一、为什么Spark要用Scala实现？

1、spark和scala真的是非常完美的配搭，RDD的很多思想与scala类似，如完全相同概念List的map、filter等高阶算子，很短的

代码就可以实现java很多行的功能；类似于fp中的不可变及惰性计算，使得分布式的内存对象rdd可以实现，同时可以实现pipeline；

2、scala善于借力，如设计初衷就包含对于jvm的支持，所以可以很完美的借java的生态力量；spark一样，很多东西不要自己写，直接使用、借鉴，如直接部署在yarn、mesos、ec2，使用hdfs、s3，借用hive中的sql解析部分；

3、还有akka方便开发高效的网络通讯。

二、scala入门教程？

scala是一门多范式的编程语言，一种类似java的编程语言，设计初衷是实现可伸缩的语言、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。

scala编程语言抓住了很多开发者的眼球。

如果你粗略浏览scala的网站，你会觉得scala是一种纯粹的面向对象编程语言，而又无缝地结合了命令式编程和函数式编程风格。

scala代表了一个新的语言品种，它抹平了这些人为划分的界限。

scala有几项关键特性表明了它的面向对象的本质。

例如，scala中的每个值都是一个对象，包括基本数据类型在内，连函数也是对象。

另外，类可以被子类化，而且Scala还提供了基于mixin的组合。

三、如何使用scala开发spark作业，并访问hive？

1、为了让Spark能够连接到Hive的原有数据仓库，我们需要将Hive中的hive-site.xml文件拷贝到Spark的conf目录下，这样就可以通过这个配置文件找到Hive的元数据以及数据存放。

在这里由于我的Spark是自动安装和部署的，因此需要知道CDH将hive-site.xml放在哪里。经过摸索。该文件默认所在的路径是：/etc/hive/conf下。

同理，spark的conf也是在/etc/spark/conf。

此时，如上所述，将对应的hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下即可

如果Hive的元数据存放在Mysql中，我们还需要准备好Mysql相关驱动，比如：mysql-connector-java-5.1.22-bin.jar。

四、CentOS下安装Scala教程

简介

Scala是一种基于Java虚拟机（JVM）的多范式编程语言，结合了面向对象编程和函数式编程的特性。它具有强大的静态类型系统、丰富的语法和函数式编程的优势，被广泛应用于大数据处理、分布式系统和并发编程等领域。

安装前准备

在安装Scala之前，请确保已经在CentOS系统上成功安装了Java环境。可以通过以下命令检查Java环境：

java -version

如果没有安装Java，请先安装Java开发工具包（JDK）。

安装Scala

1. 打开终端，使用以下命令下载Scala二进制发布包：

wget oads.lightbend.com/scala/2.13.5/scala-2.13.5.tgz

2. 解压缩安装包：

tar -xzvf scala-2.13.5.tgz

3. 将解压后的文件夹移动到合适的位置，比如/usr/local目录：

sudo mv scala-2.13.5 /usr/local/scala

4. 设置环境变量：

export PATH=$PATH:/usr/local/scala/bin

5. 验证安装是否成功：

scala -version

如果显示出Scala的版本信息，则表示安装成功。

配置开发环境

为了方便使用Scala进行开发，可以配置一些开发环境：

1. 选择一个Scala集成开发环境（IDE），比如IntelliJ IDEA、Eclipse等。安装IDE并按照提示配置Scala插件。
2. 创建一个Scala项目，并编写你的第一个Scala程序。

总结

通过本文的介绍，您已经了解了如何在CentOS系统上安装Scala，并配置了开发环境。希望本文对您了解和学习Scala有所帮助。

感谢阅读

感谢您阅读本篇关于CentOS下安装Scala的教程。希望本文提供的步骤和指导能够帮助您顺利安装和配置Scala，为您后续的Scala开发工作带来便利。

五、大疆晓spark新手教程？

大疆晓spark的新手教程

大疆晓spark用otg线步骤1.是开启飞行器电源、遥控器电源，二者连接成功后，用OTG线连接手机和遥控器。

2.打开DJI GO4，遥控器电源灯闪烁显示连接成功。确定OTG线连接成功

六、scala语言前景？

scala有前景，但是会限定在特定应用场景。原因主要是在人员上。讲个twitter的故事吧：

当初twitter有个很庞大的data scientist团队，里面编程水平什么样的都有。大家都写写pig或者sql的时候还相安无事⋯⋯后来他们就改了scala。这个决定迅速造成了分裂，一大群没有能力或者没有意愿学们新编程语言的data scientist生产力急剧下降，不得不依赖工程师们adhoc产生大量数据，可是谁爱给你干这个呀，于是很快大批离职了。

目前懂machine learning，有analytical mindset，还能hack的数据科学家太少。我司还算是稍微有点热度的初创公司了，hr收简历收到手软但是找个人仍然千难万难。组里有几个小伙天天安利scala，有个什么架构问题就嚷嚷着换语言⋯⋯然并卵。本来大伙就非要忙死了还要迁徙平台还要试错谁受得了啊，所以嚷嚷归嚷嚷最后还是继续对着jupyter码python上pandas撸sklearn。

