Scala实用指南

scala入门书籍

Scala编程语言抓住了很多开发者的眼球。如果你粗略浏览Scala的网站，你会觉得Scala是一种纯粹的面向对象编程语言，而又无缝地结合了命令式编程和函数式编程风格。Christopher Diggins认为： 不太久之前编程语言还可以毫无疑意地归类成“命令式”或者“函数式”或者“面向对象”。Scala代表了一个新的语言品种，它抹平了这些人为划分的界限。

scala编程电子书

scala编程指导文档，书中详细介绍scala语言的编程风格，并提供了很多具体使用示例，是学习使用scala语言编写spark程序的好帮手。

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快学Scala 电子书 pdf

花了5元订制的快学Scala pdf电子书！ Scala是一门以Java虚拟机（JVM）为目标运行环境并将面向对象和函数式编程语言的最佳特性结合在一起的编程语言。你可以使用Scala编写出更加精简的程序，同时充分利用并发的威力。由于Scala运行于JVM之上，因此它可以访问任何Java类库并且与Java框架进行互操作。本书从实用角度出发，给出了一份快速的、基于代码的入门指南。Horstmann以“博客文章大小”的篇幅介绍了Scala的概念，让你可以快速地掌握和应用。实际上手的操作，清晰定义的能力层次，从初级到专家级，全程指导。

Spark使用指南(权威版)

权威版 Spark使用指南，Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎；Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

scala五本经典资料集合

scala是一个经典的语言，Scala代表了一个新的语言品种，它抹平了这些人为划分的界限。但是现在scala的相关学习资料不多，因此，本人总结了几篇写的较好的scala学习资料，包含。因此，无论是初学者，还是想要深入研究scala的研究人员，这些书都能适合你。

Scala编程实战(美.Alvin Alexander著)高清书签版

学习Scala语言，不仅仅意味着熟悉新的API，更重要的是一种思维方式的转变。从原有的面向对象编程（OO）到函数式编程（FP）的思想。本书面向实际的使用场景，提供了大量的Scala实例，同时，也给出底层的原理和相关的参考。对于Scala新手来说这是一本不错的入门书，对于老手来说也是一本夯实基础，检视自己所学知识的好书。

Scala实用指南1

译者简介FM48356Scala实用指南.indd 1-318-5-25 上午10:16异步社区Kensuke(18319066421) 专享 请尊重版权何品

HBase指南-带书签高清扫描版pdf

HBase指南-带书签高清扫描版pdf 带完整目录书签的高清版本，不是文字版。

《Scala实用指南》代码清单

《Scala实用指南》代码清单（包含 SBT 版本（切到sbt分支））

UML用户指南（第2版）_带书签_高清完整版

[美] Grady Booch 著；邵维忠译； ISBN：7115148333 已去除那碍眼的大logo

Hadoop权威指南 第4版 高清带书签

本书结合理论和实践，由浅入深，全方位介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。

Go编程指南（高清带书签）

欢迎使用 Go 指南 指南的使用 欢迎来到Go 编程语言指南。本指南涵盖了该语言的大部分重要特性，主要包括： 学习如何使用本指南：包括如何在不同的课程之间切换，以及如何运行代码。 基础 一开始，将学习关于语言的所有基础内容。 定义变量、调用函数、以及在你学习下一课之前所需要了解的全部内容。 包、变量和函数。 学习 Go 程序的基本组件。 流程控制语句：for、if、else 和 switch 学习如何用条件、循环和开关语句控制代码的流程。 复杂类型： struct、slice 和 map 学习如何基于已有类型定义新的类型：本课涵盖了结构体、数组、slice 和 map。 方法和接口 学习如何为类型定义方法；如何定义接口；以及如何将所有内容贯通起来。 方法和接口 本课包含了方法和接口，可以用它们来定义对象和其行为。 并发 作为语言的核心部分，Go 提供了并发的特性。 这一部分概览了 goroutein 和 channel，以及如何使用它们来实现不同的并发模式。 并发 Go 将并发作为语言的核心构成。本课将对其进行介绍，并提供了一些示例来展示如何使用它们。

hadoop权威指南第四版书签高清

Hadoop权威指南第四版，自带书签而且高清，很不错的资源，你值得拥有！！！

《一线架构师实践指南》高清带书签

本书致力于为一线架构师，以及软件企业提供务实有效的架构设计方法指导。 本书从架构师经常遇到的困惑出发，总结软件架构设计中经常遇到的问题，提出“方法体系必然是软件业界未来发展的重大趋势”，以及“架构设计方法已经扩展到方法体系”的观点。针对软件架构设计的三个阶段（Pre-Architecture阶段、 Conceptual Architecture阶段和Refined Architecture阶段）中的各个具体环节，给出了*的实践原则和方法，内容涵盖了从需求分析到生成架构的整个过程。

