调用该方法，不传任何参数 参考代码 // x，y带有默认值为0 def add(x:Int = 0, y:Int = 0) = x + y add() 带名参数 在调用方法时，可以指定参数的名称来进行调用。 示例 定义一个计算两个值相加的方法，这两个值默认为0 调用该方法，只设置第一个参
在PyTorch中训练模型经常要使用它，那么该数据结构长什么样子，如何生成这样的数据类型？
Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插socket，并从集合和迭代器摄取数据。该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。
欢迎访问PlayScala社区(http://www.playscala.cn) 下划线这个符号几乎贯穿了任何一本Scala编程书籍，并且在不同的场景下具有不同的含义，绕晕了不少初学者。正因如此，下划线这个特殊符号无形中增加Scala的入门难度。本文希望帮助初学者踏平这个小山坡。 1. 用于替换Java的等价语法 由于大部分的Java关键字在Scala中拥有了新的含义，所以一些基本的语法在Scala中稍有变化。 1.1 导入通配符 *在Scala中是合法的方法名，所以导入包时要使用_代替。 //Java
本篇作为scala快速入门系列的第九篇博客,为大家带来关于方法的相关内容。
Spring Boot Maven Plugin，提供了使用Maven构建Spring Boot 工程的支持。我们可以用这个插件完成打包功能。支持打可执行jar包， war包。该插件支持Maven 3.2 +版本。
在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。Spark的资源参数，基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。很多Spark初学者，通常不知道该设置哪些必要的参数，以及如何设置这些参数，最后就只能胡乱设置，甚至压根儿不设置。资源参数设置的不合理，可能会导致没有充分利用集群资源，作业运行会极其缓慢；或者设置的资源过大，队列没有足够的资源来提供，进而导致各种异常。总之，无论是哪种情况，都会导致Spark作业的运行效率低下，甚至根本无法运行。因此我们必须对Spark作业的资源使用原理有一个清晰的认识，并知道在Spark作业运行过程中，有哪些资源参数是可以设置的，以及如何设置合适的参数值。
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。
最近狂写了一个月的Spark，接手的项目里的代码以Scala语言为主，Java为辅，两种语言混合编码。发现要深入地掌握Scala，很有必要学习一下Java，以便理解JVM语言的编译执行和打包机制，并通过对比加深对Scala的静态语言和脚本语言双重特性的理解。
Scala类的主构造函数是以下组合： 构造函数参数 在类内部被调用的方法 在类内部执行的语句和表达式 和Java类似，类被实例化的时候它们会被赋值。 构造函数可见性 一个字段被声明为var，Scala会为该字段生成getter和setter方法 一个字段是val，只会生成getter方法。 如果一个字段没有val或者var，Scala不会生成getter和setter方法 var和val字段可以被private关键字修饰，防止生成getter和setter方法 定义辅助构造函数：在类内部以this
Spark SQL为了更好的性能，在读写Hive metastore parquet格式的表时，会默认使用自己的Parquet SerDe，而不是采用Hive的SerDe进行序列化和反序列化。该行为可以通过配置参数spark.sql.hive.convertMetastoreParquet进行控制，默认true。
3、与过程化编程相⽐，函数式编程⾥的函数计算可以随时调⽤，函数式编程中，函数是⼀等公民
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。
概述 Scala是将面向对象思想与函数式编程思想集一身的编程语言，特别是在大数据和流式处理方面的快速发展，基于Scala语言一些重要的开源框架随之发布，比如：Spark，Kafka等。学习Scala的重要性无须多言，博主打算写三个系列的Scala文章： 1.Scala Turtuial-基础系列 2.Intermediate Scala-进阶系列 3.Advanced Scala-高级系列 今天是Scala Turtuial系列的基本语言的介绍，废话少说直接撸代码。 入门 在详细讲解Scala的基本特性之前
实际开发中, 我们需要编写大量的逻辑代码, 这就势必会涉及到重复的需求. 例如: 求10和20的最大值, 求11和22的最大值, 像这样的需求, 用来进行比较的逻辑代码需要编写两次, 而如果把比较的逻辑代码放到方法中, 只需要编写一次就可以了, 这就是方法. scala中的方法和Java方法类似, 但scala与Java定义方法的语法是不一样的。
数据可能有各种格式，虽然常见的是HDFS，但是因为在Python爬虫中数据库用的比较多的是MongoDB，所以这里会重点说说如何用spark导入MongoDB中的数据。
本文介绍了 Apache Spark 的 RDD 程序设计指南，从 RDD 的基本概念、创建与操作、缓存与存储、性能优化等方面进行了详细阐述，并提供了丰富的实例和代码以帮助读者更好地理解和掌握 RDD 的使用方法。
在 Flow Navigator 中点击设置, 然后选择Synthesis,或者 selectFlow > Settings > Synthesis Settings。如图1所示：
继续上一期的话题，介绍Scala有别于Java的特性。说些题外话，当我推荐Scala时，提出质疑最多的往往不是Java程序员，而是负责团队的管理者，尤其是略懂技术或者曾经做过技术的管理者。他们会表示这样那样的担心，例如Scala的编译速度慢，调试困难，学习曲线高，诸如此类。 编译速度一直是Scala之殇，由于它相当于做了两次翻译，且需要对代码做一些优化，这个问题一时很难彻底根治。 调试困难被吐槽得较激烈，这是因为Scala的调试信息总是让人难以定位。虽然在2.9之后，似乎已有不少改进，但由于类型推断等特性的
