「java开发spark」java开发sparksql

今天给各位分享java开发spark的知识，其中也会对java开发sparksql进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、Java开发进阶大数据开发工程师有难度吗？
• 2、Java大数据开发要掌握哪些技能?
• 3、JAVA使用什么工具写的？
• 4、做了这么多年Java开发，如何快速转行大数据
• 5、Spark 中用 Scala 和 java 开发有什么区别

Java开发进阶大数据开发工程师有难度吗？

不难，因为大数据以Java技术为基础，主要学习三个平台Hadoop、Storm和Spark。在熟练掌握了Java技术以后，再学习大数据的相关技术会容易很多。目前，Java也广泛应用于大数据、机器学习等领域，有大量成熟的解决方案是基于Java实现的，尤其是大型商业网站。千锋教育就有线上免费Java线上公开课。 从发展的角度来说，Java已经处在一门编程语言的成熟期，未来Java程序员要想有更好的发展，则需要深入到一个领域，比如大数据或人工智能，这样才能有较强的职场竞争力和较好的发展空间。如果想了解Java更多相关知识，建议到千锋教育了解一下。千锋教育目前在18个城市拥有22个校区，年培养优质人才20000余人，与国内20000余家企业建立人才输送合作关系，院校合作超600所。

Java大数据开发要掌握哪些技能?

入门的1-3年，需要对Java有一个深入的了解，掌握并发、分布式与微服务等技术，对于Java的类库也应该有一定程度的掌握。

要入了解Java底层和Java类库，也就是JVM和JDK的相关内容。而且还要更深入的去了解你所使用的框架，方式比较推荐看源码或者看官方文档。进阶的3-5年，以不断提升技能为关键。这个阶段很容易遇到瓶颈，这个时候不要着急提高自己的技术，已经是时候提高你的影响力了，你可以尝试去一些知名的公司去提高你的背景，也可以去Github创建一个属于你的开源项目，去打造自己的产品。

而大数据开发能力，在这个过程当中，需要逐步建立起系统的体系：包括Java初级(虚拟机、并发)、Linux基本操作、Hadoop(HDFS+MapReduce+Yarn)、HBase(JavaAPI操作+Phoenix)、Hive(Hql基本操作和原理理解)、Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark(Core+sparksql+Spark streaming)、辅佐小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)。

关于Java大数据开发要掌握哪些技能，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

JAVA使用什么工具写的？

分享五个Java程序员必须掌握的工具。

1、SparkJava

这是针对Java开发者的一个新的轻量级以及强大的Web应用框架。Spark拥有简单和直接的方法，你可以使用Spark框架，通过做一些繁琐的XML配置来编码应用。Spark助你更轻松的开发Java Web应用。

2、jClarity

jClarity是两个产品的组合，其中illuminate用于性能监控，census则用于收集日志和分析数据，框架是轻量级的，并且非常的紧凑。

3、Clover

Clover是一款伟大的用于代码覆盖的工具，该工具有助于编写对应用测试有用的代码。你可以在IDE或持续集成系统中运行Clover。工具优化于提升你的测试速度。

4、jProfiler

jProfiler有直观的用户界面，可以帮助你解决性能瓶颈以及理解问题。你可以很容易的确定内存泄漏并使用jProfiler修复线程问题。

5、Visualvm

Visualvm是一款免费的、集成了多个JDK命令行工具的可视化工具，它能为您提供强大的分析能力，对Java应用程序做性能分析和调优。

以上就是和大家分享的关于Java工程师必须掌握的五个工具。

做了这么多年Java开发，如何快速转行大数据

java转大数据是非常有优势的，如果想转入大数据开发领域，选择数仓开发是个捷径。千锋教育拥有线上免费Java线上公开课。如果特别想做更底层的开发，也可以选择从数仓开发切入，先接触，再曲线救国。那么数仓开发需要学啥？ 1、会一门基础语言：java/python/scala：如果是java相关开发转大数据，那实在是太容易了，这一项就可以略过了。2、分布式存储及调度理论：hdfs、yarn的理论要理解且熟记，这些对于学习spark 或者hive 以及sql的优化是最最基础的知识。

