内容概要：本文档是关于熟悉 Spark 初级编程实践的实验报告，主要介绍了如何使用 Spark 访问本地文件和 HDFS 文件，编写、编译和运行 Spark 应用程序。实验内容包括：通过 Spark-shell 读取本地和 HDFS 文件并统计行数；编写独立应用程序读取 HDFS 文件统计行数；编写独立应用程序实现数据去重；编写独立应用程序求平均成绩。报告还列举了实验中遇到的问题及其解决方法，并分享了使用 Spark 进行数据处理的心得体会，强调了 Spark 在大规模数据处理中的高效性、可扩展性和易用性。 适合人群：具有基本编程基础，对大数据技术有兴趣的学习者，特别是刚开始接触 Spark 的初学者。 使用场景及目标：①掌握 Spark 访问本地文件和 HDFS 文件的方法；②学会编写、编译和运行 Spark 应用程序；③理解 Spark 数据处理的基本流程和常用操作；④解决在 Spark 实验中遇到的常见问题；⑤提升对 Spark 处理大规模数据的理解和应用能力。 其他说明：本实验报告不仅提供了详细的实验步骤和代码示例，还针对实验过程中可能出现的问题给出了具体的解决方案。同时，通过编写多个独立应用程序，帮助读者更好地理解和掌握 Spark 的核心概念和实际应用技巧。此外，报告还分享了使用 Spark 进行数据处理的一些经验和心得，为读者进一步学习和使用 Spark 提供了宝贵的参考。

Scala是一种强大的多范式编程语言，它融合了面向对象和函数式编程的特性。IntelliJ IDEA是一款广受欢迎的Java开发集成环境，同样也提供了对Scala语言的强大支持。"scala-intellij-bin-2023.1.19.zip"这个压缩包文件很可能是IntelliJ IDEA的一个版本，专门针对Scala开发进行了优化和配置。 该压缩包中的“Scala”可能指的是包含了Scala插件的IntelliJ IDEA安装包。Scala插件是IntelliJ IDEA为了方便开发者编写、调试和测试Scala代码而设计的。通过这个插件，开发者可以享受到诸如语法高亮、代码自动完成、错误检测、重构工具等一系列便捷功能。版本号"2023.1.19"表明这是2023年1月19日发布的更新，通常会包含性能改进、新特性和bug修复。 在使用这个压缩包时，首先需要解压文件，然后根据提供的指南进行IntelliJ IDEA的安装。安装完成后，用户可以创建新的Scala项目，导入现有的Scala代码，或者在IDE中直接编写Scala程序。IDE会自动识别Scala的语法，并提供相应的代码补全建议，帮助开发者更高效地编码。 Scala语言的核心特性包括： 1. **类型系统**：Scala拥有强类型系统，能够确保代码的类型安全。它的类型推断机制可以减少显式声明类型的繁琐。 2. **函数式编程**：Scala支持高阶函数、柯里化、闭包等函数式编程概念，使代码更加简洁和可读。 3. **面向对象编程**：Scala是面向对象的语言，支持类、对象、继承、封装等OOP概念，同时引入了特质（trait）作为多继承的替代方案。 4. **模式匹配**：Scala的模式匹配允许开发者在处理数据结构时，以一种优雅的方式进行解构和条件判断。 5. **Actor模型**：Scala内置了Akka框架，支持基于Actor的并发编程，这使得在多核或多处理器环境下编写高效、安全的并发代码变得容易。 6. **集合库**：Scala集合库是其强大的特性之一，提供了丰富的数据结构和算法，支持函数式编程风格。 7. **表达式导向编程**：Scala鼓励使用表达式而非语句，使得代码更加简洁且易于理解。 在IntelliJ IDEA中，开发者可以利用其强大的调试器来跟踪和定位代码中的问题，通过单元测试工具进行测试驱动开发，以及与其他开发工具（如Git）的集成，实现版本控制。 "scala-intellij-bin-2023.1.19.zip"为Scala开发者提供了一个功能完备、高效的开发环境，有助于提升他们的生产力和代码质量。如果你是Scala初学者或者已经在使用Scala进行开发，这款IDE的最新版本值得尝试。