有个问题一直困扰着 Scala 社区，为什么一些 Java 开发者将 Scala 捧到了天上，认为它是来自上帝之吻的完美语言；而另外一些 Java 开发者却对它望而却步，认为它过于复杂而难以理解。同样是 Java 开发者，为何会出现两种截然不同的态度，我想这其中一定有误会。Scala 是一粒金子，但是被一些表面上看起来非常复杂的概念或语法包裹的太严实，以至于人们很难在短时间内搞清楚它的价值。与此同时，Java 也在不断地摸索前进，但是由于 Java 背负了沉重的历史包袱，所以每向前一步都显得异常艰难。本文主要面向 Java 开发人员，希望从解决 Java 中实际存在的问题出发，梳理最容易吸引 Java 开发者的一些 Scala 特性。希望可以帮助大家快速找到那些真正可以打动你的点。
若将该属性设置为“0”，该控件的背景色即为全透明的，显示为Smobiler窗体设计界面的背景色。
到Scala官方下载地址下载：http://scala-lang.org/download/
JSON 端口可直接实现在 JSON 和 XML 之间进行转换。端口会自动检测输入文件是 JSON 还是 XML，然后将文件在两种格式间相互转换。
行动操作是真正触发计算的地方。Spark程序执行到行动操作时，才会执行真正的计算，从文件中加载数据，完成一次又一次转换操作，最终，完成行动操作得到结果。
Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做 DataFrame，并且作为分布式 SQL 查询引擎的作用。 我们已经学习了 Hive，它是将 Hive SQL 转换成 MapReduce 然后提交到集群上执行，大大简化了编写 MapReduce 的程序的复杂性，由于 MapReduce 这种计算模型执行效率比较慢。所以 Spark SQL 的应运而生，它是将 Spark SQL 转换成 RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！
当然也可以成修饰符private Scala语法中，类并不声明为public，所有这些类都具有公有可见性（即默认就是public）
Spark SQL是Spark的一个组件，用于结构化数据的计算。Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象，DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎。
设置一个值，该值指示在GobileView中，当Visible指定的属性值为空时，当前单元格是否显示控件，并调整GridView中单元格的大小。默认属性设置为“False”，如图1；
2.1 运行Scala代码 感谢Scala.js项目，我们可以在浏览器中运行Scala代码。点击ScalaFiddle开始我们的Scala之旅吧！ 2.2 Scala的特性 每一种编程语言的存在都有意义，Scala存在的意义是为了让那些热爱编程的人更加热爱编程。Scala的设计简洁而优雅，很多地方都彰显了编程语言的一致性，例如在Scala的世界里： 一切都是对象 你可以直接调用基本类型上的方法： 1.toDouble // 1.0 10.toHexString // a "1".toInt
在Shuffle过程，reduce端task并不是等到map端task将其数据全部写入磁盘后再去拉取，而是map端写一点数据，reduce端task就会拉取一小部分数据，然后立即进行后面的聚合、算子函数的使用等操作。
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。
Apache Flink 内置了多个 Kafka Connector：通用、0.10、0.11等。这个通用的 Kafka Connector 会尝试追踪最新版本的 Kafka 客户端。不同 Flink 发行版之间其使用的客户端版本可能会发生改变。现在的 Kafka 客户端可以向后兼容 0.10.0 或更高版本的 Broker。对于大多数用户使用通用的 Kafka Connector 就可以了。但对于 0.11.x 和 0.10.x 版本的 Kafka 用户，我们建议分别使用专用的 0.11 和 0.10 Connector。有关 Kafka 兼容性的详细信息，请参阅 Kafka官方文档。
下载地址：https://kafka.apache.org/downloads#2.5.0
“大数据”（Big Data）指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案，给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IT系统提出了巨大的挑战。通过不同行业的“大数据”应用状况，我们能够看到企业如何使用大数据和云计算技术，解决他们的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。
本案例编写Flink代码选择语言为Java和Scala，所以这里我们通过IntelliJ IDEA创建一个目录，其中包括Java项目模块和Scala项目模块，将Flink Java api和Flink Scala api分别在不同项目模块中实现。步骤如下：
继续上一篇《Scala基础操作（1）———Scala解释器，声明变量，字符串》给大家接着分享下面的操作！！！！！！
Scala解析器的使用 REPL：Read（取值）-> Evaluation（求值）-> Print（打印）->Loop（循环）。scala解析器也被称为REPL，会快速编译scala代码为字节码，然后交给JVM执行 val result = 1 设置变量不可变 var result = 2 可变的变量 val name: String = null 声明变量类型 val name: Any = "leo" val name1,name2:String = null 声明多个变量 val num1,num2
ListBuffer:ListBuffer 是可变的 list 集合，可以添加，删除元素,ListBuffer 属于序
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