大数据就业方向大数据开发方向：掌握Java、Python、Scala等开发语言，以及关系型与非关系

scala1、scala简介scala是运行在JVM上的多范式编程语言，同时支持面向对象和面向函数式编程。

文章主线通过自定义UDAF实现clickhouse中的内置函数countResample官方文档JavaUDF|StarRocksUDFjavascala都可以UDAFjava可以scala一直报错类找不到实际上类在的

我们看看作者自己的介绍：jemallocisageneralpurposemalloc(3)implementationthatemphasizesfragmentationavoidanceandscalableconcurrencysupport

本次在IDEA下使用Scala语言进行开发，具体环境搭建查看文章IDEA下ScalaMaven开发环境搭建。

和Java的不同：指定方法的访问控制（可见性）：默认是public，和Java相比，Scala提供了更细粒度的作用域控制：对象私有作用域（Object-private），只有当前对象的实例可见，用private

version2.9:reverse-http,logbackends,zero-copyforwarding,memoryusagereduction,increasedbandwidth,bettergeneralscalability

目录使用Flink处理Kafka中的数据前提：一，使用Flink消费Kafka中ProduceRecord主题的数据具体代码为（scala）执行结果二，使用Flink消费Kafka中ChangeRecord

Flink是一个对有界和无界数据流进行有状态计算的分布式处理引擎和框架，既可以处理有界的批量数据集，也可以处理无界的实时流数据，为批处理和流处理提供了统一编程模型，其代码主要由Java实现，部分代码由Scala

职业技能大赛训练学习#搭建Flink编程f的开发环境Flink是一个以java和scala作为开发语言的开源大数据的一个项目对于我们初次使用者来说javamavengit这三个辅助工具必不可少java安装步骤

第1章：scala入门1.1概述scala将面向对象和函数式编程结合成一种简洁的高级语言特点1、scala和java一样属于jvm语言，使用时都需要先编译为class字节码文件，并且scala能够直接调用

FAST2023Paper论文阅读笔记整理问题分离内存系统将单一的服务器分成不同的组件，包括计算节点和内存节点，以享受高资源利用率、灵活的硬件可扩展性和高效的数据共享。通过利用高性能的RDMA（远程直接内存访问），计算节点可以直接访问远程内存池，而无需涉及远程CPU。有序键-值（KV）存储（例如B树和学习索引）将所有数据排序以通过高性能网络提供范围查询服务。然而，在分离的内存系统上，现有的有序KV

KV存储ROLEX:AScalableRDMA-orientedLearnedKey-ValueStoreforDisaggregatedMemorySystemsFAST2023Paper泛读笔记针对分离式内存系统中

向量点乘：（内积）点乘（DotProduct）的结果是点积，又称数量积或标量积（ScalarProduct）。几何意义：点乘和叉乘的区别向量乘向量得到一个数为点乘向量乘向量得到一个向量为叉乘

nightlies.apache.org/flink/flink-docs-master/docs/dev/datastream/fault-tolerance/broadcast_state/测试数据*广播流官方案例scala

（密码反馈模式）5.OFB模式（输出反馈模式）保护完整性Xom新鲜性，MerkelTree防重放优化：Counter的压缩模式优化：AISE其他优化方向现有TEE完整性保护IntelSGXSGXV2/ScalableSGXIntelTDX

/org/apache/flink/table/api/table.scalaclassTable(private[flink]valtableEnv:TableEnvironment,private[

{SparkConf,SparkContext}importscala.collection.i

支持多种语言：Scala(ApacheSpark)、Python(ApacheSpark)、SparkSQL、Hive、Markdown、Shell等。开发者可以通过实现

Column对象1.什么是Column对象Column表示了Dataset中的一个列,并且可以持有一个表达式,这个表达式作用于每一条数据,对每条数据都生成一个值2.Column对象如何创建’单引号’在Scala

/imgaug/augmenters/meta.py:3368:FutureWarning:Inthefuturenp.boolwillbedefinedasthecorrespondingNumPyscalar.augmenter

•HighScalability&&HighAvailability-对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。而Mo

scala中出现NaN的情况当表达式的一个或多个操作数是NaN时，其结果也是NaN.0.0/0.0其结果是NaN.当0做为除数时会报除零错误；当0.0(doubleorfloat)做除数是结果是无穷或者

前摘代码示例将全部用Scala实现一、环境准备提前安装Java8和Scala2.12集成开发环境（IDE）使用IntelliJIDEA安装的插件——Maven、Git和ScalaMaven用来管理项目依赖

Scalar值类型基本消息字段可以有下列类型其中之一-下面的表格显示在.proto文件中指明的类型和在自动生成类中的相应类型。

使用flink时需要提前准备好scala环境一、创建maven项目二、添加pom依赖2.11.12org.scala-langscala-library${scala.version}org.scala-langscala-compiler

1.idea创建scala的project发现没有module，error：addingmoduletoproject:null关闭项目，并从idea的目录重新导入即可2.无法创建scala的类在工程目录结构下的

