详细步骤解析-Ubuntu系统下如何正确配置Scala环境

教程大全 2026-01-21 03:47:02 浏览次

Ubuntu 配置Scala

简介

Scala是一种多范式编程语言，它结合了面向对象和函数式编程的特性，在Ubuntu操作系统上配置Scala，可以让你充分利用Scala的强大功能进行编程,本文将详细介绍如何在Ubuntu上安装和配置Scala。

安装Scala

更新系统包列表

在终端中运行以下命令,更新系统包列表：

sudo apt-get update

安装Scala

运行以下命令安装Scala：

sudo apt-get install scala

验证安装

在终端中运行以下命令,检查Scala版本：

scala -version

如果安装成功,终端将显示Scala的版本信息。

配置Scala环境变量

打开bash配置文件

使用以下命令打开bash配置文件：

sudo nano ~/.bashrc

添加Scala环境变量

在文件的末尾添加以下行：

export SCALA_HOME=/usr/lib/scala-2.12.8export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin

是Scala的版本号,根据你的实际情况进行修改。

保存并关闭文件

按，然后按，最后按保存并关闭文件。

刷新环境变量

在终端中运行以下命令,刷新环境变量：

source ~/.bashrc

配置IDE

安装IntelliJ IDEA

在Ubuntu上安装IntelliJ IDEA,并选择Scala插件。

配置Scala插件

在IntelliJ IDEA中，选择“File” -> “Settings” -> “Plugins”,然后搜索并安装Scala插件。

配置Scala SDK

在“Project Structure” -> “Project” -> “Project SDKs”中，点击“+”按钮，选择“Scala” -> “New Scala SDK”,然后选择Scala版本。

boot2docker 怎样安装软件

下载最近版的Docker for OS X Installer。运行安装程序, 安装VirtualBox和Boot2Docker管理工具。运行应用程序文件夹下的Boot2Docker应用: 或者手动初始化Boot2Docker，打开终端并运行:?123 $ boot2docker init $ boot2docker start $ export DOCKER_HOST=tcp://$(boot2docker ip 2>/dev/null):2375一旦你初始化化好了一个虚拟机，你就能用boot2docker stop和boot2docker start来进行控制。 chasehong翻译于 1年前0人顶顶翻译的不错哦!更新下载最新版的Docker for OS X Installer运行安装程序, 更新VirtualBox和Boot2Docker管理工具。更新现有虚拟机，打开终端并运行:?123$ boot2docker stop$ boot2docker download$ boot2docker start运行Docker在终端上跑一个“hello world” 的示例来测试Docker。启动虚拟机然后运行：?1$ docker run ubuntu echo hello world这样应该会下载ubuntu镜像并打印hello world。容器端口跳转最新版的boot2docker建立了一个仅有网络适配器的主机提供可以接入容器的端口。如果你运行一个有公开端口的容器，?1$ docker run --rm -i -t -p 80:80 nginx然后你应该能用IP地址接入Nginx服务器:?1$ boot2docker ip通常，这个IP地址为192.168.59.103，但是也可能被VirtualBox启用的DHCP修改。

谈谈RDD，DataFrame，Dataset的区别和各自的优势

RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同。 RDD和DataFrameRDD-DataFrame上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得SparkSQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。 DataFrame多了数据的结构信息，即schema。 RDD是分布式的Java对象的集合。 DataFrame是分布式的Row对象的集合。 DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化，比如filter下推、裁剪等。提升执行效率RDDAPI是函数式的，强调不变性，在大部分场景下倾向于创建新对象而不是修改老对象。这一特点虽然带来了干净整洁的API，却也使得Spark应用程序在运行期倾向于创建大量临时对象，对GC造成压力。在现有RDDAPI的基础之上，我们固然可以利用mapPartitions方法来重载RDD单个分片内的数据创建方式，用复用可变对象的方式来减小对象分配和GC的开销，但这牺牲了代码的可读性，而且要求开发者对Spark运行时机制有一定的了解，门槛较高。另一方面，SparkSQL在框架内部已经在各种可能的情况下尽量重用对象，这样做虽然在内部会打破了不变性，但在将数据返回给用户时，还会重新转为不可变数据。利用 DataFrameAPI进行开发，可以免费地享受到这些优化效果。减少数据读取分析大数据，最快的方法就是 ——忽略它。这里的“忽略”并不是熟视无睹，而是根据查询条件进行恰当的剪枝。上文讨论分区表时提到的分区剪枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时，我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录，从而减少IO。对于一些“智能”数据格式，SparkSQL还可以根据数据文件中附带的统计信息来进行剪枝。简单来说，在这类数据格式中，数据是分段保存的，每段数据都带有最大值、最小值、null值数量等一些基本的统计信息。当统计信息表名某一数据段肯定不包括符合查询条件的目标数据时，该数据段就可以直接跳过(例如某整数列a某段的最大值为100，而查询条件要求a> 200)。此外，Spark SQL也可以充分利用RCFile、ORC、Parquet等列式存储格式的优势，仅扫描查询真正涉及的列，忽略其余列的数据。