在《作为Scala语法糖的设计模式》中，我重点介绍了那些已经融入Scala语法的设计模式。今天要介绍的两个设计模式，则主要与Scala的trait有关。 Decorator Pattern 在GoF 23种设计模式中，Decorator Pattern算是一个比较特殊的模式。它充分利用了继承和组合（或者委派）各自的优势，将它们混合起来，不仅让优势扩大，还让各自的缺点得到了抵消。Decorator模式的核心思想其实是“职责分离”，即将要装饰的职责与装饰的职责分离，从而使得它们可以在各自的继承体系下独立演化，然
在大数据的学习当中，关于编程语言选择的部分，是很多人在学习初期非常关注的。在企业大数据平台开发场景下，Java语言是主流选择，其次涉及到Spark部分，就不得不提到Scala语言。今天的大数据入门分享，我们就具体来讲一讲大数据黄金语言Scala。
当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时，Spark会将数据拆分为多个分区Partition，并在分区上并行执行计算。所以理解Spark是如何对数据进行分区的以及何时需要手动调整Spark的分区，可以帮助我们提升Spark程序的运行效率。
Spark 本身在数据处理流程里占据非常重要的地位，而在人工智能的战场，传统 Spark 能带来什么呢？
开始学习spark ml了，都知道spark是继hadoop后的大数据利器，很多人都在使用spark的分布式并行来处理大数据。spark中也提供了机器学习的包，就是MLlib。
Kotlin的设计初衷是开发效率更高的Java，可以适用于任何Java涉及的应用场景，除了常见的信息管理系统，还能用于WebServer、Android项目、游戏开发，通用性比较好。Scala的设计初衷是整合现代编程范式的通用开发语言，实践中主要用于后端大数据处理，其他类型的项目中很少出现，通用性不如Kotlin。SPL的设计初衷是专业的数据处理语言，实践与初衷一致，前后端的数据处理、大小数据处理都很适合，应用场景相对聚焦，通用性不如Kotlin。
Scala 是 Scalable Language 的简写，是一门多范式的编程语言（函数式编程&面向对象编程）
Scala确是一门神奇的语言，从语言特性上来说远比Java、Python更加学院派，Martin大大作为一名教授，使得每个Scala新的特性大多会有一篇博士论文作为支持，不像Python，只有一个PEP提案。看来语言的发明者是教授确实好处很多，但是带来的坏处也不言而喻，曲高而和寡，叫好而不叫座。例如扎根Scala里的函数式编程思想，使用val表示不变量还好理解，高阶函数和惰性求值也还好，稍微思考下也能勉强理解能用了，monoid是什么鬼？可应用和可遍历的函子又是啥？相信读者大部分也一脸迷糊了。这就是Scala，用Scala写Java的程序也还好，毕竟Scala兼容Java，允许程序员龟缩在自己的一亩三分地，抱怨着“学不动了”，更甚者，作为一个允许在Jvm上的，静态类型的编译语言，Scala也能让你写出Python的感觉。
Spark是一个分布式计算系统/组件/平台，这是都知道的，其用Scala实现Spark任务也是最原生的，但万万不能认为只要是在Spark环境下执行的Scala代码都是分布式执行的，这是大错特错的，一开始一直有错误的认识，但现在想想，如果拿Java和Hadoop的关系来作对比，其就很容易理解了。
本篇文章为大家带来Scala面试指南，本文会结合数据分析工程师在工作中会用到的知识点和网络上搜集的Scala常用考点，组成一份Scala精选题库，并附上详细的解答，力图为Scala面试者扫清知识盲点，提炼经典考题。
Actor 是 Scala 基于消息传递的并发模型，虽然自 Scala-2.10 其默认并发模型的地位已被 Akka 取代，但这种与传统 Java、C++完全不一样的并发模型依旧值得学习。
知道概念—>学习理论—>大量练习—>逐渐清晰—>再大量练习—>清晰—>熟练运用—>融汇贯通
----------目录--------------------------------------------------------- 1.Scala简介和安装 2.Scala语法介绍 3.Scala的函数 4.Scala中的集合类型 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Scala语法介绍 1、语法规则 1.会将方
----------------------------------------------------------------------------- python
