👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 要说Scala编程界的圣经，那必须是这本蜚声世界的、由Scala 语言缔造者Martin Odersky编写的—— 《Scala编程》 Programming in Scala 本书全面涵盖了整个编程语言、重要类库及其背后理念，全面且强大，是Scala领域当之无愧的王者之作！ 本书上市14年来，紧跟语言版本持续迭代，不断以豆瓣评分8.9、9.2、9.4的成绩刷新着领域的天花板！ 其中第三版的中文版更是以9.6高分傲视群雄。 第四版的
今天博文菌要给大家带来一部蜚声世界的Scala编程圣经，它就是由Scala 语言缔造者Martin Odersky编写的—— 《Scala编程》 Programming in Scala 本书全面涵盖了整个编程语言、重要类库及其背后理念，全面且强大，是Scala领域当之无愧的王者之作！ 上市12年来，本书紧跟语言版本持续迭代，不断以豆瓣评分8.9、9.2、9.4的成绩刷新着领域的天花板！ 其中第三版的中文版更是以9.5高分傲视群雄。 今天，博文菌要宣布，时隔三年后，这部长青经典之作迎来了又一次
在当今数字化时代，互联网中蕴藏着海量的数据，而网络爬虫技术则是获取这些数据的重要工具之一。而Scala作为一种功能强大的多范式编程语言，结合了面向对象和函数式编程的特性，为网络爬虫开发提供了更多的可能性。在本文中，我们将结合网络爬虫技术和Scala编程，以爬取QQ音乐的音频资源为例，深入探讨网络爬虫的原理和Scala在实践中的应用。
51CTO编辑推荐： Scala编程语言专题 【51CTO快译】编者前言：这篇文章最初写于2008年底，作者Bill Venners一方面是美国著名开发网站Artima的总编，另一方面也是一位十分关注Scala语言的Java程序员。在这几个月间的Scala创始人Martin Odersky访谈系列中，与Martin对话的正是Bill Venners。这篇文章虽然已经完成了半年有余，但对于还不很熟悉Scala语言的Java程序员而言，仍然是一篇非常实用的Scala语言简介。以下是译文： 每次我学习一门新的语
《Scalaz(0) - 写在前面》介绍了函数式编程（FP）和面向对象编程（OOP）的概念，并讨论了它们在计算机编程领域的应用。文章还介绍了Scala语言中的函数式编程特性，并强调了Scalaz在函数式编程领域的重要性。
Scala语言设计概述 Scala的设计受许多编程语言和研究思想的影响。事实上，仅很少的Scala的特点是全新的；大多数都已经被以另外的形式用在其他语言中了。Scala的革新主要来源于它是如何构造并放在一起的。在这部分里，我们罗列了对Scala设计的主要影响。列表并不全——因为围绕着编程语言的设计有太多的好点子，没办法全都列举在这里。 Scala语言设计的“蓝本”语言 在最表层，Scala采用了Java和C#语法的大部，而它们大部分借自于C和C++句法的改变。表达式，句子和代码块多数和Java一样，同样
在学习大数据之初，很多人都会对编程语言的学习有疑问，比如说大数据编程主要用什么语言，在实际运用当中，大数据主流编程是Java，但是涉及到Spark、Kafka框架，还需要懂Scala。今天的大数据入门分享，我们就来对Java和Scala这两门语言的编程做个对比。
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。
要问当下最热门的IT技术，大数据可占一席之地；要问当下最网红的IT岗位，数据分析师也必将榜上有名。二者结合，自然就是大数据分析师。所谓大数据分析，个人理解就是在传统数据分析思维和技能的基础上，加持大数据工具，而Spark作为一个优秀的分布式计算框架，自然可作为大数据分析的必备技能。进一步地，虽然Spark提供了4种主流语言，其中不乏Python这种网红，但Scala作为Spark的原生开发语言，仍不失为应用Spark开发的首选。
Scala允许你用指令式风格编程，但是鼓励你采用一种更函数式的风格。如果你是从指令式的背景转到Scala来的——例如，如果你是Java程序员——那么学习Scala是你有可能面对的主要挑战就是理解怎样用函数式的风格编程。我们明白这种转变会很困难，在本书中我们将竭尽所能把你向这方面引导。不过这也需要你这方面的一些工作，我们鼓励你付出努力。如果你来自于指令式的背景，我们相信学习用函数式风格编程将不仅让你变成更好的Scala程序员，而且还能拓展你的视野并使你变成通常意义上好的程序员。 通向更函数式风格路上的第一步是
从2013年，每年都要下载gatling的版本试使用一下，看看其特性，今天事2019年第一次看gatling，发现gatling终于走上企业级应用了，终于走上商用了，意味着从此在通用性能测试领域有了新的选择。
