電影院scala怎麼讀

⑴ 怎麼分析scala程序計算耗時

Hadoop（大數據分析領域無可爭辯的王者）專注於批處理。這種模型對許多情形（比如為網頁建立索引）已經足夠，但還存在其他一些使用模型，它們需要來自高度動態的來源的實時信息。為了解決這個問題，就得藉助 Nathan Marz 推出的 Storm（現在在 Twitter 中稱為 BackType）。Storm 不處理靜態數據，但它處理預計會連續的流數據。考慮到 Twitter 用戶每天生成 1.4 億條推文 (tweet)，那麼就很容易看到此技術的巨大用途。
但 Storm 不只是一個傳統的大數據分析系統：它是復雜事件處理 (CEP) 系統的一個示例。CEP 系統通常分類為計算和面向檢測，其中每個系統都可通過用戶定義的演算法在 Storm 中實現。舉例而言，CEP 可用於識別事件洪流中有意義的事件，然後實時地處理這些事件。
Nathan Marz 提供了在 Twitter 中使用 Storm 的大量示例。一個最有趣的示例是生成趨勢信息。Twitter 從海量的推文中提取所浮現的趨勢，並在本地和國家級別維護它們。這意味著當一個案例開始浮現時，Twitter 的趨勢主題演算法就會實時識別該主題。這種實時演算法在 Storm 中實現為 Twitter 數據的一種連續分析。
什麼是 「大數據」？
大數據 指的是海量無法通過傳統方式管理的數據。互聯網范圍的數據正在推動能夠處理這類新數據的新架構和應用程序的創建。這些架構高度可擴展，且能夠跨無限多的伺服器並行、高效地處理數據。
Storm 與傳統的大數據
Storm 與其他大數據解決方案的不同之處在於它的處理方式。Hadoop 在本質上是一個批處理系統。數據被引入 Hadoop 文件系統 (HDFS) 並分發到各個節點進行處理。當處理完成時，結果數據返回到 HDFS 供始發者使用。Storm 支持創建拓撲結構來轉換沒有終點的數據流。不同於 Hadoop 作業，這些轉換從不停止，它們會持續處理到達的數據。
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大數據實現
Hadoop 的核心是使用 Java™ 語言編寫的，但支持使用各種語言編寫的數據分析應用程序。最新的應用程序的實現採用了更加深奧的路線，以充分利用現代語言和它們的特性。例如，位於伯克利的加利福尼亞大學 (UC) 的 Spark 是使用 Scala 語言實現的，而 Twitter Storm 是使用 Clojure（發音同 closure）語言實現的。
Clojure 是 Lisp 語言的一種現代方言。類似於 Lisp，Clojure 支持一種功能性編程風格，但 Clojure 還引入了一些特性來簡化多線程編程（一種對創建 Storm 很有用的特性）。Clojure 是一種基於虛擬機 (VM) 的語言，在 Java 虛擬機上運行。但是，盡管 Storm 是使用 Clojure 語言開發的，您仍然可以在 Storm 中使用幾乎任何語言編寫應用程序。所需的只是一個連接到 Storm 的架構的適配器。已存在針對 Scala、JRuby、Perl 和 PHP 的適配器，但是還有支持流式傳輸到 Storm 拓撲結構中的結構化查詢語言適配器。
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Storm 的關鍵屬性
Storm 實現的一些特徵決定了它的性能和可靠性的。Storm 使用 ZeroMQ 傳送消息，這就消除了中間的排隊過程，使得消息能夠直接在任務自身之間流動。在消息的背後，是一種用於序列化和反序列化 Storm 的原語類型的自動化且高效的機制。
Storm 的一個最有趣的地方是它注重容錯和管理。Storm 實現了有保障的消息處理，所以每個元組都會通過該拓撲結構進行全面處理；如果發現一個元組還未處理，它會自動從噴嘴處重放。Storm 還實現了任務級的故障檢測，在一個任務發生故障時，消息會自動重新分配以快速重新開始處理。Storm 包含比 Hadoop 更智能的處理管理，流程會由監管員來進行管理，以確保資源得到充分使用。
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Storm 模型
Storm 實現了一種數據流模型，其中數據持續地流經一個轉換實體網路（參見 圖 1）。一個數據流的抽象稱為一個流，這是一個無限的元組序列。元組就像一種使用一些附加的序列化代碼來表示標准數據類型（比如整數、浮點和位元組數組）或用戶定義類型的結構。每個流由一個惟一 ID 定義，這個 ID 可用於構建數據源和接收器 (sink) 的拓撲結構。流起源於噴嘴，噴嘴將數據從外部來源流入 Storm 拓撲結構中。
圖 1. 一個普通的 Storm 拓撲結構的概念性架構
接收器（或提供轉換的實體）稱為螺栓。螺栓實現了一個流上的單一轉換和一個 Storm 拓撲結構中的所有處理。螺栓既可實現 MapRece 之類的傳統功能，也可實現更復雜的操作（單步功能），比如過濾、聚合或與資料庫等外部實體通信。典型的 Storm 拓撲結構會實現多個轉換，因此需要多個具有獨立元組流的螺栓。噴嘴和螺栓都實現為 Linux® 系統中的一個或多個任務。
可使用 Storm 為詞頻輕松地實現 MapRece 功能。如 圖 2 中所示，噴嘴生成文本數據流，螺栓實現 Map 功能（令牌化一個流的各個單詞）。來自 「map」 螺栓的流然後流入一個實現 Rece 功能的螺栓中（以將單詞聚合到總數中）。
圖 2. MapRece 功能的簡單 Storm 拓撲結構
請注意，螺栓可將數據傳輸到多個螺栓，也可接受來自多個來源的數據。Storm 擁有流分組 的概念，流分組實現了混排 (shuffling)（隨機但均等地將元組分發到螺栓）或欄位分組（根據流的欄位進行流分區）。還存在其他流分組，包括生成者使用自己的內部邏輯路由元組的能力。
但是，Storm 架構中一個最有趣的特性是有保障的消息處理。Storm 可保證一個噴嘴發射出的每個元組都會處理；如果它在超時時間內沒有處理，Storm 會從該噴嘴重放該元組。此功能需要一些聰明的技巧來在拓撲結構中跟蹤元素，也是 Storm 的重要的附加價值之一。
除了支持可靠的消息傳送外，Storm 還使用 ZeroMQ 最大化消息傳送性能（刪除中間排隊，實現消息在任務間的直接傳送）。ZeroMQ 合並了擁塞檢測並調整了它的通信，以優化可用的帶寬。

