Summary 'Scala in Depth' is a unique new book designed to help you integrate Scala effectively into your development process. By presenting the emerging best practices and designs from the Scala community, it guides you through dozens of powerful techniques example by example. About the Book Scala is a powerful JVM language that blends the functional and object-oriented (OO) programming models. You'll find many introductions to Scala in books or online, but it's challenging to locate great examples and insights from experienced practitioners. 'Scala in Depth' fills this gap, focusing on practical techniques without heavy theory. Written for readers familiar with Java, Scala, or other OO languages, the book purchase includes free downloadable PDF, ePub, and Kindle eBooks at manning.com. What's Inside Concise, expressive, and readable code style How to integrate Scala into your existing Java projects Insights into Scala's 2.8.0 collections API Leveraging actors for concurrent programming This book emphasizes real-world applications and best practices to enhance your Scala development experience.

Spark2.0安装教程与Spark1.3共存配置详解 一、引言 随着大数据技术的发展，Apache Spark已成为处理大规模数据集的重要工具。然而，在实际应用中，不同项目可能需要使用不同版本的Spark来满足特定需求。将详细介绍如何在现有Spark1.3的基础上安装并配置Spark2.1.0，实现两个版本的共存，以适应新老项目的需求。 二、环境准备 在开始安装之前，请确保以下条件已满足：1. Java环境：Spark需要Java运行环境支持，推荐版本为1.8或以上。2. Hadoop环境：本教程假设已有Hadoop环境，并且版本不低于2.6。3. 操作系统：Linux操作系统，以Ubuntu为例进行说明。 三、下载Spark 2.1.0 需要从Apache官方网站下载Spark 2.1.0版本。根据实际情况选择合适的压缩包，例如spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz。可以通过以下命令进行下载： wget https://archive.apache.org/dist/spark-2.1.0/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz 四、配置Spark 2.1.0 解压Spark压缩包： tar -zxvf spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz 复制配置文件：为了使Spark 2.1.0能够正常运行并与现有的Hadoop环境集成，需要复制必要的配置文件，特别是yarn-site.xml和hive-site.xml。 cp /etc/hadoop/conf/yarn-site.xml /opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6/conf/ cp /etc/hadoop/conf/hive-site.xml /opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6/conf/ 修改配置文件： spark-defaults.conf：打开此文件，添加或修改以下配置项，以确保Spark 2.1.0正确地与Hadoop集成。

此文件包含江西省南昌市2017-2019年各日的天气信息，数据包括日期、最高温、最低温、天气状况以及风向风速等基础信息。文件适合有需求的用户下载，便于进一步研究和使用。

我们主要使用Spark进行离线数仓的开发。由于Atlas官方并未提供对Spark的支持，我们调研了业内一些方案，发现部分第三方插件可以支持Spark的Atlas集成，如spark-atlas-connector-assembly-0.1.0-SNAPSHOT.jar。然而，这些插件并未支持cache语法。当前版本的本包专注于实现Atlas对Spark cache语法的支持，使用方法与spark-atlas-connector-assembly-0.1.0-SNAPSHOT.jar一致。

在Windows环境下开发Spark程序，首先需要进行一系列的环境配置，包括Java、IntelliJ IDEA、Scala插件的安装，以及Spark和Hadoop的配置。以下是详细的步骤说明： 一、安装Java Development Kit (JDK) 推荐版本为JDK 8。在本例中使用的是jdk-8u51-windows-x64.exe，安装过程中通常选择默认设置即可。 二、安装IntelliJ IDEA 下载并安装IntelliJ IDEA，例如ideaIC-2017.2.5.exe。启动安装时，选择“Do not import settings”和“Skip All and Set Defaults”以避免导入不必要的设置。 三、安装Scala插件 获取Scala插件的离线安装包，例如scala-intellij-bin-2017.2.5.zip。在IntelliJ IDEA中选择“Configure” -> “Plugins” -> “Install plugin from disk…”，然后选择下载的Scala插件包。安装完成后需要重启IDEA。 四、测试Scala插件 在IntelliJ IDEA中创建一个新的Scala项目，如“ALS”。选择工程存放路径，指定JDK和Scala SDK版本（例如Scala 2.10.6）。在工程目录的src下新建包（如com.ALS.spark），在此包下创建一个新的Scala类（如“ALS”），选择“Object”类型。编写简单的“Hello World!”程序并运行验证。 五、配置Spark运行环境 配置Spark开发依赖包：解压缩Spark发行版（如spark-1.6.3-bin-hadoop2.6.tgz到C盘根目录），然后在IntelliJ IDEA的“File” -> “Project Structure” -> “Libraries”中，添加Spark安装包下的lib/spark-assembly-1.6.3-hadoop2.6.0.jar。 六、编写Spark程序 Spark程序通常以SparkContext对象作为起点，无论使用Scala、Python还是R语言，都需要通过SparkContext实例创建RDD。在IDEA中编写Spark程序，理解SparkContext和RDD的基本原理。