如果你想要学好大数据最好加入一个好的学习环境，可以来这个Q群251956502 这样大家学习的话就比较方便，还能够共同交流和分享资料
---- spark是用Scala语言来写的，因此学习Scala成为spark的基础。当然如果使用其它语言也是可以的。从性能上来讲，及代码简洁等方面，Scala是比较好的一个选择。 当前我们的生活都是处于快节奏，各方面都讲究快，快--讲究的是效率，这里同样是想让大家快速入门Scala，如同吃快餐一样，因此命名为快餐Scala。文中如有不当之处，大家多批评指正。 Scala是函数式编程，继承了其它语言的很多特点，并且发展了自己特性。因此下面所涉及的内容，需要熟悉一门语言，特别是Java语言。如果没有语言基础
spark sql提供了更快的查询性能，如何能够更快的体验，开发和调试spark sql呢？按照正规的步骤我们一般会集成hive，然后使用hive的元数据查询hive表进行操作，这样以来我们还需要考虑跟hive相关的东西，如果我们仅仅是学习spark sql查询功能，那么仅仅使用IDEA的IDE环境即可，而且能够在win上快速体验，不需要hive数据仓库，我们直接使用数组造点数据，然后转成DF，最后直接使用spark sql操作即可。 首先，看下pom文件的核心依赖： 然后看一个例子spark sql的测试
Scala简介和安装 本篇文章为大家介绍以下Scala和Scala的安装以及IDE（eclipse）的使用，虽然这个基本环境没有什么技术含量，但是基本环境做不好，往后探讨再高深的东西，都是白扯，这里的所有Scala使用都是在window环境下的。 ----------目录--------------------------------------------------------- 1.Scala简介和安装 2.Scala语法介绍 3.Scala的函数 4.Scala中的集合类型 --------
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类。
尤其对于阅读计算机类技术图书，从头到尾阅读一本书，伤害了一代原本应成为高级程序员的筒子们。
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一、大数据技术基础 1、linux操作基础 linux系统简介与安装 linux常用命令–文件操作 linux常用命令–用户管理与权限 linux常用命令–系统管理 linux常用命令–免密登陆配置与网络管理 linux上常用软件安装 linux本地yum源配置及yum软件安装 linux防火墙配置 linux高级文本处理命令cut、sed、awk linux定时任务crontab 2、shell编程 shell编程–基本语法 shell编程–流程控制 shell编程–函数 shell编程–综合案例–自
我们用IDEA创建Spark项目的时候，默认都是使用SBT作为构建工具的，那么SBT是个啥？
---- 最近工作中，接触到最有用的“玩具”就是Spark了，在cpu密集型业务驱动下，提升CPU处理效率，高效的利用内存是最优先的事务，所以有个好的计算工具太重要了，这也是促使我去寻找各种分布式计算工具的动力。 初次接触Spark是在参与公司的一个日志系统项目了解的， 当时就觉得Spark是个内存计算，支持hive sql 的利器，而且调用api非常简单、好用。当时使用的是Spark1.3 的版本，虽然功能还不太完善但是已经初见威力。后来闲下来就打算深入研究一下Spark，这个研究持续近1年
在当今数字化时代，网络数据的抓取和处理已成为许多应用程序和服务的重要组成部分。本文将介绍如何利用Scala编程语言结合Apache HttpClient工具库实现网络音频流的抓取。通过本文，读者将学习如何利用强大的Scala语言和Apache HttpClient库来抓取网络上的音频数据，以及如何运用这些技术实现数据获取和分析。
随着互联网的使用人数越来越多，产生的数据也越来越多。根据数据我们可以分析出很多有用的信息。这也就是当前为什么大数据这么火的行为。
准备在CSDN上写一个关于GraphX的专栏，这是第一篇文章。 本文介绍使用GraphX创建一张图并可视化的关键技术，创建好的图存储在Graph[VD,ED]对象中，可视化所使用的技术框架是第三方Java动态图形管理组件GraphStream。
随着大数据时代的到来，网页爬虫作为一种高效的数据收集工具，被广泛应用于互联网数据抓取和信息抽取。而知乎是一个知识分享平台，拥有大量的用户生成内容。通过爬虫获取知乎数据，企业和研究人员可以进行深入的数据分析和市场研究，了解用户的需求、兴趣和行为模式，从而为产品开发、市场定位和营销策略提供数据支持。本文将介绍如何使用Scala编程语言结合PhantomJS无头浏览器，开发一个简单的网页爬虫，以访问并抓取知乎网站上的数据。
