scala安装及环境配置
Hadoop-Scala-Spark环境安装 -
/usr/local/Cellar/hadoop/3.0.0/libexec/stop-dfs.sh 注意：brew方式安装的hadoop3.0.0，需要配置的hadoop路径是libexec下的，否则start-dfs.sh命令会报错“error:cannot execute hdfs-config”以上是hadoop-scala-spark在mac下的安装过程，为昨天在mac下首次实践，一次性成功=> 希望能够对各位同学希望你能满意。
安装和配置Scala和Play Framework开发环境安装JDK Scala作为Java虚拟机语言(JVM Language)，与Java一样需要Java虚拟机才能编译和运行，因此开发者须首先安装Java开发工具包(JDK)，无论为个人学习还是商业开发，目前均推荐使用JDK 6 (Java SE 6)而非7，亦可使用同版本的OpenJDK。安装完JDK后，一定要检查有帮助请点赞。
/usr/local/Cellar/hadoop/3.0.0/libexec/stop-dfs.sh 注意：brew方式安装的hadoop3.0.0，需要配置的hadoop路径是libexec下的，否则start-dfs.sh命令会报错“error:cannot execute hdfs-config”以上是hadoop-scala-spark在mac下的安装过程，为昨天在mac下首次实践，一次性成功=> 希望能够对各位同学希望你能满意。
安装和配置Scala和Play Framework开发环境安装JDK Scala作为Java虚拟机语言(JVM Language)，与Java一样需要Java虚拟机才能编译和运行，因此开发者须首先安装Java开发工具包(JDK)，无论为个人学习还是商业开发，目前均推荐使用JDK 6 (Java SE 6)而非7，亦可使用同版本的OpenJDK。安装完JDK后，一定要检查有帮助请点赞。
1.安装Scala插件：2.点击『Install JetBrains plugin』按钮，查找Scala关键词，找到后安装。3.创建Maven的Scala工程：File-->New Project 选中左边栏的Maven，然后勾选右侧的"Create from archetype"选项，然后选中下方的『scala-archetype-simple』选项，Next进行下一步。4.填写相应的GroupId、ArtifactId内容到此结束了？。
1、构建sbt标准的项目工程结构：SBT项目工程结构图其中：/build.sbt文件用来配置项目的基本信息（项目名、组织名、项目版本、使用的scala版本或者再次配置些项目所需的依赖包）；project/build.properties文件配置你要使用什么版本的sbt对项目操作；project/plugins.sbt文件是给项目添加所需的插件；project/Bui是什么。
怎么让程序运行在spark集群上 -
详细的sbt安装配置实用参见博文：2、到相应目录下编写程序，spark程序必须要创建一个SparkContext实例。SparkContext("master", "projectName", "SPARK_HOME", "yourProject.jar path")3、sbt compile命令编译程序无错后，sbt package命令将程序打包。默认打包的jar文件存放路径为：项目根目录/target/scala-有帮助请点赞。
LinuxCrontab定时任务使用，对Lniux基础知识，进行阶段性实战训练，这个过程需要动手操作，将理论付诸实践。3CM&CDHHadoop的Cloudera版：包含Hadoop，HBase，Hiva，Spark，Flume等，介绍CM的安装，CDH的安装，配置，等等。第二阶段：海量数据高级分析语言Scala是一门多范式的编程语言，类似于java，设计的初衷是等我继续说。
大数据专业主要学什么 -
sqoop安装及使用。sqoop组件导入到hive。第四阶段：Hbase理论与实战。Hbase简介。安装与配置。hbase的数据存储。项目实战。第五阶段：Spaer配置及使用场景。scala基本语法。spark介绍及发展历史，sparkstantalone模式部署。sparkRDD详解。第六阶段：spark大数据分析原理。spark内核，基本定义，spark任务调度。spar后面会介绍。
Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识！14.Spark Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的好了吧！
Flink基础入门(含案例) -
为了适应不同的场景，Flink提供了多种编程模型。安装Flink时，可以选择本地、standalone或Flink on YARN模式。Flink集群搭建涉及配置和资源管理，如单节点、HA集群以及在YARN上部署。Flink on YARN是企业生产环境的常见选择，提供资源管理和高可用性。学习Flink，可以从编写scala程序开始，如wordcount示例，通过等我继续说。
运行模式)、Spark数据集与编程模型、SPARK SQL、SPARK 进阶(DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA与SOCKET、编程模型)、SPARK高级编程(Spark-GraphX、Spark-Mllib机器学习)、SPARK高级应用(系统架构、主要配置和性能优化、故障与阶段恢复)、SPARK ML KMEANS算法，SCALA 隐式转化高级等我继续说。