译者：刘旭坤 原文链接：http://www.datanami.com/2015/08/10/will-scala-take-over-the-big-data-world/ 在进行大数据相关的应用开发时，开发人员对编程语言的选择相当有限。Python和R获得了数据科学家的青睐，而Java则是Hadoop开发人员的不二之选。随着Apache Spark和Apache Kafka这样基于Scala的大数据框架的崛起，相信Scala会逐步映入大数据从业者的眼帘。 Scala是JVM上的一种函数式编程语言，最初它
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。
创始人马丁·奥德斯基（Martin Odersky）是编译器及编程的狂热爱好者，长时间的编程之后，希望发明一种语言，能够让写程序这样的基础工作变得高效，简单。所以当接触到JAVA语言后，对JAVA这门便携式，运行在网络，且存在垃圾回收的语言产生了极大的兴趣，所以决定将函数式编程语言的特点融合到JAVA中，由此发明了两种语言（Pizza & Scala） 递归
在电脑面前发了一会呆，发现不知道写些啥了，思来想去，那么便写写在平时在数据处理过程常用的三门编程语言吧。这三门编程语言分别是 Python、Scala 和 Java。
我们知道ChatGPT通过谷歌面试，年薪突破18.3万美元。阿里面试你觉得会怎么样？
各位同学对于大数据编程语言知道多少呢？今天加米谷带着大家一起来看看常见的3种大数据编程语言，一起来看看他们的功能与特征。
近日，知名编程语言 Ada 与 SPARK 所属公司 AdaCore 表示，英伟达的产品运行着许多经过正式验证的 SPARK 代码。对于安全较为敏感的应用程序或组件，英伟达安全团队正在用 SPARK 语言取代 C 语言。
对于大数据稍有了解的人应该知道，大数据主要的编程语言，是使用Java来完成的，而Java之外，掌握一定的Scala，在大数据开发学习当中，能够更好地掌握相关技术框架。那么Scala对于大数据开发重要吗？今天我们来给大家一些Scala基础学习建议。
Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。可用它来完成各种各样的运算，包括 SQL 查询、文本处理、机器学习等。
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
由于做大数据开发，使用最多的语言就是scala和python，java。 刚开始由于spark是scala开发的，就去学习了scala，然后看spark的源码。 后面就是基于spark-core写原生scala的应用。总体来时， scala使用是真的丝滑和顺手。尤其函数式编程。我开发flink也是使用scala。目前很少使用Java了。 我下面就系统介绍一下，scala的内容学习， 我自己也做一个系统的学习补充吧。
这几年大数据的飞速发展，出现了很多热门的开源社区，其中著名的有 Hadoop、Storm，以及后来的 Spark，他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像 Flink，也就在这个时候默默的发展着。
Scala 是 Scalable Language 的简写，是一门多范式的编程语言。
---- 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
Scala确是一门神奇的语言，从语言特性上来说远比Java、Python更加学院派，Martin大大作为一名教授，使得每个Scala新的特性大多会有一篇博士论文作为支持，不像Python，只有一个PEP提案。看来语言的发明者是教授确实好处很多，但是带来的坏处也不言而喻，曲高而和寡，叫好而不叫座。例如扎根Scala里的函数式编程思想，使用val表示不变量还好理解，高阶函数和惰性求值也还好，稍微思考下也能勉强理解能用了，monoid是什么鬼？可应用和可遍历的函子又是啥？相信读者大部分也一脸迷糊了。这就是Scala，用Scala写Java的程序也还好，毕竟Scala兼容Java，允许程序员龟缩在自己的一亩三分地，抱怨着“学不动了”，更甚者，作为一个允许在Jvm上的，静态类型的编译语言，Scala也能让你写出Python的感觉。
随着大数据应用得日益广泛，与大数据相关的话题也越来越被大家所热议。在IT界，大数据同样是热门。作为学生党的我，最近也在研究关于大数据的内容。作为一个技术迷，总是会想尝试一些新鲜的东西。前一段时间学习了Hadoop之后，又想开始体验Spark。那么现在就讨论一下关于Spark的话题。 Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台。它立足于内存计算，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。就大数据集而言，对典型的迭代机器 学习、即席查询（ad
现在是大数据的时代，也称作云数据，我们在网上的各种数据，最后把这些整理集合在一起，形成一个庞大的数据集合体，我们生活中大数据已经实时的应用了。那么，大数据如何学习？下面将会为大家介绍。
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
最近看到了 Apache Spark 发布了 3.2 版本的预告 Pandas API on Upcoming Apache Spark™ 3.2，文章写得很简单，但是体现了 Spark 的一个很重要的发展趋势，就是拥抱 Python 的数据科学社区。