3、sql 框架要会一个：spark sql/hive sql ：如果对hive和spark都不懂的话，那就选择学spark，现在离线数仓越来越多的公司切spark了。Spark 相关主要学习spark core 和spark sql；要求sql要写的熟练，调优参数及原理，能懂一些源码就更好了。4、数仓建模、分层理论：这个是数仓的方法论，是一定要掌握的，理论都在《维度建模权威指南-kimball》这本书里，好书是好书，看起来比较枯燥，在看的时候多思考，结合自己正在做的业务，想象一下如果要为现在的业务划分主题该怎么划、业务矩阵该怎么设计等等，大胆想象就ok。5、其它需要了解：大数据相关的架构理论、olap、数据湖等等，知道越多越好，不需要太深入，主要作用是帮助理解大数据的那一套东西；网上的其它公司数仓的架构是啥样子，要知道架构里每个组件的作用是啥。还有一些其它的框架组件：kafka、presto、druid、flink 等了解，写个demo跑跑，知道流程就可。如果想了解更多相关知识，建议到千锋教育了解一下。千锋教育目前在18个城市拥有22个校区，年培养优质人才20000余人，与国内20000余家企业建立人才输送合作关系，院校合作超600所。

Spark 中用 Scala 和 java 开发有什么区别

Scala到底是什么?在目前众多的JVM语言当中，Scala无疑是最引人注意的语言之一。Scala是一个静态语言，更适合大型工程项目，Scala直接编译成Java字节码，性能接近Java。Scala是一个多范式的语言，你可以混合使用函数式和面向对象编程，混合使用可变类和不变类，混合使用Actor和传统的Java并发库。

短短一个月的时间，Scala于本月冲进了TIOBE的前五十名。一个 Twitter 的开发人员说过，Scala 将会成为现代 Web2.0 的发起语言。LinkedIn 也用这种语言。同样许多其他大的公司如 Sony Picture, EDF, SAP 也开始使用这种语言。为什么Scala发展这么迅猛，可以获得如此热烈的社区支持。

曾冠东还表示，Scala不是Java的杀手，它无法取代Java的地位，也突破不了JVM的限制、Java实现不了的功能它也实现不了。我们可以将Scala形象的理解成大量语法糖的Java。

Scala 开发团队发布了最新的2.9.2稳定版本，Scala 语言的特性有许多，例如高阶函数和对象、抽象类型绑定，actor 使得函数在 Scala 中能是一个子类成为可能，Scala 中的设计模式使得面向对象和函数编程无缝结合。Akka 是一个用 Scala 编写的库，用于简化编写容错的、高可伸缩性的 Java 和 Scala 的 Actor 模型应用。它已经成功运用在电信行业。Spark 是一种可扩展的数据分析平台，它整合了内存计算的基元，因此，相对于 Hadoop 的集群存储方法，它在性能方面更具优势。Spark 是在 Scala 语言中实现的，并且利用了该语言，为数据处理提供了独一无二的环境。Scala 编译器可以生成字节码，直接运行在使用JVM上。该语言(它实际上代表了可扩展语言)被定义为可直接集成到语言中的简单扩展。

Scala作为一门静态语言，它的主要特性有哪些?