七、什么是Scala？

Scala即可伸缩的语言。可伸缩的语言的英语翻译是：Scalable Language，简称为Scala。它是一门多范式的编程语言，一种类似java的编程语言，设计初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。

八、科普Spark，Spark是什么，如何使用Spark？

自己写的Spark入门实战教程，适合于有一定hadoop和数据分析经验的朋友。

Spark简介

Spark是一个开源的计算框架平台，使用该平台，数据分析程序可自动分发到集群中的不同机器中，以解决大规模数据快速计算的问题，同时它还向上提供一个优雅的编程范式，使得数据分析人员通过编写类似于本机的数据分析程序即可实现集群并行计算。

Spark项目由多个紧密集成的组件组成。

核心是Spark Core组件

，它实现了Spark的基本功能，包括：任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块，特别的，Spark Core还定义了弹性分布式数据集（RDD）的API，是Spark内存计算与并行计算的主要编程抽象。

在Spark Core上有一系列软件栈，用于满足了各种不同数据分析计算任务需求，包括连接关系型数据库或Hadoop Hive的SQL／HQL的查询组件Spark SQL，对实时数据进行流式计算的组件Spark Steaming，支持常见机器学习算法并行计算组件MLlib，支持并行图计算组件GraphX等。

为了进一步支持在数千个计算节点上的伸缩计算，Spark Core底层支持在各种集群管理器上运行，包括Hadoop YARN、Apache Mesos，或者Spark自带的Standalone独立调度器。

Spark部署

安装Spark比较简单，只要在机器上配置好最新版JAVA环境，下载编译好的Spark软件包后即可在本地运行。当然，也可以根据具体环境，使用Maven编译需要的Spark功能。

Spark部署有两种方式，一是本地部署，二是集群部署。前者只需启动本地的交互式环境spark-shell.sh脚本即可，常用在本机快速程序测试，后者的应用场景更多些，具体根据集群环境不同，可部署在简易的Spark独立调度集群上、部署在Hadoop YARN集群上、或部署在Apache Mesos上等。

其中，Spark自带的独立调度器是最简单实现Spark集群环境的一种方式，只需在多台联网计算机上安装好Spark，然后在其中一台启动集群管理器（通过start-master.sh脚本），然后再在其他计算机上启动工作节点（通过start-slave.sh脚本），并连接到管理器上即可。

Spark编程

使用Spark编程，需要先在本机安装好Spark环境，然后启动Spark上下文管理器连接到本机（本地部署）或是集群上的集群管理器（集群部署），再使用Spark提供的抽象接口编程即可。

支持Spark的原生语言是Scala，一种支持JVM的脚本语言，可以避免其他语言在做数据转化过程的性能或信息丢失。但随着Spark项目的不断完善，使用Python和PySpark包、或者R和SparkR包进行Spark编程也都是不错的选择。

不论使用何种编程语言，使用Spark进行数据分析的关键在于掌握Spark抽象的编程范式，其基本流程包括4步：

初始化SparkContext

。SparkContext即是Spark上下文管理器（也称为驱动器程序），它主要负责向Spark工作节点上发送指令并获得计算结果，但数据分析人员无需关注具体细节，只需使用SparkContext接口编程即可。

创建RDD

。弹性分布数据集RDD是Spark在多机进行并行计算的核心数据结构，因此使用Spark进行数据分析，首先需使用SparkContext将外部数据读入到Spark集群内。

设计数据转化操作

。即操作的结果是返回一个新的RDD，即在图计算中只是一个中间节点。类比于Hadoop的Map()映射算子，但又不仅于此，Spark还支持filter()过滤算子、distinct()去重算子、sample()采样算子，以及多个RDD集合的交差补并等集合操作。

设计数据执行操作

。即操作的结果向SparkContext返回结果，或者将结果写入外部操作系统。类比于Hadoop的Reduce()算子，按某函数操作两个数据并返回一个同类型的数据，此外Spark还支持collect()直接返回结果算子、count()计数算子、take()/top()返回部分数据算子、foreach()迭代计算算子等操作。

Spark编程范式的本质是有向无环图方式的惰性计算

，即当使用上述方式进行编程后，Spark将自动将上述RDD和转化算子转换为有向无环图的数据工作流，只有当触发执行算子时，才按需进行数据工作流的计算。此外，为进一步提高计算效率，Spark默认将在内存中执行，并自动进行内存分配管理，当然分析人员也可根据需求通过persist()算子将中间步骤数据显式的将内存数据持久化到磁盘中，以方便调试或复用。

