Flink on YARN部署快速入门指南
Apache Flink是一个高效、分布式、基于Java和Scala(主要是由Java实现)实现的通用大数据分析引擎，它具有分布式MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案，它支持批量和基于流的数据分析，且提供了基于Java和Scala的API。 从Flink官方文档可以知道，目前Flink支持三大部署模式：Loca
MXNet Scala 学习笔记 二
MXNetScala包中创建新的操作子用现有操作子组合 在MXNet中创建新的操作子有多种方式。第一种最简单的方法就是在前端（比如Python、Scala）采用现有的操作子来组合，比如实现 Selu(https://www.oschina.net/action/GoToLi
vs code上配置Scala
转自：https://www.cnblogs.com/stevenyang/p/5852988.html百度的结果表达太奇怪，简单记一笔。1、下载一个scala的压缩包，https://www.scalalang.org/download/2、配置环境变量3、新建一个文件夹作为工作区。4、新建.vscode文件夹并保存一份tasks.
Spark 1.6.0 源码精读
Spark1.6.0一般程序的入口都是这个步骤，ConfigContextSpark也不例外，先从入口开始SparkConf：Spark应用程序的配置/ SparkConf.scala Configuration for a Spark applicatio
Play Scala 2.5.x
在开始阅读本文之前，请确保你熟悉PlayJson的相关开发，或是已经阅读过PlayScala2.5.xPlayJSON开发指南(https://my.oschina.net/joymufeng/blog/861399)。1为什么要PlaywithMongoDB？在Reacti
Play For Scala 开发指南
PlayJson简介Play内置了一套JSON库，以帮助开发者简化JSON操作。目前Play的JSON库包含以下功能：Json对象与字符串之间互转Json对象和CaseClass之间互转Json数据校验Json格式之间互转Play的JSON库并不依赖于P
Scala学习：Curry化的函数
在第1章，我们说过Scala允许你创建新的“感觉像是原生语言支持”的控制抽象。尽管到目前你已经看到的例子都的确是控制抽象，不过任何人都不会误以为它们是原生语言支持的。为了搞明白如何让控制抽象感觉更像语言的扩展，你首先需要明白称为curry化的函数式编程技巧。51CTO编辑推荐：Scala编程语言专题(https://www.oschina.net/
Spark中将对象序列化存储到hdfs
废话不多说,直接贴代码了.spark1.4hbase0.98import org.apache.spark.storage.StorageLevelimport scala.collection.JavaConverters._import java.io.Fileimport java.io.FileIn
Scala 函数 方法 一样
2者除了定义的形式不一定，功能可以说是一致的，见如下代码packagescalapackage.funcwithmethod/CreatedbyGermmyon2018/4/29./classTestFuncAndMethod{}