Java 零基础跑起第一个程序 一 概述 1  java代码编译 编译后才干在计算机中执行.编译就是把人能看懂的代码转换成机器能看懂的形式 2 java的长处 一次编译.到处执行.由于java代码是在虚拟机中执行,虚拟机消除了不同操作系统间的差异.Java Virtual Machine---简称JVM 3  java的版本号 SUN公司公布Java1.2以后,叫把Java叫做java2了,所以如今都叫J2XX. 功能上分为三个版本号: J2SE 标准版----如今大部分开发都用它 J2EE 企…

Spark基础学习精髓 1 Spark与大数据 1.1 大数据基础 1.1.1 大数据特点 存储空间大 数据量大 计算量大 1.1.2 大数据开发通用步骤及其对应的技术 大数据采集->大数据预处理->大数据存储->大数据处理->大数据可视化 (1)大数据采集技术 分布式架构.多种采集技术混合使用 web数据采集:shell编程.爬虫工具.爬虫程序开发.HTTP协议.TCP/IP基本原理及Socket程序接口.编程语言.数据格式转换.分布式存储的命令和接口(HDFS.HBase等).…

通过上一篇数据类型已经介绍了C#中最基本的15种预定义数据类型,了解每一种类型代表的数据以及每种类型的取值范围,这是很重要也是最基本.下面我们通过实例来了解每个类型如何去使用.编写C#程序时我们需要用到微软的Visual Studio开发工具集,也就是集成开发环境,英文缩写为: IDE,Visual Studio集成了一个软件生命周期中需要的大部分工具,强大的代码智能提示功能.支持多种语言版本.友好的界面是我用过的最好的IDE没有之一.在2015年微软在开发者大会上发布了VS Code一款轻量级…

这里面我们介绍一下spark的安装,并通过一个python的例子来简单的体会一下spark的使用. spark的安装与使用 安装环境:mac 10.13.6,spark版本:2.3.1,python版本:3.6.5 一.在mac上面安装spark和pyspark,可以使用brew包管理器安装.直接运行命令 brew install apache-spark pip install pyspark 二.通过start-master启动我们的集群 然后我们访问:http://localhost:80…

今天我们学习搭建一个学习go语言的开发环境. Go语言 一.下载go 下载地址:https://golang.org/dl/ 校验下载,在命令行输入go version 二.编写第一个hello world程序 项目结构如下: 其中的hello.go的代码如下: package main import "fmt" func main() { fmt.Printf("Hello World."); } 三.运行hello world程序 编译构建程序:go build…

[本节内容] 1.程序的基本组成:CCSprite(精灵).CCLayer(层).CCScene(场景).CCDirector(导演) 2.分析HelloWorld源码. 一.基本组成 cocos2d-x游戏引擎主要六个部分,分别为导演(CCDirector).摄像机(CCCamera).场景(CCScene).布景(CCLayer).精灵(CCSprite).以及动作(CCAction). (1)CCSprite(精灵) 精灵其实就是我们说的元素.比如一个游戏里的角色.NPC.怪物.物品等,乃…

第1章 Spark 概述1.1 什么是 Spark1.2 Spark 特点1.3 Spark 的用户和用途第2章 Spark 集群安装2.1 集群角色2.2 机器准备2.3 下载 Spark 安装包2.4 配置 Spark Standalone 模式2.5 配置 Spark History Server2.6 配置 Spark HA2.7 配置 Spark Yarn 模式第3章 执行 Spark 程序3.1 执行第一个 spark 程序3.2 Spark 应用提交3.3 Spark shell3…

Spark菜鸟学习营Day5 分布式程序开发 这一章会和我们前面进行的需求分析进行呼应,完成程序的开发. 开发步骤 分布式系统开发是一个复杂的过程,对于复杂过程,我们需要分解为简单步骤的组合. 针对每个简单步骤,难度会降低,学习成本降低 每个步骤都可以作为里程碑,可以反馈进展,同时,有助树立目标感. Step1:需求分析 1.1 拆分程序,形成步骤 以语句为单位拆分,一般一个语句就是一个步骤 1.2 对步骤进行分类 根据需求分析指南,分入A1.A2.B1等规则小类 1.3 分析每个步骤的输入输出…

1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架. dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法. 2.Spark与Hadoop的对比(Spark的优势) 1.Spark的中间数据放到内存…

数据本地性 数据计算尽可能在数据所在的节点上运行,这样可以减少数据在网络上的传输,毕竟移动计算比移动数据代价小很多.进一步看,数据如果在运行节点的内存中,就能够进一步减少磁盘的I/O的传输.在spark中,数据本地性优先级从高到低为PROCESS_LOCAL>NODE_LOCAL>NO_PREF>RACK_LOACL>ANY即最好是运行在节点内存中的数据,次要是同一个NODE,再次是同机架,最后是任意位置.        PROCESS_LOCAL   进程本地化:task要计算的…