spark编程基础教材答案

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‘贰’ spark python编程的问题

这种情况，要切换一下盘符输入e:，即可，并且路径已经是work了这个是dos的基础，与python倒是无关，不过会困扰你

‘叁’ Spark 中用 Scala 和 java 开发有什么区别

1，构建系统的选择，sbt更合适用来构建Scala工程，maven更合适用来构建Java工程
2，对于spark中的API来说，Java和Scala有差别，但差别并不大
3，如果用Scala开发spark原型程序，可以用spark-shell“打草稿”，或者直接使用spark-shell做交互式实时查询
4，用Scala代码量将减少甚至一个数量级，不过Scala的使用门槛较高
建议：使用Scala构建spark作业，因为spark本身为sbt所构建，同时使用Scala开发spark作业将有助于理解spark的实现机制
Scala相对Java语法更丰富，更简洁，写起来更像脚本，能够提高开发效率。
使用Java的话代码会规范些，不过太臃肿，代码量更大。
另外Spark基本使用函数式编程，使用Java的话可能需要写一大堆匿名类，而Scala只需要一个lambda表达式。
Java不支持自动类型推导，RDD类基本都是范型，声明时需要写一串类类型，而Scala基本可以省略变量类型。
另外，如果喜欢，可以混合Java和Scala，因为二者最终都是编译成class文件，使用Scala能够随意调用Java实现的类和方法。
从表面上看，无论采用哪种语言，都能完成一样的功能，只是代码量有多有少，开发人员根据自己的情况选择使用Java还是Scala都可。
据说目前最新的Java 8已经支持函数式接口了，Java 9也将推出Java Shell功能，慢慢地会变得和Scala一样简洁。

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《Spark大数据分析实战》（高彦杰/倪亚宇）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名:Spark大数据分析实战

豆瓣评分:5.2

作者:高彦杰/倪亚宇

出版社:机械工业出版社

出版年:2016-1-1

页数:213

内容简介

本书一共11章：其中第1～3章，主要介绍了Spark的基本概念、编程模型、开发与部署的方法；第4～11章，详细详解了热点新闻分析系统、基于云平台的日志数据分析、情感分析系统、搜索引擎链接分析系统等的应用与算法等核心知识点。

作者简介

高彦杰，毕业于*国人民大学，就职于微软亚洲研究院。开源技术爱好者，对spark及其他开源大数据系统与技术有较为深入的认识和研究，实践经验丰富。较早接触并使用spark，对spark应用开发、spark系统的运维和测试比较熟悉．深度阅读了spark的源代码，了解spark的运行机制，擅长spark的查询优化。

曾着有畅销书《spark大数据处理：技术、应用与性能优化》。

倪亚宇，清华大学自动化系在读博士研究生，曾于微软亚洲研究院、IBM研究院实习。对大规模的推荐系统和机器学习算法有较为深入的研究和丰富的实践经验。

‘伍’ spark编程语言

如果条件许可，公司提供Spark集群机器，在Spark集群机器上进行开发和学习是最好的； 如果条件不允许，在亚马逊云计算平台上构建Spark集群环境也是一种非常理想的选择； 如果纯粹是学习使用，安装单机版的Spark也是可以的

‘陆’ 有什么关于 Spark 的书推荐

《大数据Spark企业级实战》本书共包括14章，每章的主要内容如下。

第一章回答了为什么大型数据处理平台都要选择SPARK

第二章回答了如何从头构建Hadoop集群的问题。

附录从spark的角度解释了Scala，并详细解释了Scala函数编程和面向对象编程。

‘柒’ 学习Spark需要哪些基础知识

花一周时间看一下scala，了解一下函数式编程的特性，然后看spark官网教程或者《learning spark》(这本书还没有出版，但是网上有前五章的预览版)。

spark目前的资料非常少，有用的中文资料更是寥寥无几，一定要去英文网站上看。

根据我做完一个spark项目的经验，spark目前还有很多bug，处理特别多的数据时经常会出错。

‘捌’ spark编程 mysql得不到数据

“这里说明一点:本文提到的解决 Spark insertIntoJDBC找不到Mysql驱动的方法是针对单机模式(也就是local模式)。在集群环境下,下面的方法是不行的。

编程是编定程序的中文简称，就是让计算机代码解决某个问题，对某个计算体系规定一定的运算方式，使计算体系按照该计算方式运行，并最终得到相应结果的过程。

为了使计算机能够理解人的意图，人类就必须将需解决的问题的思路、方法和手段通过计算机能够理解的形式告诉计算机，使得计算机能够根据人的指令一步一步去工作，完成某种特定的任务。这种人和计算体系之间交流的过程就是编程。

在计算机系统中，一条机器指令规定了计算机系统的一个特定动作。

一个系列的计算机在硬件设计制造时就用了若干指令规定了该系列计算机能够进行的基本操作，这些指令一起构成了该系列计算机的指令系统。在计算机应用的初期，程序员使用机器的指令系统来编写计算机应用程序，这种程序称为机器语言程序。

以上内容参考：网络-编程

‘玖’ 大数据学习难吗

大数据学习有一定的难度，建议找一家专业的培训机构进行学习，推荐选择【达内教育】，该机构培养的学员专业技能强，职业素养好，在用人单位中拥有良好口碑。

【大数据学习】内容如下：
1、Scala：Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计，大数据开发需掌握Scala编程基础知识。
2、Spark：Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求。
3、Azkaban：Azkaban是一个批量工作流任务调度器，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

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‘拾’ 大数据初学者应该怎么学

记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。