scala语言教程？scala在线运行

今天给各位分享scala语言教程的知识，其中也会对scala在线运行进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

如何高效的学习Apache Spark

Spark定义

a.是一个通用的大规模数据快速处理引擎。

b.Spark就是一个大数据分布式处理框架。

3.Spark在性能和方案的统一性都具有显著的优势。

Spark使用SparkSQL、SparkStreaming、MLlib、Graph几乎完美地解决了大数据中的BatchProcessing、StreamProcessing、Ad-hocQuery（即席查询）等三大核心问题。如何学习Spark配置spark环境：先安装linux，java，Scala，spark等软件，配置环境变量，搭建集群。建议你先熟悉一下linux系统。学习scala语言，函数式编程，这些有点难度。我是学java过来的，感觉很不适应，语法感觉很怪，需要冷静下来好好学习，trait，object伴生对象，柯里化等概念还是需要好好理解的，他也有很多好处，比如apply（）方法，很方便的新建一个对象那个，用得多了，就觉得很好用，我现在就觉得很好用，学过java好理解一些，本质一样，表达方式不同而已。建议您学习一下java。spark学习，最好学习spark的方式就是看官方文档，跟着官方文档过一遍手，基本就理解的差不多啦，接下来用idea集成编程完成的程序，调试测试等，基本就可以上手啦！接下深入理解就看源码，深入Spark内核，通过源码掌握Spark的任务提交过程，掌握Spark集群的任务调度，尤其要精通DAGScheduler、TaskScheduler和Worker节点内部的工作的每一步的细节。

基于Spark上的核心框架的使用，学习SparkSQL(关系型操作)、SparkStreaming(实时处理)、MLlib(机器学习)、GraphX（图处理）这些。

我们使用spark一般都使用Yarn框架，所以我觉得还需要学些Hadoop学习。有hdfs和mr(现在是YARN)组成，有兴趣可以看https://www.toutiao.com/i6506428976062267907/这篇文章

场景

Spark是一个分布式内存型计算框架，吸收MR的优点，以RDD数据来表示模型，提供多种算子，例如map|filter|flatMap|sample|groupByKey|reduceByKey|union|join等，并将中间数据放到内存中，使得迭代运算效率更高，更适合于实时计算|交互式计算或者要求计算量大、效率要求高等场景。与Yarn的结合，使得Spark可以与MR运行与同一个集群中，共享存储资源与计算资源，不断完善的SparkSQL，可以与Hive兼容，大大增强了Spark的应用范围及优越性。

Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小。

总的来说Spark的适用面比较广泛且比较通用。

Spark的特点

a.快速基于内存计算速度是MR的100倍，基于磁盘计算的速度是MR的10倍

快的原因是：Spark有一个DAG(有向无环图)执行引擎，支持循环数据流和内存计算。

b.易用

提供多语言的API,能快速实现应用，相比MR有简洁的代码，安装部署简单

c.通用

提供一个强大的技术栈，包括查询语言SparkSQL、实时流处理工具SparkStreaming、机器学习工具MLlib、图计算工具GraphX，Spark的目的在于构建一个结构上一体化功能上多元化的高效数据流水线技术栈。

d.集成Hadoop

Spark可以运行在YARN上，可以读取Hadoop的任何数据

下面是Spark生态系统

SparkCore:它包含Spark的基本功能(任务调度、内存管理、故障恢复以及存储系统的交互)，包含RDD|Stage|DAG|它的核心思想就是将数据缓存在内存中，并用Lineage机制容错。

a.RDD:

ResilientDistributedDataSets,是分布式只读的且已分区的集合对象。

这些集合是弹性的，如果数据集的一部分丢失，则可以对它们进行重建。

具有自动容错|位置感知调度|可伸缩性的特点。

对于记录数据的更新，RDD也只支持粗粒度的转换(记录如何从其他RDD转换而来即Lineage,以便恢复丢失的分区)