近年来大数据BigData、人工智能AI、物联网Iot等行业发展迅猛，很多人都想要从事大数据技术开发工作，但是，请问要怎么做，路线是什么？从哪里开始学？学哪些？这是一个大问题。对于我自己来说，最近也在学一些大数据开发相关的技术，所以之前整理了一份《大数据技术学习路线》，希望对你有所帮助。
在前面的一系列Scala编程基础中，我们介绍了Scala的基本语法、控制流、自定义函数、数据结构等内容。从本期开始将会陆续介绍Scala中面向对象的编程内容，包括类、对象、继承以及特质等。
目前人工智能和大数据火热，使用的场景也越来越广，日常开发中前端同学也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解。
曾记得我在读研的时候，参加了中国统计年会（2013年），在会上很多领域内的专家都谈及了大数据一词，然而那个时候的我并没有那么敏感。短短5年过去了，大数据行业发展之迅速，技术迭代之成熟，迫使自己不断地学习新的技能。对于大数据领域，有哪些必备技能需要掌握呢？
4.4 共享变量 一般来说，当一个被传递给Spark操作（例如，Map和Reduce）的函数在一个远程集群上运行时，该函数实际上操作的是它用到的所有变量的独立副本。 这些变量会被复制到每一台机器，在远程机器上对变量的所有更新都不会传回主驱动程序。默认来说，当Spark以多个Task在不同的Worker上并发运行一个函数时，它传递每一个变量的副本并缓存在Worker上，用于每一个独立Task运行的函数中。 有时，我们需要变量能够在任务中共享，或者在任务与驱动程序之间共享。 而Spark提供两种模式的共享变量
本文主要讲解Scala的并发（并行）编程，那么为什么题目概称geotrellis使用（六）呢，主要因为本系列讲解如何使用Geotrellis，具体前几篇博文已经介绍过了。我觉得干任何一件事情基础很重要，就像当年参加高考或者各种考试一样，老师都会强调基础，这是很有道理的。使用Geotrellis框架的基础就是Scala和Spark，所以本篇文章先来介绍一下Scala编程语言，同样要想搞明白Scala并发（并行）编程，Scala基础也很重要，没有Scala语言基础就谈不上Scala并发编程也就更谈不
再有两天就进入2018了,想想还是要准备一下明年的工作方向。回想当初开始学习函数式编程时的主要目的是想设计一套标准API給那些习惯了OOP方式开发商业应用软件的程序员们，使他们能用一种接近传统数据库软件编程的方式来实现多线程，并行运算，分布式的数据处理应用程序，前提是这种编程方式不需要对函数式编程语言、多线程软件编程以及集群环境下的分布式软件编程方式有很高的经验要求。前面试着发布了一个基于scalaz-stream-fs2的数据处理工具开源项目。该项目基本实现了多线程的数据库数据并行处理，能充分利用域内服务器的多核CPU环境以streaming，non-blocking方式提高数据处理效率。最近刚完成了对整个akka套装（suite）的了解，感觉akka是一套理想的分布式编程工具：一是actor模式提供了多种多线程编程方式，再就是akka-cluster能轻松地实现集群式的分布式编程，而集群环境变化只需要调整配置文件，无需改变代码。akka-stream是一套功能更加完整和强大的streaming工具库，那么如果以akka-stream为基础，设计一套能在集群环境里进行分布式多线程并行数据处理的开源编程工具应该可以是2018的首要任务。同样，用户还是能够按照他们熟悉的数据库应用编程方式轻松实现分布式多线程并行数据处理程序的开发。
大数据数据需要查询分析可视化工具,AI数据挖掘和探索也需要相关可视化编辑工具，开源产品主要有两个一个是Zeppelin notebook 一个是jupyter notebook，其中juypter主要用于数据科学家、算法分析人员使用python进行数据分析、算法建模，相关企业如aws、百度、腾讯都有基于jupyter notebook去进行定制化开发，zeppelin notebook比较偏重于大数据数据查询分析可视化，支持多种大数据计算引、存储引擎擎如：Spark、Flink、Hive、Kylin等，现在对这两个产品进行介绍
虽说人生没有白走的路，新的一年来到，会的还是原来的知识，人的身价就摆在那里，无论怎么折腾，也不会拿到更好的offer。所以在年轻还有拼劲的时候多学学知识，寻找自身的不足，查漏补缺非常重要。**今天小编给大家带来的是绝对的干货！以下是我自己这些年爬过的那些坑。在大数据开发这一块来说还算是比较全面的吧！废话不多说，直接上干货！
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。