https://blog.csdn.net/ljp812184246/article/details/53885598
ThoughtWorks的「TW洞见」在4月发布了对Scala之父Martin Odersky的访谈。Odersky的回答显得言简意赅，仔细分析，仍然能从中收获不少隐含的信息（虽然可能是负面的信息）。 提问的中心主要是语言之争。Scala是一门极具吸引力的语言，似乎天生具备一种气质，轻易能够吸粉，但招黑的能力也不遑多让。它似乎是从象牙塔里钻研出来的，但又在许多大型项目和产品中得到了实践。有人转向了她，又有人之后背弃了它。如果说Ruby的助力是Rails，那么推动着Scala在社区中成长的，其实到处可见Spa
scala里的类型，除了在定义class,trait,object时会产生类型，还可以通过type关键字来声明类型。
当你找到大数据项目，你首先会怎么做？确定这个项目的问题领域，确定这个项目的基础设施，在往上，确定项目的框架，选择最适合用来处理当前数据的所有内容。这个时候唯一摆在你面前的难题就是，这个项目到底该使用哪种语言。如果整个团队上下都只会一种语言，那么这个问题就简单了：可惜现实中不会出现这种情况。 我们在这个问题上面临很多的选择，这就让选择一门语言成为了一件难事。为了缩小本文的讲解范围，我们就从如今数据处理应用最广泛的语言R、Python、Scala来入手，加上企业应用比较多的Java好了。 在选择语言时，首先
Scala中if/else 语法结构和java，C++一样，不过，在Scala中if/else表达式有值，这个值就是跟在if或者else之后的表达式的值，例如：
常常总有人问我，在现有的语言里面，有什么好的推荐？我说：“Java。” 他们很惊讶：“什么？Java！” 所以我现在来解释一下。 Java超越了所有咒骂它的“动态语言” 也许是因为年轻人的逆反心理，人们都不把自己的入门语言当回事。很早的时候，计算机系的学生用Scheme或者Pascal入门，现在大部分学校用Java。这也许就是为什么很多人恨Java，瞧不起用Java的人。提到Java，感觉就像是爷爷那辈人用的东西。大家都会用Java，怎么能显得我优秀出众呢？于是他们说：“Java老气，庞大，复杂，臃肿。我更
有些人问我，在现有的语言里面，有什么好的推荐？我说：“Java。” 他们很惊讶：“什么？Java！” 所以我现在来解释一下。
首先，介绍一下scala语言： Scala 是一种把面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混血儿。
杨博 ThoughtWorks 本文转载自InfoQ：http://www.infoq.com/cn/articles/more-than-react-part03 本系列的上一篇文章《React.Component损害了复用性？》探讨了如何在前端开发中编写可复用的界面元素。本篇文章将从性能和算法的角度比较 Binding.scala 和其他框架的渲染机制。 Binding.scala 实现了一套精确数据绑定机制，通过在模板中使用 bind 和 for/yield 来渲染页面。你可能用过一些其他 Web
上海站 | 高性能计算之GPU CUDA培训 4月13-15日 三天密集式学习 快速带你晋级 阅读全文 > 正文共11264个字，7张图，预计阅读时间28分钟。 Spark与Scala 首先，介绍一
有一个大数据项目，你知道问题领域(problem domain)，也知道使用什么基础设施，甚至可能已决定使用哪种框架来处理所有这些数据，但是有一个决定迟迟未能做出：我该选择哪种语言？(或者可能更有针对性的问题是，我该迫使我的所有开发人员和数据科学家非要用哪种语言？)这个问题不会推迟太久，迟早要定夺。 当然，没有什么阻止得了你使用其他机制(比如XSLT转换)来处理大数据工作。但通常来说，如今大数据方面有三种语言可以选择：R、Python和Scala，外加一直以来屹立于企业界的Java。那么，你该选择哪种语言
Scala中的函数还是比较重要的，所以本文章把Scala中可能用到的函数列举如下，并做详细说明。
从年初开始进行此项工作，我和合作伙伴包亮付出了大量而艰辛的劳动。翻译中我们本着能够让所有人看明白、看懂的目的，反复修改高达五次。现基本翻译完毕，有出版意向，如果有意向欢迎联系，不甚感激！现在此文中展示其中的前言和第一章，欢迎各位博友对此翻译提出意见建议以及指导如何出版，在此谢过！ 原名：The Type Astronaut's Guide to Shapeless 中文：类型编程晋级——shapeless类库使用指南 作者：Dave Gurnell（戴夫·格内尔） 翻译：魏守峰、包亮 前言 时间回到2011
