1.Spark 环境下 Scala 和 Python 两种语言的对比！
2.如何使用scala开发spark作业并访问hive
3.Spark第一个程序，WordCount
4.Spark-Submit 源码剖析
5.spark平台下,scala比java更有优势么?
6.IntelliJ-IDEA-Maven-Scala-Spark开发环境搭建

Spark 环境下 Scala 和 Python 两种语言的对比！

       在年前后的互联网大数据热潮中，Apache Spark凭借其高性能和完善的生态系统，成为了数据处理领域的hamming ecc 源码热门选择。Spark框架的主要编写语言是Scala，同时支持Python和Java。Scala的简洁语法和类型推断使其在Spark开发中相对于Java具有明显优势，特别是其REPL环境对于数据处理至关重要。然而，Python，以其易学易用和交互式编程环境，也吸引了大量开发者。

       在性能方面，Scala作为编译型语言，比Python的解释型特性快约倍，且能无缝对接Hadoop框架。然而，Python的性能劣势可以通过增加硬件核数来弥补，而在Spark开发中，性能并非决定语言选择的唯一因素。

       在上手难度和语法方面，基于区块链的游戏源码下载Python以其接近伪代码的简洁性，让代码阅读和编写更为流畅。然而，Scala的API链式调用和一些独特语法规则可能需要一定时间适应。Scala适合处理复杂工作流，而Python则适合简单的逻辑处理。

       并发性上，由于GIL的存在，Python在Spark中的并发性不如Scala。类型安全上，Scala的静态类型系统提供了更好的错误检查，有助于重构和优化。

       Spark集成上，Scala作为Spark的原生语言，对于底层修改和功能优化更方便。Python虽然有scikit-learn等工具，但在Spark的最新特性移植和工程性上不如Scala。

       在高级特性上，Python在数据科学工具和机器学习算法方面更丰富，而Scala在流式计算和工程应用上更有优势。

       总结来说，Scala和Python在Spark环境中各有千秋。上海天然溯源码燕窝价格Python更适合数据分析和机器学习，而Scala则更偏向于复杂工程场景。两者都是构建数据科学应用的有效工具，选择哪一种取决于具体需求和项目特性。

如何使用scala开发spark作业并访问hive

       如何使用scala开发spark作业，并访问hive？

       1、为了让Spark能够连接到Hive的原有数据仓库，我们需要将Hive中的hive-site.xml文件拷贝到Spark的conf目录下，这样就可以通过这个配置文件找到Hive的元数据以及数据存放。

       在这里由于我的Spark是自动安装和部署的，因此需要知道CDH将hive-site.xml放在哪里。经过摸索。该文件默认所在的路径是：/etc/hive/conf下。

       同理，spark的conf也是在/etc/spark/conf。

       此时，如上所述，将对应的hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下即可

       如果Hive的元数据存放在Mysql中，我们还需要准备好Mysql相关驱动，比如：mysql-connector-java-5.1.-bin.jar。

Spark第一个程序，WordCount

       1、游戏源码网盘资源在哪里环境准备：idea，jdk，scala，请参考相关文章

       2、创建一个新的maven项目

       3、在项目中添加必要的依赖关系

       4、在项目根目录下创建名为“datas”的文件夹，并在该文件夹中创建两个文本文件“1.txt”和“2.txt”，分别写入相应的数据

       5、在maven项目文件夹上右击，选择添加Scala支持

       6、在Java目录下创建一个名为“WordCount.scala”的Scala文件，文件内容如下

       7、执行程序后，结果如下：大功告成！o(╯□╰)o

Spark-Submit 源码剖析

       直奔主题吧：

       常规Spark提交任务脚本如下：

       其中几个关键的参数：

       再看下cluster.conf配置参数，如下：

       spark-submit提交一个job到spark集群中，大致的经历三个过程：

       代码总Main入口如下：

       Main支持两种模式CLI：SparkSubmit；SparkClass

       首先是checkArgument做参数校验

       而sparksubmit则是通过buildCommand来创建

       buildCommand核心是AbstractCommandBuilder类

       继续往下剥洋葱AbstractCommandBuilder如下：

       定义Spark命令创建的方法一个抽象类,SparkSubmitCommandBuilder刚好是实现类如下

       SparkSubmit种类可以分为以上6种。SparkSubmitCommandBuilder有两个构造方法有参数和无参数：

       有参数中根据参数传入拆分三种方式，然后通过OptionParser解析Args，构造参数创建对象后核心方法是通过buildCommand，而buildCommand又是影像测量仪软件源码丢失通过buildSparkSubmitCommand来生成具体提交。

       buildSparkSubmitCommand会返回List的命令集合，分为两个部分去创建此List,

       第一个如下加入Driver_memory参数

       第二个是通过buildSparkSubmitArgs方法构建的具体参数是MASTER，DEPLOY_MODE，FILES，CLASS等等，这些就和我们上面截图中是对应上的。是通过OptionParser方式获取到。

