spark編程基礎教材答案

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『貳』 spark python編程的問題

這種情況，要切換一下盤符輸入e:，即可，並且路徑已經是work了這個是dos的基礎，與python倒是無關，不過會困擾你

『叄』 Spark 中用 Scala 和 java 開發有什麼區別

1，構建系統的選擇，sbt更合適用來構建Scala工程，maven更合適用來構建Java工程
2，對於spark中的API來說，Java和Scala有差別，但差別並不大
3，如果用Scala開發spark原型程序，可以用spark-shell「打草稿」，或者直接使用spark-shell做互動式實時查詢
4，用Scala代碼量將減少甚至一個數量級，不過Scala的使用門檻較高
建議：使用Scala構建spark作業，因為spark本身為sbt所構建，同時使用Scala開發spark作業將有助於理解spark的實現機制
Scala相對Java語法更豐富，更簡潔，寫起來更像腳本，能夠提高開發效率。
使用Java的話代碼會規范些，不過太臃腫，代碼量更大。
另外Spark基本使用函數式編程，使用Java的話可能需要寫一大堆匿名類，而Scala只需要一個lambda表達式。
Java不支持自動類型推導，RDD類基本都是范型，聲明時需要寫一串類類型，而Scala基本可以省略變數類型。
另外，如果喜歡，可以混合Java和Scala，因為二者最終都是編譯成class文件，使用Scala能夠隨意調用Java實現的類和方法。
從表面上看，無論採用哪種語言，都能完成一樣的功能，只是代碼量有多有少，開發人員根據自己的情況選擇使用Java還是Scala都可。
據說目前最新的Java 8已經支持函數式介面了，Java 9也將推出Java Shell功能，慢慢地會變得和Scala一樣簡潔。

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《Spark大數據分析實戰》（高彥傑/倪亞宇）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名:Spark大數據分析實戰

豆瓣評分:5.2

作者:高彥傑/倪亞宇

出版社:機械工業出版社

出版年:2016-1-1

頁數:213

內容簡介

本書一共11章：其中第1～3章，主要介紹了Spark的基本概念、編程模型、開發與部署的方法；第4～11章，詳細詳解了熱點新聞分析系統、基於雲平台的日誌數據分析、情感分析系統、搜索引擎鏈接分析系統等的應用與演算法等核心知識點。

作者簡介

高彥傑，畢業於*國人民大學，就職於微軟亞洲研究院。開源技術愛好者，對spark及其他開源大數據系統與技術有較為深入的認識和研究，實踐經驗豐富。較早接觸並使用spark，對spark應用開發、spark系統的運維和測試比較熟悉．深度閱讀了spark的源代碼，了解spark的運行機制，擅長spark的查詢優化。

曾著有暢銷書《spark大數據處理：技術、應用與性能優化》。

倪亞宇，清華大學自動化系在讀博士研究生，曾於微軟亞洲研究院、IBM研究院實習。對大規模的推薦系統和機器學習演算法有較為深入的研究和豐富的實踐經驗。

『伍』 spark編程語言

如果條件許可，公司提供Spark集群機器，在Spark集群機器上進行開發和學習是最好的； 如果條件不允許，在亞馬遜雲計算平台上構建Spark集群環境也是一種非常理想的選擇； 如果純粹是學習使用，安裝單機版的Spark也是可以的

『陸』 有什麼關於 Spark 的書推薦

《大數據Spark企業級實戰》本書共包括14章，每章的主要內容如下。

第一章回答了為什麼大型數據處理平台都要選擇SPARK

第二章回答了如何從頭構建Hadoop集群的問題。

附錄從spark的角度解釋了Scala，並詳細解釋了Scala函數編程和面向對象編程。

『柒』 學習Spark需要哪些基礎知識

花一周時間看一下scala，了解一下函數式編程的特性，然後看spark官網教程或者《learning spark》(這本書還沒有出版，但是網上有前五章的預覽版)。

spark目前的資料非常少，有用的中文資料更是寥寥無幾，一定要去英文網站上看。

根據我做完一個spark項目的經驗，spark目前還有很多bug，處理特別多的數據時經常會出錯。

『捌』 spark編程 mysql得不到數據

「這里說明一點:本文提到的解決 Spark insertIntoJDBC找不到Mysql驅動的方法是針對單機模式(也就是local模式)。在集群環境下,下面的方法是不行的。

編程是編定程序的中文簡稱，就是讓計算機代碼解決某個問題，對某個計算體系規定一定的運算方式，使計算體系按照該計算方式運行，並最終得到相應結果的過程。

為了使計算機能夠理解人的意圖，人類就必須將需解決的問題的思路、方法和手段通過計算機能夠理解的形式告訴計算機，使得計算機能夠根據人的指令一步一步去工作，完成某種特定的任務。這種人和計算體系之間交流的過程就是編程。

在計算機系統中，一條機器指令規定了計算機系統的一個特定動作。

一個系列的計算機在硬體設計製造時就用了若干指令規定了該系列計算機能夠進行的基本操作，這些指令一起構成了該系列計算機的指令系統。在計算機應用的初期，程序員使用機器的指令系統來編寫計算機應用程序，這種程序稱為機器語言程序。

以上內容參考：網路-編程

『玖』 大數據學習難嗎

大數據學習有一定的難度，建議找一家專業的培訓機構進行學習，推薦選擇【達內教育】，該機構培養的學員專業技能強，職業素養好，在用人單位中擁有良好口碑。

【大數據學習】內容如下：
1、Scala：Scala是一門多範式的編程語言，大數據開發重要框架Spark是採用Scala語言設計，大數據開發需掌握Scala編程基礎知識。
2、Spark：Spark是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎，其提供了一個全面、統一的框架用於管理各種不同性質的數據集和數據源的大數據處理的需求。
3、Azkaban：Azkaban是一個批量工作流任務調度器，可以利用Azkaban來完成大數據的任務調度，大數據開發需掌握Azkaban的相關配置及語法規則。感興趣的話點擊此處，免費學習一下

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『拾』 大數據初學者應該怎麼學

記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。