Scala 的面向对象思想和 Java 的面向对象思想和概念是一致的，但是对应的语法有所不同。
虽然在大数据领域Java的使用更普及，Python也有后来居上的势头，但Scala一直有着不可动摇的地位。我们熟悉的Spark，Kafka，Flink都是由Scala完成了其核心代码的开发。
【导读】这篇博文介绍了Apache Spark框架下的一个自然语言处理库，博文通俗易懂，专知内容组整理出来，希望大家喜欢。 ▌引言 ---- Apache Spark是一个通用的集群计算框架，对分布式SQL、流媒体、图形处理和机器学习的提供本地支持。现在，Spark生态系统也有Spark自然语言处理库。 从GitHub开始或从quickstart 教材开始学习： John Snow Labs NLP库是在Apache 2.0许可下，他是用Scala语言编写的，不依赖于其他NLP或ML库。它本身就扩展了S
继续Scala从零起步系列，在前文分享变量和标识符的基础上，本文介绍Scala中的运算符。简单地说，Scala中的运算符和其他编程语言中的运算符并无太大区别，更多都是相同或者相近的，但是出于系列文章的内容完整性，仍然单开此文对其予以介绍。
截至本篇，Scala入门系列即将告一段落，先后用7篇文章将Scala语言的四梁八柱进行了简要介绍，虽然阅读量相较于其他文章更为惨淡，但相信对于有一定编程语言基础又想快速入门Scala的读者来说还是会有一定收获和借鉴的。
今日洞见 文章作者来自ThoughtWorks：吴雪峰，配图来自网络。 本文所有内容，包括文字、图片和音视频资料，版权均属ThoughtWorks公司所有，任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站，在使用时必须注明"内容来源：ThoughtWorks洞见"，并指定原文链接，违者本网将依法追究责任。 2016年3月，笔者有幸和诸多对Scala感兴趣的人一起，跟Scala的创始人Martin Odersky做了一次面对面的交流。下面是这次交
反射reflection是程序对自身的检查、验证甚至代码修改功能。反射可以通过它的Reify功能来实时自动构建生成静态的Scala实例如：类（class）、方法（method）、表达式（exp
随着大数据应用得日益广泛，与大数据相关的话题也越来越被大家所热议。在IT界，大数据同样是热门。作为学生党的我，最近也在研究关于大数据的内容。作为一个技术迷，总是会想尝试一些新鲜的东西。前一段时间学习了Hadoop之后，又想开始体验Spark。那么现在就讨论一下关于Spark的话题。 Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台。它立足于内存计算，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。就大数据集而言，对典型的迭代机器 学习、即席查询（ad
Spark简介 Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目，8个月后成为Apache顶级项目，速度之快足见过人之处，Spark以其先进的设计理念，迅速成为社区的热门项目，围绕着Spark推出了Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件，也就是BDAS（伯克利数据分析栈），这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台
4.4 共享变量 一般来说，当一个被传递给Spark操作（例如，Map和Reduce）的函数在一个远程集群上运行时，该函数实际上操作的是它用到的所有变量的独立副本。 这些变量会被复制到每一台机器，在远程机器上对变量的所有更新都不会传回主驱动程序。默认来说，当Spark以多个Task在不同的Worker上并发运行一个函数时，它传递每一个变量的副本并缓存在Worker上，用于每一个独立Task运行的函数中。 有时，我们需要变量能够在任务中共享，或者在任务与驱动程序之间共享。 而Spark提供两种模式的共享变量
有些人问我，在现有的语言里面，有什么好的推荐？我说：“Java。” 他们很惊讶：“什么？Java！” 所以我现在来解释一下。 Java超越了所有咒骂它的“动态语言” 也许是因为年轻人的逆反心理，人们都