Netty权威指南 第2版 高清+书签

《Netty 权威指南（第2 版）》是异步非阻塞通信领域的经典之作，基于最新版本的Netty 5.0 编写，是国内很难得一见的深入介绍Netty 原理和架构的书籍，也是作者多年实战经验的总结和浓缩。内容不仅包含Java NIO入门知识、Netty 的基础功能开发指导、编解码框架定制等，还包括私有协议栈定制和开发、Netty 核心类库源码分析，以及Netty 的架构剖析。

HTTPS权威指南 高清 书签

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Hive编程指南 高清带书签

hive编程， 高清，可以查找相关函数等

Scala-升级版.docx

Scala快速入门（适合为学Spark学习Scala的同学）Word文档

基于spark的图书推荐系统

推荐系统是一种信息过滤系统，能够自动预测用户对特定产品或服务的偏好，并向其提供个性化的推荐。它通常基于用户的历史行为、个人喜好、兴趣和偏好等，通过数据挖掘和机器学习算法，在大数据的支持下生成个性化的推荐内容，从而提高用户购买率和满意度。推荐系统广泛应用于电子商务、社交媒体、新闻资讯、音乐、电影等领域。推荐系统的作用是根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐个性化的内容，以满足用户的需求和兴趣。 在推荐系统架构中，离线计算部分主要使用 Hadoop、Spark、Hive 等大数据处理技术，将海量历史数据进行离线处理，构建出推荐模型。在线计算部分则使用 Flask、Django 或 Tornado 等 Web 应用框架，将推荐模型部署到 Web 服务器上，实现实时推荐服务。

大数据期末课设~基于spark的气象数据处理与分析

大数据期末课设~基于spark的气象数据处理与分析 完整版Word 可以拿来直接交作业

全国职业技能大赛大数据赛项十套赛题（shtd）

使用Scala编写spark工程代码，将MySQL的shtd_store库中表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail的数据增量抽取到Hive的ods库中对应表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail中。 1、 抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入Hive的ods库中表user_info。根据ods.user_info表中operate_time或create_time作为增量字段(即MySQL中每条数据取这两个时间中较大的那个时间作为增量字段去和ods里的这两个字段中较大的时间进行比较)，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。使用hive cli执行show partitions ods.user_info命令，将结果截图粘贴至对应报告中；

全国2014-2018年空气质量csv数据集文件数据

全国2014-2018年空气质量csv数据集文件数据，包含字段time（时间），city（城市），AQI，PM2.5，PM10，SO2，NO2，CO，O3，primary_pollutant（主要污染物），共计55万条数据。

大数据全套教程完整版

大数据基础到精通完整版， 涵盖技术点：python 基础 java基础，mysql,oracle,ssm框架，linux,hadoop,hbase,zookeeper,flume,scala,spark。资源宝贵，速度下载

spark-3.3.1-bin-3.0.0-cdh6.3.2.tgz

spark 3.3.1 使用 cdh 6.3.2 的hadoop版本。可以直接兼容并配合文档进行cdh spark-sql的使用。 具体查看https://editor.csdn.net/md/?articleId=127997188

Spark气象监测数据分析：代码整合，包括预处理，分析，数据可视化

【内容概要】 通过完整的气象监测数据处理与分析项目,了解Spark大数据分析的整体流程。代码涵盖数据工程、统计分析、机器学习预测建模等内容。可以学习如何使用Spark PySpark API处理大规模数据。 【适合人群】 具备一定Python编程基础,需要处理分析大规模数据的研发人员。 【能学到什么】 1. Spark数据处理:缺失值处理、降噪、特征工程等数据预处理技术 2. 统计分析:分组聚合、相关性分析、异常检测等统计方法 3. 机器学习:时间序列预测模型设计、集成学习提升效果 4. 微服务:模型API和Docker部署,提供后端服务 【学习建议】 项目代码完整覆盖了大数据分析全流程。在学习过程中,需要结合代码注释和文档,了解设计思路和背后的原理。同时调试并运行示例代码,加深理解。欢迎提出改进意见。

基于hadoop和echarts的教育大数据可视化系统

在线教育平台现在是教育体系的重要组成部分，在当前大数据时代的背景下，促进教育机构建立统一平台、统一资源管理的数字化教学系统。如何评估系统平台的健康程度、学生的学习体验和在线课程的质量对于课程的教师和学校的管理人员都是非常重要的，这是进行数据分析的主要目的。可视化是一个重要的途径，它能够帮助大数据获得完整的数据图表并挖掘数据的价值，大数据分析离不开可视化这一工具的推动。 基于hadoop和echarts的教育大数据可视化系统，以B/S模式开发。通过Hadoop中Sqoop进行数据导入转换。以MapReduce构建数据分析，数据分析维度包括每日登录人数分析、平均学习时长分析、学习行为次数分析、每日活跃情况分析和分时段学习人数分析。最终使用ECharts可视化工具来对在线教育平台在学习过程中产生的数据进行可视化大屏展现,让更多人感受到可视化大数据的魅力。

python爬虫爬取股票评论，调用百度AI进行语义分析， matlab数据处理，股票涨跌和评论的关系

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大数据面试大总结300页.zip

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