大数据已经成为时代发展的趋势，很多人纷纷选择学习大数据，想要进入大数据行业。大数据技术体系庞大，包括的知识较多，系统的学习大数据可以让你全面掌握大数据技能。学习大数据需要掌握哪些知识？
【IT168 评论】2001年，Gartner给出了大数据的概念，即大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。这其中点出了大数据关键的3V特征，即海量、速度和多样性，也很明确的为我们指出了大数据在哪些方面存在挑战。但是，16年过去了，现在大数据发展仍然没有达到边界，还是一个充满想象力的领域。 因为数据的存在，让很多新的行业焕发出了无限的价值，社交媒体网站可能就是一个典型的例子。对于企业来说，目前的主要问题就是如何使用收集来的数据创造价值。为此
在大数据的学习当中，关于编程语言选择的部分，是很多人在学习初期非常关注的。在企业大数据平台开发场景下，Java语言是主流选择，其次涉及到Spark部分，就不得不提到Scala语言。今天的大数据入门分享，我们就具体来讲一讲大数据黄金语言Scala。
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。
联邦理工学院的马丁·奥德斯基（Martin Odersky）于2001年开始设计Scala。 马丁·奥德斯基是编译器及编程的狂热爱好者，长时间的编程之后，希望发明一种语言，能够让写程序这样的基础工作变得高效，简单。所以当接触到JAVA语言后，对JAVA这门便携式，运行在网络，且存在垃圾回收的语言产生了极大的兴趣，所以决定将函数式编程语言的特点融合到JAVA中，由此发明了两种语言（Pizza & Scala）。
2001年，Gartner给出了大数据的概念，即大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。这其中点出了大数据关键的3V特征，即海量、速度和多样性，也很明确的为我们指出了大数据在哪些方面存在挑战。但是，16年过去了，现在大数据发展仍然没有达到边界，还是一个充满想象力的领域。 因为数据的存在，让很多新的行业焕发出了无限的价值，社交媒体网站可能就是一个典型的例子。对于企业来说，目前的主要问题就是如何使用收集来的数据创造价值。为此，Dzone社区调查
提起编程语言，更多人想到的是java、python、C、C++，甚至是php、js，几乎无人提到SQL，甚至很多编程语言排行榜里也将SQL排除在外。 同是向计算机发出指令，得到结果，凭什么别的算语言，SQL不算？ IT技术革新如此之快，曾经C如日中天，后来轮到java，现在号称是python的天下，但有人预测很快要被go所取代，每一门语言都有着其独特的使用场合，并不断被后来者超越。 然而却有一门语言从其诞生到现在，从未被替代，那就是SQL。甚至那些号称要取代它的反而被他所取代，如hadoop、如spark，
马斯克称 Twitter 有可能破产；扎克伯格宣布 Meta 裁员，裁员人数超过 Twitter；小冰公司融资 10 亿元人民币，投后估值 20 亿美元；周鸿祎“开炮”：特斯拉不安全；张朝阳称自己是中国互联网化石，但自我感觉年轻；英伟达用 SPARK 换掉 C；.NET 7 正式发布；Apache Dubbo 正式发布 Rust 语言版本；GitHub 年度报告：印度开发者增速超中国......
今天和大家简单聊下 Koalas 。简而言之，Koalas 试图在 Spark 之上提供一个和 Python 的 Pandas 一样接口的包。笔者在第一次接触到 Koalas 时非常惊艳，因为这意味着 Python 数据科学领域的生态圈里很多常用的包都可以直接应用在 Spark 之上，使分析师、数据科学家可以使用自己熟悉的工具操作大数据，而不需要重新学习。简直就是 killer package！
Apache Spark是Scala语言实现的一个计算框架。为了支持Python语言使用Spark，Apache Spark社区开发了一个工具PySpark。利用PySpark中的Py4j库，我们可以通过Python语言操作RDDs。
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。
TIOBE开榜以来，首次出现使用人数稍多于1%的编程语言被列入前20名的现象，这意味着真正处于领导地位的编程语言正在逐渐减少，随着开发者的选择越来越多，更多的人选用了不太知名的语言。大约10年前，排名
TIOBE 公布了 2024 年 6 月编程语言的排行榜：https://www.tiobe.com/tiobe-index/
大数据时代，什么职业比较吃香？答案可以从今年的校招薪资列表上知道——算法工程师、人工智能研究员、数据分析等职位。其实这几个职位有一定的交集，那就是需要处理大量的数据，尤其是作为一名数据科学家，主要的工作在处理数据和分析数据上面，也有部分工作与算法工程师和人工智能研究员相重叠，其所占的优势在于对数据更加敏感。那么作为一名数据科学家，应该具备的技能有哪些呢？本文将一窥究竟。
做数据科学，到底应该学习哪门编程语言呢？本文将从语言的特性、第三方库、公司使用情况来做一些分析。
最早Doug Cutting（后面被称为hadoop之父）领导创立了Apache的项目Lucene，然后Lucene又衍生出子项目Nutch，Nutch又衍生了子项目Hadoop。Lucene是一个功能全面的文本搜索和查询库，Nutch目标就是要试图以Lucene为核心建立一个完整的搜索引擎，并且能达到提到Google商业搜索引擎的目标。网络搜索引擎和基本文档搜索区别就在规模上，Lucene目标是索引数百万文档，而Nutch应该能处理数十亿的网页。因此Nutch就面临了一个极大的挑战，即在Nutch中建立一个层，来负责分布式处理、冗余、故障恢复及负载均衡等等一系列问题。