1.《fluent python》（中文版：《流畅的python》） 这本书来源于某个公众号的推荐（忘了是哪个了），在读这本书之前，已经阅读了市面上很多python书籍，比如《python核心编程》，《python学习手册》，《python源码剖析》，这些书籍在一定程度上写的很不错，但给你的感觉就像是读官方文档，没有注入作者自己的想法，直到遇上了《流畅的python》，这本书从数据模型开始讨论，从python的基础数据结构开始引入整个python的设计哲学，对！这本书灌输给你的就是python是如何设计它的语言特性的，一般的书你读了可能就是对的，就应该这么写，作者不会去剖析为什么要这么写，这本书不然，处处体现了python的为什么要这么设计，而不是告诉你要怎么写。不剧透了，如果要进阶python，这本书是不二之选。（注：如果有可能可以去读读英文原版，因为我读了翻译版后，找了原版再去复习了一遍，感觉目前的翻译版本翻译的不怎么好，有些细节在翻译的过程中丧失了。） 2.《designing data-intensive application》（暂无翻译版） 这本书是有关数据系统设计的书，可以这么说，读完这本书再去读大数据的相关论文就是事半功倍，很后悔之前没读这本书就读了那些大数据的相关论文，现在慢慢的回过头再去回味那些论文，很多疑惑都解开了。全书以数据库评价指标开头，从单机的数据模型，存储、搜索、文件格式、传输慢慢聊到分布式系统下的一致性和共识，最后再整合，让你拍案叫绝。唯一的遗憾在于它至今没有中文版。 3.《programming in Scala》（中文版：《Scala编程》） 这本书的作者就是Scala的设计者，显然书籍的含金量不容置疑。全书充满着书生的学究气，不把一件事挖到底决不罢休。作为语言的设计者，除了描述Scala的使用，也会讲述Scala这门语言为什么要这么设计。如果你是初学者，我觉得这本书不适合你，虽然这本书也包含了入门，但是作者显然没把你当作初学者看待。 其实还读了一些网上书单推荐的书，例如《高可用架构》，《clean architecture》等，这些书感觉都像是一种描述性的语气讲述着知识点，知其然而不知其所以然，读读即可。
大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。
简单的说Apache Spark是一个开源的、强大的分布式查询和处理引擎，它提供MapReduce的灵活性和可扩展性，但速度明显要快上很多；拿数据存储在内存中的时候来说，它比Apache Hadoop 快100倍，访问磁盘时也要快上10倍。
根据LinkedIn 发布的《 2020年新兴工作报告》，人工智能，机器人技术（专门从事机器人过程自动化或RPA）和数据科学家角色在新加坡排名前5位。
SBT 是 Scala 的构建工具，全称是 Simple Build Tool， 类似 Maven 或 Gradle。 SBT 的野心很大，采用Scala编程语言本身编写配置文件，这使得它稍显另类，虽然增强了灵活性，但是对于初学者来说同时也增加了上手难度。另外由于SBT默认从国外下载依赖，导致第一次构建非常缓慢，使用体验非常糟糕！ 如果你是一名Scala初学者，本文希望帮你减轻一些第一次使用的痛苦。
这是一篇为公司内部”scala热情workshop”活动准备的文章，面向Scala初学者，目的在于帮助大家能尽早就建立起对Scala的整体认识，少走弯路。当然由于水平有限，有些地方可能不准确，不过如果
大数据开发最核心的课程就是Hadoop框架，几乎可以说Hadoop就是大数据开发。这个框架就类似于Java应用开发的SSH/SSM框架，都是Apache基金会或者其他Java开源社区团体的能人牛人开发的贡献给大家使用的一种开源Java框架。科多大数据大数据来带你看看。
序列是一门高级语言里都会具备的一种数据结构，Scala和Python也不例外。在不同的语言里，序列有着各种不同的别称以及增添了不同的功能，今天只关注Scala和Python基本的内置数据结构。Python要介绍的有两种，分别是列表和元组；Scala里的则是数组，列表和元组。不要被相同的名字糊弄了，Python和Scala的列表和元组虽然同名，但本质上是不一样的。
互联网的业务无外乎线上OLTP场景和线下OLAP场景，这两种场景，数据量增大后，我们应该分别怎么应对呢。
本文旨在介绍使用机器学习算法，来介绍Apache Spark数据处理引擎。我们一开始会先简单介绍一下Spark，然后我们将开始实践一个机器学习的例子。我们将使用Qualitative Bankruptcy数据集，来自UCI机器学习数据仓库。虽然Spark支持同时Java，Scala，Python和R，在本教程中我们将使用Scala作为编程语言。不用担心你没有使用Scala的经验。练习中的每个代码段，我们都会详细解释一遍。 APACHE SPARK Apache Spark是一个开源的集群计算框架，用Spa
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