ValueError:check_hostnamerequiresserver_hostname3、ValueError:onlyoneelementtensorscanbeconvertedtoPythonscalars4

我们通过简单的WC看看两者的区别groupByKey实现WCscala>valrdd=sc.parallelize(List(1,1,2,2,3,3)).map((_,1))rdd:org.apache.spark.rdd.RDD

具体安装步骤如下：1.1下载安装包进入Flink官网，下载1.13.0版本安装包flink-1.13.0-bin-scala_2.12.tgz，注意此处选用对应scala版本为scala2.12的安装包

下面是这些概念的基本区别：标量（Scalar）:-标量是单个数字，用于表示单一的量。-它没有方向。-在数学中，标量通常指实数或复数。

一、安装scala环境官网下载地址Download|TheScalaProgrammingLanguage,本次使用版本为sacla2.11.12,将压缩包解压至指定目录，配置好环境变量，控制台验证是否安环境是否可用

这个问题出现一般是tensor的数据类型不对，在训练过程中报错。看具体问题出在哪里，有可能是网络层中数据类型没对上，也有可能是训练或者测试过程中。解决办法：1、数据一开始就定义错了在设置festures的时候dtype设置的是float应该和下面一致是torch.float2、在网络层出现错误在对应位置添加.to(torch.float32)即可解决。综上，该问题的出现即数据类型未对应好。

Traceback(mostrecentcalllast):File"/workspace/SACNT/main.py",line250,inmain()File"/workspace/SACNT/main.py",line230,inmainpred=model.forward(e1,rel,X,adjacencies)File"/workspace/SACNT/models.py",line2

这几天跑代码总是遇到这样的报错然后回溯里找到最终发现问题的地方是其实，在python3.X之后就没有Long型的数据类型了，都被整合到Int型呢，这里报错里所谓的Long型和Int型其实分别对应的是Int32与Int64两种类型的格式，我在最终报错的位置分别打印了其中参数的数据类型。发现改了参数‘c'的类型还是会报相同的错这时，我打印了batch的类型batch是一个多维数组，其中batch中的d

错误：RuntimeError:expectedscalartypeDoublebutfoundFloat解决：pytorch使用gpu加速时，数据类型不支持double，也就是float64,需要将其数据类型变为

【Python】RuntimeError:expectedscalartypeDoublebutfoundFloat文章目录【Python】RuntimeError:expectedscalartypeDoublebutfoundFloat1

该错误是由于数据的类型不对导致的，但是不要被提示误导，并不是需要转换为double而应该转为float32假设数据变量为data则将其转为float32代码如下data=data.to(torch.float32)这样就可以了

以下是针对kafka1.1.1版本编译流程及在idea中启动的步骤从GitHub网站，gitclonekafka源码下载安装好gradle，scala进入kafka项目目录，执行gradleidea如果出现如下

文件然后在项目目录上创建input包然后在input包中创建word文件word.txt并在文件中添加一下内容hellowoedhellolinuxhellomysql然后在src的运行目录下创建一个目录，然后创建scala

使用SparklingWater，用户可以从Scala/R/Python驱动计算并利用H2OFlowUI，为应用程序开发人员提供理想的机器学习平台。

scala:lines.filter(line=>line.contains("Python"))pyspark:lines.filter(lambdax:x.find("Python")!

1.什么是SVGSVG(ScalableVectorGraphics)是一种基于XML的矢量图形格式，用于描述二维图形和图像。与传统的栅格图像（如JPEG、PNG）不同，SVG使用数

我们通过SparkWordCount动手实践，编写单词计数代码；在wordcount.scala的基础上，从数据流动的视角深入分析SparkRDD的数据处理过程。

/***将给定的时间字符串转换成日期,并指定时区**dateStr给定的时间字符串(格式应该与pattern参数一致)*pattern时间字符串的格式*timeZoneId时区Id,默认取系统本地设置的时区**@paramdateStr*@parampattern*@paramtimeZoneId*@return*/defparseDate(dateStr:String,pattern:Strin

遍历一个文件中的每一行必须导入scala.io.Source类:importscala.io.Source方法一:使用Source.getLines返回的迭代器valsource=Source.fromFile

它的核心组件有：HDFS（分布式文件系统）：解决海量数据存储YARN（作业调度和集群资源管理的框架）：解决资源任务调度MAPREDUCE（分布式运算编程框架）：解决海量数据计算2、Hadoop特性优点扩容能力（Scalable

Kafka1、Kafka介绍Kafka是最初由linkedin公司开发的，使用scala语言编写，kafka是一个分布式，分区的，多副本的，多订阅者的消息队列系统。

AjuniorSOCanalystondutyhasreportedmultiplealertsindicatingthepresenceofPsExeconaworkstation.TheyverifiedthealertsandescalatedthealertstotierII.AsanIncidentresponderyoutriagedtheendpointforartefact

适用于PySpark、Scala和.NET代码的AzureSynapseAnalyticsSpark,AzureDataBricks都支持DeltaLake。