· Scala是面向对象的

Scala是一个纯面向对象语言，在某种意义上来讲所有数值都是对象。对象的类型和行为是由class和trait来描述的。Class的抽象可由子类化和一种灵活的基于mixin的组合机制(它可作为多重继承的简单替代方案)来扩展。

· Scala是函数式的

Scala还是一个函数式语言，在某种意义上来讲所有函数都是数值。Scala为定义匿名函数提供了一种轻量级的语法，它支持高阶(higher-order)函数、允许函数嵌套、支持局部套用(currying)。Scala的case类及其内置支持的模式匹配模型代数类型在许多函数式编程语言中都被使用。

· Scala是静态类型的

Scala配备了一套富有表现力的类型系统，该抽象概念以一种安全的和一致的方式被使用。

· Scala是可扩展的

Scala的设计承认了实践事实，领域特定应用开发通常需要领域特定语言扩展。Scala提供了一个独特的语言组合机制，这可以更加容易地以类库的形式增加新的语言结构：

任何方式可以被用作中缀(infix)或后缀(postfix)操作符闭包按照所期望的类型(目标类型)自动地被构造

两者结合使用可方便地定义新语句，无需扩展语法，也无需使用类似宏的元编程工具。

· Scala可与Java和.NET进行互操作

Scala设计时就考虑了与流行编程环境良好交互，如Java 2运行时环境(JRE)和 .NET框架(CLR)。特别是与主流面向对象语言，如Java和C#尽量无缝交互。Scala有像Java和C#一样的编译模型(独立编译，动态装载类)，允许访问成千上万的高质量类库。

在并发性方面，与 Scala 在 .NET 领域中的姐妹语言 F# 相似，Scala 是针对 “并发性问题” 的解决方案之一，让开发人员能够更加轻松地专注于问题的实质，而不用考虑并发编程的低级细节。Actor 编程模式让高度并行应用程序的开发更加简单。Scala把Erlang风格的基于actor的并发带进了JVM。我们可以利用Scala的actor模型在JVM上设计具伸缩性的并发应用程序，以自动获得多核心处理器带来的优势，而不必依照复杂的Java线程模型来编写程序。Scala 为并发性提供了两种级别的支持，这与其他与 Java 相关的主题极为类似：

首先，对底层库的完全访问(比如说 java.util.concurrent)以及对 “传统” Java 并发性语义的支持(比如说监控程序和wait()/notifyAll())。其次，这些基本机制上面有一个抽象层

Scala 提供了在稳定的高性能平台(Java 虚拟机)上生成的能力同时也是一门敏捷性语言。这一类型的语言也有其他的选择，例如 Jython, JRuby, Groovy 和 Clojure, 但是这些都是运行在 JVM 上的动态类型语言。Open Class 的效果让大家会觉得Scala是动态语言，但它是选择隐式转换来实现的，这也正好证明了Scala是静态语言。隐式转换(Implicit conversion)使 Scala 具有类型安全性，正如扩展方法(extension method)之于 C#，开放类(open class)之于 ruby。即：向未曾定义的类型添加方法(如字符串、列表、整数)。这是使得 Scala 符合 DSL(特定领域语言)模型的特性之一。

Scala结合了面向对象和函数编程的优势，函数编程的一个好处就是你能够像运用一个数据那样运用函数，可以用来定义真正高层级的库，或者去定义新的领域特殊语言(DSL)。

在谈及Java与Scala的对比时，曾冠东表示，Scala能调用绝大部分的Java，而Java调用Scala独有的东西会比较难。Java 拥有非常强的概念规范，因此任何一个 Java 程序之间具有非常多的相似之处，并且这样能够方便的进行程序员交替。但是 Scala 并没有这样的统一性，因为这是一门很有表现力的语言。现场曾冠东为我们演示了实际案例，如下图所示：

正所谓，金无足赤，人无完人。Scala对二进制不兼容，语法也越来越复杂，不能突破Bytecode的限制、编译速度有所缓慢。当它被广泛用于单元测试、开发工具、Socket开发、以及面对多核挑战的并发应用。总而言之，Scala是一种函数式面向对象语言，它融汇了许多前所未有的特性，而同时又运行于JVM之上。正如JRuby 创建者之一Charles Nutter 所宣称的那样Scala就是 Java 王位的合法继承人。随着开发者对Scala的兴趣日增，以及越来越多的工具支持，无疑Scala语言将成为广大软件工程师手上一件必不可少的工具。

关于java开发spark和java开发sparksql的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。