maven有什么用？tomcat可以用来干什么

各位老铁们好，相信很多人对maven有什么用都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于maven有什么用以及tomcat可以用来干什么的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

编程用什么软件好哪种前景更广阔

谢谢邀请！

编程首先要确定编程语言，确定编程语言之后再选择开发环境（软件），当然也有软件本身集成语言的情况，比如MATLAB、Delphi等，但是大部分情况下都需要先选择语言。

目前比较流行的编程语言有Java、Python、C#、PHP等，这些编程语言都有非常广泛的应用，发展前景也都不错。

Java语言目前在Web开发、大数据开发、Android开发、后端服务开发等领域有广泛的应用，另外Java也可以进行嵌入式开发和人工智能领域的相关开发，可以说Java语言目前的应用场景还是非常广泛的。Java编程比较常见的开发环境有Eclipse和IntelliJIDEA，这两个工具有广泛的使用，功能也非常强大。

Python语言随着大数据的发展而得到了广泛的重视，目前Python在大数据、人工智能、Web开发等领域有广泛的使用，而且Python目前也被列入到嵌入式开发领域，未来的成长空间还是比较大的。Python常见的开发环境是Emacs、vim、Eclipse+PyDev、UliPad等，其中Emacs和vim是功能强大的通用开发环境。

C#语言是微软开发的一款程序设计语言，C#的应用场景遍布手机端、桌面端和服务端，可以说微软为C#语言搭建了一个庞大的应用场景。C#的开发工具非常强大，号称“宇宙最强开发工具”，这个工具就是VisualStudio，很多程序员对于C#的忠诚度往往都是来源于VisualStudio的强大。

PHP目前的主要应用场景是Web开发，PHP虽然应用场景比较单一，但是PHP在Web领域的应用却非常普及。PHP的开发环境比较常见的是ZendStudio、EclipseforPHP等。

作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。

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各位是如何解决maven包依赖冲突或有什么检测插件推荐

Maven冲突解决必备

首先是开发工具IDE,我这里用的是IntelliJIDE,

1、command+,打开工具的设置窗口

2、设置搜索中输入plugin

3、在Marketplacetable页面中搜索MavenHelper，并安装

4、安装完插件后需要重启Idea，然后我们查看我们的

pom.xml

会发现底部有依赖分析的条

如果有依赖冲突的话这里会显示是哪个包出现冲突的，安装冲突解决问题就可以了

希望我的回答能够帮助到你。

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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SparkCore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，SparkCore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SparkCore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HadoopHive的SQL／HQL的查询组件SparkSQL，对实时数据进行流式计算的组件SparkSteaming，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，SparkCore底层支持在各种集群管理器上运行，包括HadoopYARN、ApacheMesos，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HadoopYARN集群上、或部署在ApacheMesos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SparkR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。

Maven的入门书籍有哪些

Maven实战http://book.douban.com/subject/5345682/推荐理由：关于Maven的书，国内仅此一本，没有其他的参考书。此外，书的前几章知识也照顾到了没有Maven基础的用户，入门学习的话挺不错的

不过还是看看网上的教程还有官方的文档，以官方的文档稳住比较好

nexus的maven库索引干什么用的

在开发过程中，常常只记得某个构建名字，而不记得其具体的配置信息及可用版本等，这个时候可以通过nexus的构建搜索功能查询得到适用的构建；

搜索构建的前提是构建在仓库中已经建立索引，没有建立索引或者索引不存在的情况下是搜索不到构建信息的；

Nexus默认是不下载远程仓库的索引的，如果想在Nexus中搜索远程仓库中的构建需要先下载远程仓库的索引。

如果通过nexus搜不到某个的构件，那说明这个构件不在当前nexus所登记的仓库中，可能需要添加额外的代理仓库或手工上传某个构件。

关于maven有什么用和tomcat可以用来干什么的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。