自从事数据科学行业以来，便每天在与各种数据处理打交道，当然这里的数据处理是多方面的：既有数据采集和读写，也有数据清洗与变换，当然还有数据分析和挖掘。从主用工具的角度来看，大体上经历了这4重境界：Excel->MySQL->Pandas->Spark，姑且就称之为EMPS吧。
好久没有看spark了，发现spark都开始发力AI了。简单梳理下spark的发展脉络如下：
转自程序人生 Kotlin是近来的热门话题。 三周前，Google的Android 团队宣布，除了 Java 和 C ++，Kotlin成为 Android 的第三个官方编程语言。 从 Android Studio 3.0 开始完全支持 Kotlin。 Kotlin 由 JetBrains 开发，拥有良好的表现力和极佳的编译速度。Kotlin 可以编译成 Java 字节码，也可以编译成 JavaScript，方便在没有 JVM 的设备上运行。 在本月的TIOBE编程语言排行榜中，Kotlin排在了第43
今年年初，Swift 语言在 TIOBE 指数排行榜中曾一度进入前十名。不过近期，其成绩在不断下降，本月甚至又回到了第 16 位。 多数情况下，开发者会用 Java 编写 Android 应用，用 Swift / Objective-C 编写 iOS 应用。 但因为同一个应用要同时维护 2 个不同平台的代码库，因此也有不少开发者开始选择使用移动混合应用开发框架，像是微软的 Xamarin（C＃）、Apache 的Cordova（JavaScript），以及 Ionic（JavaScript）等。 这也导致，
相信这么努力的你 已经置顶了我 老九学堂 你身边的IT导师 TIOBE发布 2018 年 3 月全球编程语言排行榜，Java、C、C++ 位列前三。 Java始终雷打不动的保持着自己的大佬地位。 Python 紧随其后，PHP 依然在第七位，Ruby 排名连续几个月上升，本月位居第 9 名。Julia 和 Kotlin ，在本月突围进入前 40 名。 不过，需要特别说明的是，自2018年2月起，SQL被再次添加到TIOBE排行中，因此，该语言没有最近的历史，因此SQL语言看起来似乎发展特别迅速，事实上，这
今年年初，Swift 语言在 TIOBE 指数排行榜中曾一度进入前十名。不过近期，其成绩在不断下降，本月甚至又回到了第 16 位。 多数情况下，开发者会用 Java 编写 Android 应用，用 Swift / Objective-C 编写 iOS 应用。但因为同一个应用要同时维护 2 个不同平台的代码库，因此也有不少开发者开始选择使用移动混合应用开发框架，像是微软的 Xamarin（C＃）、Apache 的 Cordova（JavaScript），以及 Ionic（JavaScript）等。这也导致，
导读：今年年初，Swift 语言在 TIOBE 指数排行榜中曾一度进入前十名。不过近期，其成绩在不断下降，本月甚至又回到了第 16 位。 多数情况下，开发者会用 Java 编写 Android 应用，用 Swift / Objective-C 编写 iOS 应用。但因为同一个应用要同时维护 2 个不同平台的代码库，因此也有不少开发者开始选择使用移动混合应用开发框架，像是微软的 Xamarin（C＃）、Apache 的 Cordova（JavaScript），以及 Ionic（JavaScript）等。这也导
近20年来，KDnuggets每年都会进行一次调查，来研究数据分析和机器学习领域各个工具的使用情况，已然成为观测这一行业变化与趋势的重要参考依据。
【推荐系统算法实战】 基于网页的 Notebook：Zeppelin 交互式数据分析
Beam可以解决什么问题？当MapReduce作业从Hadoop迁移到Spark或Flink，就需要大量的重构。Dataflow试图成为代码和执行运行时环境之间的一个抽象层。代码用Dataflow SDK实施后，会在多个后端上运行，比如Flink和Spark。Beam支持Java和Python，与其他语言绑定的机制在开发中。它旨在将多种语言、框架和SDK整合到一个统一的编程模型。
原文：https://www.tiobe.com/tiobe-index/ 编译：开源中国 下个月，TIOBE 就要宣布“2017 年度编程语言”的最佳得主，而 Kotlin 和 C 语言目前似乎成为了此荣誉的最佳候选人。 C 语言是世界上最古老的编程语言之一，近几年，由于小型软件设备的普及，以及低端软件在汽车行业的增长，C 语言在 2017 年收获了不小的流行度。 而作为竞争对手的 Kotlin 则比较新，于 2011 年由 JetBrains 发布，能运行于 Java 虚拟机之上，因成为 Android
Spark 是 Apache 的顶级项目，一举一动都在整个社区的瞩目之下。凡是由 Apache 推动的项目，自然大概率是比较成功的。回想 Google 当年没将 Big Table, Map Reduce, GFS 及时的推广到 Apache 落地，反而被后来者 Hadoop 夺得了头魁，甚为惋惜。想知道Google 错过这段好时机，可以看我的这篇文章《继蚂蚁金服OceanBase之后，腾讯也祭出了大杀技》
打开hue.ini文件，找到【yarn_clusters】【default】，修改spark_history_server_url值。
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