在360安全助手的运营模式中，安全文件和市场经济的扩展速度有着显著的关联性。随着360不断加快市场扩张的节奏，其运营成本逐步增长，因此，企业通过创新策略将一部分成本转嫁至不同的服务环节，以减轻整体负担并提升效率。与此同时，周边环境也因市场扩展受到影响，360在保障安全的同时，需更加关注对周边环境的影响，以确保可持续发展。

Spark性能优化 Spark性能优化是提升大数据处理效率的关键，尤其在企业级应用中。资源调优是优化的重要一环，涉及到对Spark作业的资源配置，如Executor数量、内存大小、CPU核心数及Driver内存设置等。以下是对这些关键参数的详细解析与调优建议。 1. num-executors 此参数设定Spark作业所需Executor数量，默认值可能难以充分利用资源，导致运行缓慢。建议设定在50至100之间，视数据规模和计算需求而定，避免过多或过少导致资源分配不平衡。 2. executor-memory 每个Executor的内存大小直接影响作业性能和避免OOM异常。通常建议为4GB至8GB，但需视队列内存限制及负载情况调整。总内存申请量不应超过队列总内存的1/3至1/2，以便保障其他作业正常运行。 3. executor-cores 此参数定义了Executor的CPU核心数，影响并发task能力。推荐设置为2至4个核心，视队列CPU核心限制及资源共享需求调整，避免资源独占。 4. driver-memory 设置Driver内存大小，Driver负责任务调度和结果收集。通常1GB内存已足够，但若需要将大量数据拉到Driver端，需确保内存足够，避免内存溢出。 5. spark.default.parallelism 设定每个stage的默认task数量，直接影响并行度。建议task数量在500至1000之间，以充分利用并行计算能力，同时避免task碎片化，影响效率。 其他参数还包括**spark.shuffle.memoryFraction**（用于shuffle操作的内存比例）。

大数据标准化白皮书2016版，由全国信息技术标准化技术委员会大数据标准工作组与中国电子技术标准化研究院共同编写，完成于2016年5月。该白皮书系统化地梳理了大数据标准化领域的重要发展需求与趋势，为我国大数据标准体系的建设提供了专业依据。文件详细说明了标准化的原则、实施方向以及未来应用的各类场景，适用于多个行业和领域的标准化推进。

Big Data by Nathan Marz with James Warren Publisher: Manning Publications Co.Development Editors: Renae Gregoire, Jennifer StoutAddress: 20 Baldwin Road, PO Box 761, Shelter Island, NY 11964Technical Development Editor: Jerry GainesCopyeditor: Andy CarrollProofreader: Katie TennantTechnical Proofreader: Jerry KuchTypesetter: Gordan SalinovicCover Designer: Marija Tudor

数据仓库基本表介绍 BDM层数据表（贴源缓存层）- 订单表：itcast_bdm_order- 订单明细表：itcast_bdm_order_desc- 订单商品表：itcast_bdm_order_goods- 用户表：itcast_bdm_user- 购物车表：itcast_bdm_order_cart- 用户上网记录表：- 网站访问记录：itcast_bdm_user_pc_click_log- 移动应用访问记录：itcast_bdm_user_app_click_log Ubuntu 18.04.2下安装RTX2080 NVIDIA显卡驱动的方法 在Ubuntu 18.04.2系统下安装RTX2080显卡驱动，确保首先更新系统依赖库，并通过官方推荐的安装方式确保驱动兼容性。 步骤：1. 更新系统依赖：sudo apt update && sudo apt upgrade2. 禁用开源驱动：sudo prime-select nvidia3. 添加PPA源（如未安装add-apt-repository，请先安装）：sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppasudo apt update4. 安装推荐驱动：sudo ubuntu-drivers autoinstall5. 验证安装：使用nvidia-smi命令查看显卡状态。 提示：重启后使用nvidia-settings配置显卡，确保驱动正常运行。