在R环境下使用Spark实例

最新版的RStudio已经较完整的集成了Spark数据分析功能，可以在SparkR官方扩展接口基础上更方便的使用Spark，主要需要安装两个包，分别是sparklyr和dplyr。其中，sparklyr包提供了更简洁易用的Spark R编程接口，dplyr包提供了一个语法可扩展的数据操作接口，支持与主流SQL/NoSQL数据库连接，同时使数据操作与数据集数据结构解耦合，并且和Spark原生算子可基本对应。

若第一次运行，先在本机安装必要的包和Spark环境：

之后运行下面的小例子，可以发现，除了需要初始化SparkContext、导入RDD数据和导出数据外，其他数据处理操作都与在本机做数据分析是一样的。

此外，除了dplyr接口外，sparklyr还封装了一套特征工程和常用机器学习算法，足以满足80%常见的数据分析与挖掘工作，至于剩余的20%定制算法或是流处理、图计算等任务，便需要了解更多高阶的Spark接口来实现了。

九、scala 前景

Scala 的前景

Scala 是一种功能丰富、多范式的编程语言，它结合了面向对象编程和函数式编程的特性，一直备受开发者们的关注。作为一门在编程领域具有独特地位的语言，Scala 在现今的软件开发领域中拥有广泛的应用前景。

Scala 的优势

首先，Scala 具有极强的表达能力，可以在简洁的代码中完成复杂的功能。其灵活的语法使得开发者能够以更加直观的方式表达自己的想法，提高了代码的可读性和维护性。

其次，Scala 有着强大的并发处理能力，利用 Akka 等库可以更加方便地编写高效的并发程序。这对于当今大数据处理和分布式系统等方面的应用来说至关重要。

此外，Scala 作为一种运行在 JVM 上的语言，与 Java 生态体系天然衔接，可以无缝地集成和共存，让开发者能够充分利用 Java 广泛的工具和库。

Scala 的应用领域

Scala 的应用领域非常广泛，尤其在大型企业和互联网公司中使用较多。它常被应用于金融领域的量化分析、大数据处理、分布式计算等方面。

在人工智能和机器学习领域，Scala 也有着广泛的应用。其函数式编程的特性使得在构建复杂算法和模型时更加方便，而且可以结合 Spark 等框架进行大规模数据处理。

另外，Scala 还被广泛应用于网络开发、游戏开发等方面，其灵活性和高性能使其成为开发者们首选的语言之一。

Scala 的未来发展

随着大数据、云计算、人工智能等领域的持续发展，Scala 作为一门拥有优秀特性的编程语言，其前景一直备受瞩目。

未来，我们有理由相信 Scala 将继续在软件开发领域中发挥重要作用，成为更多企业和开发者选择的首选语言之一。其丰富的功能和灵活性将为行业带来更多创新和可能。

总的来说，Scala 的前景是光明的，作为一名开发者，如果你正在考虑学习一门新的编程语言，不妨考虑一下 Scala，它将为你的职业发展带来更多机遇和挑战。

十、scala前景

scala前景

Scala是一种多范式编程语言，结合了面向对象编程和函数式编程的特性。作为一种JVM语言，Scala在企业级应用程序开发中越来越受欢迎，并且在大数据处理和分布式系统开发领域有着广泛应用。本文将探讨Scala在当前技术领域的前景和发展趋势。

Scala在大数据处理中的应用

随着大数据技术的快速发展，Scala作为一种能够运行在JVM上的高级语言，被广泛应用于大数据处理平台中。其强大的函数式编程能力以及与Spark等大数据处理框架的完美结合，使得Scala在数据处理、数据分析和机器学习等领域发挥着重要作用。

Scala在分布式系统开发中的优势

由于Scala具备高度可伸缩性和并发性，因此在构建分布式系统时表现出色。其Actor模型和强大的并发库使得Scala成为开发分布式系统的首选语言之一，尤其是对于需要处理大规模并发请求的系统而言。

Scala在企业级应用开发中的价值

越来越多的企业意识到了Scala作为一种现代化的编程语言所带来的优势。其强大的类型系统和函数式风格使得企业能够更快地构建稳定、可维护的应用程序，提高开发效率，降低维护成本。

Scala在人工智能和机器学习领域的应用

随着人工智能和机器学习技术的不断发展，Scala在这些领域的应用也日益增多。其函数式编程特性和强大的类型系统为构建复杂的机器学习算法提供了便利，使得Scala成为人工智能领域的热门选择之一。

Scala社区的活跃与生态系统的完善

Scala拥有一个活跃的社区和完善的生态系统，不断有新的库和框架涌现，为开发者提供了丰富的选择。同时，Scala社区也致力于提高语言本身的稳定性和性能，使得Scala在未来的发展中更加可靠和强大。

结语

综上所述，Scala作为一种多范式编程语言，在大数据处理、分布式系统开发、企业级应用开发以及人工智能和机器学习领域均展现出非凡的潜力。未来，随着技术的不断进步和Scala生态系统的不断完善，相信Scala将继续发挥重要作用，并成为更多开发者的首选语言之一。