开源软件kafka_2.13-3.5.1版本，仅供学习安装，不可用做其他用途，建议直接在官网进行下载，版本为3.5.1，Scala版本2.13;开源软件kafka_2.13-3.5.1版本，仅供学习安装，不可用做其他用途，建议直接在官网进行下载，版本为3.5.1，Scala版本2.13;开源软件kafka_2.13-3.5.1版本，仅供学习安装，不可用做其他用途，建议直接在官网进行下载，版本为3.5.1，Scala版本2.13;开源软件kafka_2.13-3.5.1版本，仅供学习安装，不可用做其他用途，建议直接在官网进行下载，版本为3.5.1，Scala版本2.13;开源软件kafka_2.13-3.5.1版本，仅供学习安装，不可用做其他用途，建议直接在官网进行下载，版本为3.5.1，Scala版本2.13;

Scala是一种强大的多范式编程语言，它融合了面向对象和函数式编程的概念，为开发者提供了丰富的工具集。这个"scala-2.12.13.tgz"文件是Scala编程语言的一个版本，针对Linux操作系统提供的安装包。tgz（tar.gz）格式是一种常见的Linux软件分发方式，它是通过tar工具将多个文件打包成一个文件，然后用gzip工具进行压缩，以减少存储空间。 在Linux环境中，安装Scala 2.12.13的步骤通常包括以下几步： 1. **解压文件**：你需要在终端中使用`tar`命令解压下载的文件。输入以下命令： ``` tar -zxvf scala-2.12.13.tgz ``` 这将创建一个名为`scala-2.12.13`的目录，包含所有解压后的文件。 2. **移动或复制到适当位置**：通常，我们把编程环境相关的文件放在 `/usr/local` 目录下，这样可以全局访问。你可以使用`sudo`权限将解压后的目录移动至此： ``` sudo mv scala-2.12.13 /usr/local/ ``` 3. **设置环境变量**：为了能够在任何地方使用Scala命令，你需要更新`PATH`环境变量。打开或编辑`~/.bashrc`或`~/.bash_profile`文件，添加以下行： ``` export SCALA_HOME=/usr/local/scala-2.12.13 export PATH=$SCALA_HOME/bin:$PATH ``` 然后，使更改生效： ``` source ~/.bashrc 或 source ~/.bash_profile ``` 4. **验证安装**：现在，你可以通过运行 `scala` 命令来测试Scala是否已经成功安装。如果一切正常，应该会启动Scala交互式REPL（Read-Eval-Print Loop）。 Scala 2.12.x 版本的特性包括： - **Java互操作性**：Scala可以直接调用Java类库，反之亦然，使得混合开发成为可能。 - **类型系统**：Scala的强类型系统支持类型推断，可以编写出简洁而安全的代码。 - **模式匹配**：这是一种强大的语法结构，用于处理数据结构，如数组、集合等。 - **高阶函数**：函数在Scala中被视为第一类公民，可以作为参数传递，也可以作为返回值。 - **Actor模型**：Scala内置对Akka框架的支持，实现高效的并发处理。 - **FP特性**：包括不可变数据结构、尾递归优化和类型类，鼓励使用函数式编程风格。 Scala 2.12.x相对于早期版本的改进可能涉及性能优化、语言特性的增强和与Java 8的更好兼容性。对于开发者来说，学习Scala不仅可以提升编程效率，还能深入了解现代编程范式的精髓，特别是对于大数据处理和分布式计算领域，Scala通过Spark等框架展现了强大潜力。

本资源为燕山大学大数据三级项目，包括项目报告（英文版）和源码（可直接在虚拟机上运行），实现了新闻聚类和新闻分类。利用hadoop、spark和scala。其中有参考文件为如何在虚拟机上将scala文件提交到spark中 ；源码test.scala实现了新闻聚类，里面有分词（需要安装两个jar包），特征提取，利用kmeans聚类。output.libsvm为老师给的数据集的特征提取，就是spark官网上的代码总是读取libsvm，利用这个可直接读取，进行分类；分类有朴素贝叶斯和逻辑回归其中朴素贝叶斯准确率较高，逻辑回归准确率较低。navie为朴素贝叶斯源码，classify为逻辑回归源码。