数据集容错的两种方式：数据检查点(成本高，服务器之间的传输的问题)和记录数据的更新。

Spark大数据处理框架

1.Spark速度快的原因

a.统一的RDD抽象和操作：Spark基于RDD抽象，使得Spark的框架轻而易举地使用SparkCore中的所有内容，并且各个框架可以在内存中无缝地集成和完成系统任务。

b.Spark是基于统一的技术堆栈。

2.基于内存的迭代式计算

MR在每次执行时都要从磁盘读数据，计算完毕之后都要把数据存放在磁盘上。

Spark是基于内存的，每次运算都是在内存中计算的。

3.DAG

a.是另外一个快的重要原因

b.基于RDD，Spark具备了非常精致的作业调度系统

c.DAG中的依赖有宽依赖和窄依赖之分，DAG可以根据依赖对pipeline等进行优化操作

d.基于RDD和DAG并行计算整个Job.

4.出色的容错机制

a.基于DAG图，lineage是轻量级且高效的

b.操作之间相互具备lineage的关系，每个操作只关系其父操作，各个分片的数据之间互不影响，

出现错误时只要恢复单个split的特定部分

觉得spark挺好用的，但是有一些场景还是不适用

欢迎各位大神来指点

scala 元组是否包含某个元素

关系表中的一行称为一个元组。元组可表示一个实体或实体之间的联系。

元组在Scala语言中是一个非常有用的容器对象。与列表一样，元组也是不可变的；但是与列表不同，元组可以包含不同类型的元素。例如列表只能写成List[Int]或者List[String]，但是元组可以同时拥有Int和String。

元组适用场景很多，比方说，如果需要在方法里返回多个对象。Java里的做法是创建JavaBean已包含多个返回值，Scala里可以仅返回元组。而且做起来也很简单；只要把元组实例化需要的对象放在括号里，并用逗号分隔即可。元组实例化之后，可以用点号、下划线和基于1的索引访问其中的元素。

笛卡尔积中每一个元素（d1，d2，…，dn），叫作一个n元组（n-tuple）或简称元组。当关系是一张表

维表中的行表中的每行(即数据库中的每条记录)就是一个元组，每列就是一个属性。在二维表里，元组也称为记录。

chisel语言介绍

我了解到Chisel语言是因为RISC-V是用Chisel实现的，其基本的流程是Chisel会生成Verilog综合代码和C/C++的模型代码。

这点是不是和HLS将C/C++代码生成Verilog代码相似。

Verilog到现在都已经30多年了，这么古老的语言，感觉对目前越来越大规模的芯片的开发效率会不会有点低，也许乘着人工智能浪潮这波浪潮，Chisel成为ASIC的主流开发语言或可知否。

Spark中用Scala和java开发有什么区别

没有实质性的区别。Scala和java都是允许在jvm之上。只是Scala语法更简洁，完成同样的任务，Scala代码量更少，相对来说，bug较少，但对程序员的要求更高。

scala3.0特性

优雅：这是框架设计师第一个要考虑的问题，框架的用户是应用开发程序员，API是否优雅直接影响用户体验。

速度快：Scala语言表达能力强，一行代码抵得上Java多行，开发速度快；Scala是静态编译的，所以和JRuby,Groovy比起来速度会快很多。

能融合到Hadoop生态圈：Hadoop现在是大数据事实标准，Spark并不是要取代Hadoop，而是要完善Hadoop生态。JVM语言大部分可能会想到Java，但Java做出来的API太丑，或者想实现一个优雅的API太费劲。

ij编程怎么使用

使用IJ编程需要掌握以下步骤：IJ编程是IntelliJIDEA集成开发环境，可以用于JAVA、Kotlin、Scala等语言的软件开发。在使用IJ编程之前需要先安装相应的版本，然后打开软件，选择创建一个新的项目，选择对应的编程语言和框架，便可以开始开发。同时，IJ编程还提供了丰富的插件和工具，方便开发者加强项目管理和调试功能。除了以上基本使用方法之外，IJ编程还支持多种版本控制工具，如Git、Subversion等，可以方便地与团队协作开发。同时，IJ编程也提供了大量的开发组件和模板，可以快速搭建项目框架和代码结构，提高开发效率。

关于scala语言教程，scala在线运行的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。