       那么到这里的话buildCommand就生成了一个完成sparksubmit参数的命令List

       而生成命令之后执行的任务开启点在org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.scala

       继续往下剥洋葱SparkSubmit.scala代码入口如下：

       SparkSubmit，kill，request都支持，后两个方法知识支持standalone和Mesos集群方式下。dosubmit作为函数入口，其中第一步是初始化LOG，然后初始化解析参数涉及到类

       SparkSubmitArguments作为参数初始化类，继承SparkSubmitArgumentsParser类

       其中env是测试用的,参数解析如下，parse方法继承了SparkSubmitArgumentsParser解析函数查找 args 中设置的--选项和值并解析为 name 和 value ，如 --master yarn-client 会被解析为值为 --master 的 name 和值为 yarn-client 的 value 。

       这之后调用SparkSubmitArguments#handle(MASTER, "yarn-client")进行处理。

       这个函数也很简单，根据参数 opt 及 value，设置各个成员的值。接上例，parse 中调用 handle("--master", "yarn-client")后，在 handle 函数中，master 成员将被赋值为 yarn-client。

       回到SparkSubmit.scala通过SparkSubmitArguments生成了args，然后调用action来匹配动作是submit,kill,request_status,print_version。

       直接看submit的action，doRunMain执行入口

       其中prepareSubmitEnvironment初始化环境变量该方法返回一个四元 Tuple ，分别表示子进程参数、子进程 classpath 列表、系统属性 map 、子进程 main 方法。完成了提交环境的准备工作之后，接下来就将启动子进程。

       runMain则是执行入口，入参则是执行参数SparkSubmitArguments

       Main执行非常的简单：几个核心步骤

       先是打印一串日志（可忽略），然后是创建了loader是把依赖包jar全部导入到项目中

       然后是MainClass的生成，异常处理是ClassNotFoundException和NoClassDeffoundError

       再者是生成Application，根据MainClass生成APP,最后调用start执行

       具体执行是SparkApplication.scala，那么继续往下剥~

       仔细阅读下SparkApplication还是挺深的，所以打算另外写篇继续深入研读~

spark平台下,scala比java更有优势么?

       在Spark平台下，Scala相较于Java，确实展现出了诸多优势，尤其是在操作和语言特性上。

       首先，从Scala的集合操作过渡到Spark的RDD操作，更为自然流畅，而Java则需要更大的转变，容易带来一些不必要的复杂性。这使得Scala在Spark平台下具备了显著的优势。

       Scala在多个层面展现了其独特魅力。其静态强类型与类型推导的结合，提供了类型安全的同时，也简化了代码编写过程。Scala作为一门图灵完备的语言，不仅在类型系统上具备完备性，还融合了函数式编程与面向对象编程的优点，实现了功能与实践的完美结合。此外，Scala能够无缝调用Java库，与JVM的兼容性使得其在与Java生态系统的交互中如鱼得水。虽然编译速度稍慢，但开发效率的提升足以弥补这一不足。丰富的生态系统和众多库的可用性，进一步丰富了Scala的应用场景。

       值得一提的是，Scala的适用范围广泛，几乎任何Java能使用的场景，Scala都能胜任。这意味着开发者能够在不牺牲通用性的同时，享受到Scala带来的便利与效率。

       至于Scala是否会取代Java，从语言的角度来看，Scala无疑具备了取代Java的可能性。毕竟，两者在功能和设计上存在代际差异。然而，实际上的取代需要开发者亲身体验和实践。仅仅依赖理论分析或观望，并不能真正推动技术的进化。因此，鼓励开发者深入学习和实践Scala，以推动这一趋势的实现。

IntelliJ-IDEA-Maven-Scala-Spark开发环境搭建

       首先，你需要从官方网站下载并安装Java Development Kit (JDK)。确保安装完成后，检查环境变量是否配置正确。接着，转向Scala，从其官方网站下载并安装最新版本。安装完成后，你可以在IntelliJ IDEA中寻找Scala插件，进行安装以支持Scala开发。

       在IntelliJ IDEA中，启动新项目，跟随向导创建一个Maven项目。在向导中，你需要填写项目的基本信息，包括项目名称和版本号。下一步，进入项目的pom.xml文件，这里你可以自定义Maven的依赖项和版本，比如添加对Scala的支持。

       删除pom.xml中默认生成的代码，然后动手编写你自己的Hello World程序。这是展示Scala功能的良好起点。记得保存并整理你的代码结构。

       编译完成后，你需要定义打包命令，这将生成可部署的项目包。根据你的需求，可以选择合适的打包选项，比如运行`mvn clean package`命令来执行这个过程。

       为了测试你的项目，你可以选择将打包后的文件上传到测试环境，或者在本地运行。这样，你可以验证Scala、Maven和Spark集成环境是否已经配置妥当。

       以上步骤由Yezhiwei撰写，他在他的博客 IntelliJ-IDEA-Maven-Scala-Spark开发环境搭建-Yezhiwei的博客 | Yezhiwei Blog 上分享了这些经验。请注意，所有内容均来源于网络，版权归属原作者，如遇到问题，请直接与他们联系获取帮助。感谢阅读！