项目工程资源经过严格测试可直接运行成功且功能正常的情况才上传，可轻松copy复刻，拿到资料包后可轻松复现出一样的项目，本人系统开发经验充足（全栈开发），有任何使用问题欢迎随时与我联系，我会及时为您解惑，提供帮助 【资源内容】：项目具体内容可查看/点击本页面下方的*资源详情*，包含完整源码+工程文件+说明（若有）等。【若无VIP，此资源可私信获取】 【本人专注IT领域】：有任何使用问题欢迎随时与我联系，我会及时解答，第一时间为您提供帮助 【附带帮助】：若还需要相关开发工具、学习资料等，我会提供帮助，提供资料，鼓励学习进步 【适合场景】：相关项目设计中，皆可应用在项目开发、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面中 可借鉴此优质项目实现复刻，也可基于此项目来扩展开发出更多功能 #注 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担 2. 部分字体及插图等来自网络，若是侵权请联系删除，本人不对所涉及的版权问题或内容负法律责任。收取的费用仅用于整理和收集资料耗费时间的酬劳 3. 积分资源不提供使用问题指导/解答

在本作业中，我们主要探讨了如何配置IntelliJ IDEA环境以及使用Scala和Apache Spark实现PageRank算法。PageRank是Google早期用于网页排名的核心算法，它通过迭代计算每个网页的重要性，从而提供搜索引擎的搜索结果排序。 首先，我们需要搭建一个win10系统上的开发环境，包括安装Scala、Spark和Hadoop。完成环境搭建后，可以通过访问`http://127.0.0.1:4040/jobs/`来监控Spark作业的运行状态，确保环境配置成功。 接着，我们需要配置IntelliJ IDEA，这是一个强大的Java开发集成环境，也支持Scala等其他编程语言。配置IDEA主要包括安装Scala插件，设置Scala SDK，创建新的Scala项目，并配置Spark相关依赖。这样，我们就可以在IDEA中编写、编译和运行Scala代码。 PageRank算法是基于迭代的过程，它涉及到两个关键数据集：links和ranks。links数据集存储了页面之间的链接关系，例如(A, [B, C, D])表示页面A链接到B、C和D。而ranks数据集则记录了每个页面的PageRank值，初始时所有页面的PageRank值都设为1.0。 PageRank算法的主要步骤如下： 1. 初始化：将每个页面的PageRank值设为1.0。 2. 迭代计算：在每一轮迭代中，每个页面会将其PageRank值按照链接数量平均分配给相连的页面。假设页面p的PageRank值为PR(p)，链接数为L(p)，则p会给每个相邻页面贡献PR(p)/L(p)的值。 3. 更新PageRank：每个页面的新PageRank值由0.15的“随机跳跃”因子加上接收到的贡献值的0.85倍计算得出。这个公式保证了即使没有被其他页面链接的页面也能获得一定的PageRank值。 4. 迭代直到收敛：算法会重复上述步骤，通常在10轮迭代后，PageRank值会趋于稳定。 在给出的Scala代码中，我们创建了一个SparkConf对象，设置了应用程序名和主节点，然后创建了SparkContext实例。接着，我们使用Spark的parallelize方法创建了一个links的RDD，表示页面间的链接关系。初始ranks RDD中的PageRank值被设为1.0。接下来的for循环进行PageRank迭代计算，使用join、flatMap、reduceByKey等操作处理数据，最后将计算结果保存到"result"文件夹下。 运行结果会被保存在名为"part-000000"的文件中，这是Spark默认的输出格式，包含了每个页面及其对应的PageRank值。在IDEA环境下，可以直接查看这些输出结果，以便分析和验证PageRank算法的正确性。 总之，本作业涵盖了环境配置、Scala编程以及PageRank算法的实现，提供了从理论到实践的完整体验。通过这个过程，我们可以深入理解分布式计算的基本操作，以及PageRank算法如何评估网页的重要性。

flink-1.18.0-bin-scala-2.12.tgz

python+spark 2.0+hadoop 机器学习与大数据实战 第十一章软件安装包，内含scala ide eclipse的scala-SDK-4.4.1-vfinal-2.11-linux.gtk.x86_64.tar.gz安装包和对应的PyDev 4.5.4.zip插件安装包

Scala_中文学习资料_含Scala_2.7.6_API.rar。Scala_中文学习资料_含Scala_2.7.6_API.rar。