Scala 2.10安装配置教程

Scala 的安装流程其实挺，只要你走对了顺序，基本上不会踩坑。这套教程里把JDK、Scala、还有开发神器IntelliJ IDEA的安装全都拆解清楚了，新手跟着一步步来就行。JDK 是 Scala 运行的底层依赖，先装它准没错。教程用的是 1.8 版本，稳定兼容性也比较好。装好后别忘了加上JAVA_HOME和path环境变量，不然你后面运行javac会报错。接下来是 Scala 本体，教程推荐的是 2.10 这个版本，虽然不是最新的，但在多老项目里还挺常见。下载地址和安装步骤都列得蛮清楚，还配了图，操作起来省心。IDEA 的安装部分也实用，用的是社区版，对大多数人来说已经够用了。顺手装个S

spark 0 2025-06-16

PySpark数据分析课程课件

PySpark 数据课程的课件源码，挺适合想入门或深入学习数据的小伙伴。虽然视频加密了，无法上传，但课程的课件提取了出来，内容还是蛮实用的。了如何使用 PySpark 进行数据、清洗和，适合用来提升你的 Python 数据技能。课程结合了实际操作，了多常见的数据技巧，挺适合那些想快速入门的开发者，甚至可以拿来做项目练手。如果你有一定基础，能更好地理解其中的高效技巧，提升你的项目实践能力哦。

spark 0 2025-06-16

Spark Spark2 2..3.0Hadoop2无Hive版3.0Hadoop2版本（不含Hive）

Spark 2.3.0 的版本更新挺有意思，尤其是这款spark-2.3.0-bin-hadoop2-without-hive，它最大的特点就是不带 Hive 的 JAR 包。你可以在不依赖 Hive 的情况下，使用SparkHive 上的数据，挺适合有独立 Hive 集群的同学。如果你是那种 Spark 能独立数据，又不想完全依赖 Hive 功能的开发者，这个版本就蛮合适的。其实，Spark的性能提升蛮，支持批、交互式查询和实时流。就算是没有 Hive JAR 包，你依旧可以通过配置文件来接入 Hive 的元数据。只要在配置文件里设置好spark.sql.hive.metastore.uri

spark 0 2025-06-16

艾瑞咨询2020年中国数据中心行业发展洞察

中国的数据中心行业正在迎来新一轮的增长，尤其是 5G、物联网和工业互联网等技术的成熟，带动了数据中心的需求暴增。艾瑞咨询的这份报告，深入了数据中心的分类、发展环境及市场趋势，给出了未来的行业发展路径。如果你对数据中心的前景感兴趣，这份报告能给你不少启发。除了行业趋势，报告还涵盖了如何借助云计算、大数据等技术提升行业效率，挺值得关注的。

spark 0 2025-06-16

2015年中国车主十一出行大数据报告

十一期间车主的出行偏好、时间分布还有高速通行习惯，看完这份 2015 年的大数据报告，感觉挺有意思的。报告里有大量的可视化图表，得蛮细致，尤其是节前节后车流高峰对比，做前端交互项目的时候能直接拿来参考数据结构和用户行为模型。

spark 0 2025-06-16

SBT 0.13.15构建工具

Scala 老项目的好搭子——SBT 0.13.15，虽然是老版本，但在不少旧系统里还蛮常见的。安装也不复杂，准备好JDK 1.6+，下个包、配下PATH环境变量，跑个sbt version就能验证搞定。它的构建逻辑比较清晰，用Build.scala文件配好依赖、结构清楚点就 OK，像src/main/scala和src/test/java这类目录都是固定套路。嗯，依赖啥的就交给libraryDependencies去管，SBT 自己会拉。命令操作也都挺顺手的，像compile编译、test测试、package打包，控制台敲一敲就完事儿了。第一次跑的话要下载一堆 jar，慢点正常，耐心等下就好

spark 0 2025-06-16

Spark企业级实战指南

Spark 企业级实战这本书挺适合有一定基础的开发者，尤其是想深入了解 Spark 在企业中的实际应用的朋友。它的内容比较全面，从典型的企业案例讲起，再到深入 Spark 的内核源码，内容相当有深度。你要是对大数据有兴趣，这本书肯定能给你带来不少启发哦。是它的中文版 PDF，带有目录，挺方便查阅的。无论是你要在公司项目中用到 Spark，还是自己探索一些底层实现，都能从中获得多实用的知识。你如果想从源码角度理解 Spark 的工作原理，看到它是怎么海量数据的，真的是不错的选择。

spark 0 2025-06-16

驱动器未格式化提示数据恢复方法

遇到“驱动器中的磁盘未被格式化，想现在格式化吗？”的提示，硬盘分区出了问题。别急，直接格式化会丢失数据，得先恢复数据再修复分区。你可以通过一些靠谱的数据恢复软件来，比如“极光数据恢复”就挺好用。操作步骤不复杂，先安装并运行软件，扫描一下出问题的分区，快速扫描找不到的话可以深度扫描，恢复文件之后再复制到其他盘。，修复分区时要小心，最好先备份恢复的数据，避免二次损坏。记住，恢复前不要往有问题的分区写数据，避免覆盖丢失的文件。如果不确定操作，可以找专业的服务。

spark 0 2025-06-16

Advanced Analytics with Spark 2nd Edition数据挖掘与案例实战

案例驱动的 Spark 教程，挺适合你想深入搞数据挖掘的时候翻一翻的。《Advanced Analytics with Spark 第二版》里的例子都比较贴地气，像是推荐系统、异常检测这种，拿来就能跑。 源码全公开，结构清晰，改起来也方便。你可以直接上 Spark 高级数据源码 看看，里面的数据集和脚本都帮你准备好了，响应也快。 Spark的RDD和DataFrame切换逻辑，在书里讲得挺透的。比如用filter用户行为数据，或者通过groupBy做简单聚合，流程都清楚，适合新手跟着练。 如果你想知道实际数据问题怎么影响结果，推荐顺手读下 数据挖掘案例：缺失天气属性的影响，和主书内容衔接挺紧的

spark 0 2025-06-16

基于Spark技术的网络大数据分析平台搭建与应用

基于 Spark 技术的网络大数据平台，算是我用过比较顺手的一套系统，适合电信行业那种又杂又多的信令数据。平台的实时性和扩展性都挺不错，响应快，数据量上来以后直接加节点就能顶住，不用重新折腾架构，省心。平台底层是Spark，你知道它和传统的 Hadoop 比，胜在内存计算快，尤其是迭代算法，比如推荐系统、聚类那类，跑得挺溜。核心用的是RDD和Dataset，想灵活点还可以用DataFrame那套 API。信令数据这块，主要是网络里的控制消息，类似拨打电话、发短信时系统之间的沟通。用 Spark 来，效率真心高，问题定位、网络调优都靠它来加速，效果蛮的。顺带提一句，它还能和HBase打配合，数据

spark 0 2025-06-16