Scala是一种多种类型的编程语言，结合了针对对象编程和函数式编程的功能。它运行在Java虚拟机上，具有强大的运算能力和丰富的库支持。Scala常用于大数据处理、并发编程和Web应用程序开发。其灵活性和高效性编程成为编写多线程爬虫程序的理想选择。Scala还广泛评估金融领域的量化分析和交易系统开发，以及科学计算和人工智能领域的研究与实践中
大数据只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struct、Spring、Hibernate，Mybaits都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybaits也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybaits的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。
问题导读 1.Scala中有哪些常见符号？ 2.本文讲了哪些符号？ 3.你对符号的理解是什么？ 4.<-,->,=>,Int=,_ 它们含义是什么？用在什么地方？ 当我们学习spark的时候，我们知道spark是使用Scala语言开发的，由于语言是相通的，所以对于传统程序员【Java，.net，c等】，我们能看懂Scala程序是没有问题的。但是当我们看到它的时候，却傻眼了。那么多符号，左箭头，右箭头，下划线等等搞得摸不着头脑。 看来如果想顺利的学习，我们必须学一下Scala了。很多都是从变量定义，函
在 Scala 当中，函数是一等公民，像变量一样，既可以作为函数的参数使用，也可以将函数赋值给一个变量. ，函数的创建不用依赖于类或者对象，而在 Java 当中，函数的创建则要依赖于类、抽象类或者接口。
上面这段代码是可以通过编译运行的，可能有些小伙伴会比较困惑，为虾米这里printA函数明明需要接受的是一个A类型，但是传入的一个int类型仍然能够编译通过。
Java 14 发布已经过去了三个月，Java 15 目前也已经到了“Rampdown Phase One ”阶段，其新特性均已敲定。由于 12-15 都是短期版本，无需考虑也不应该将其用于生产环境。但可以提前了解新特性，以免在下一个 LTS（Java17）正式发布时毫无心理准备。Java 12-15 引入了一系列改进，本文只讨论语言层面的新特性，它们看起来似曾相识——没错，这些特性让人感觉 Java 在沿 Kotlin/Scala 走过的路线前行。
Scala开发参照清单 这里列出在开发一个Scala工程中需要参照的资料。 官网网站 http://www.scala-lang.org/ 文档网站 http://docs.scala-lang.org/index.html Cheatsheet http://docs.scala-lang.org/cheatsheets/ 代码风格 http://docs.scala-lang.org/style/ 设计模式 https://wiki.scala-lang.org/display/SYGN/Design+
上面例子中,创建一个单例Demo,里面包含一个函数matchTest,并且参数类型是Any(scala中所有类的超类,表示任意类型), 注意看函数体 x = match{ case 1 => "one" } 这个就是scala中模式匹配的语法结构, 首先变量.match(选择器) 后面跟着一个花括号, 括号里面case指定的匹配项 , 而 => 右面指定的是表达式 , 在语句中 case _ 等同于java中swich语句的default ,如果匹配项都不符合要求,那么就返回一个默认值
上周，开启了作为大数据分析师学习Scala系列第一篇推文，旨在提纲挈领的介绍Scala理念、特性及开发环境安装。今天开始进入Scala从零起步正题：变量和标识符。
我曾在某处读到过（可能在《代码大全》，但我不敢确定），程序员应该每年学习一门新的编程语言。但如果做不到，我建议，你至少学习以下5种开发语言，以便你在职业生涯有很好的表现。
一、多继承 上篇trait中，已经看到了其用法十分灵活，可以借此实现类似"多重继承"的效果，语法格式为： class/trait A extends B with C with D ... 之所以要给多重继承加一个引号，是因为这有约束条件的，上面的语法中，从左向右看，extends 后的B是A的基本类型，不管后面接多少个trait，如果C或D，本身又继承自其它class(上一篇讲过，trait也可以继承自class)，则C或D的基类必须与B的基类保持一致，否则的话，JVM上的OOP世界观将被彻底颠覆，sca
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