⑵ Scala怎麼講字母轉換為Unicode嗎

tring.ToLower();

如：string str = "ABcD".ToLower();
str的值就變成了"abcd"。
字母轉換為大寫格式：
復制代碼 代碼如下:

String.ToUpper();

如：string str = "ABcD".ToUpper();
str的值就變成了"ABCD"。

⑶ scala語言怎麼取對數

可以用 Math.log

⑷ Scala這個有知道的嗎，怎麼樣啊

用健康清潔品選Scala啊，這個品牌現在很火的，聽說很不錯呢，相比於市面同類型產品，更加綠色環保的

⑸ scala怎麼求出百分比

2.9. Formatting Numbers and Currency
Problem
You want to format numbers or currency to control decimal places and commas, typically for printed output.
Solution
For basic number formatting, use the f string interpolator shown in Recipe 1.4:
scala> val pi = scala.math.Pipi: Double = 3.141592653589793

scala> println(f"$pi%1.5f")3.14159

A few more examples demonstrate the technique:
scala> f"$pi%1.5f"res0: String = 3.14159

scala> f"$pi%1.2f"res1: String = 3.14

scala> f"$pi%06.2f"res2: String = 003.14

If you』re using a version of Scala prior to 2.10, or prefer the explicit use of the formatmethod, you can write the code like this instead:
scala> "%06.2f".format(pi)res3: String = 003.14

A simple way to add commas is to use the getIntegerInstance method of thejava.text.NumberFormat class:
scala> val formatter = java.text.NumberFormat.getIntegerInstanceformatter: java.text.NumberFormat = java.text.DecimalFormat@674dc

scala> formatter.format(10000)res0: String = 10,000

scala> formatter.format(1000000)res1: String = 1,000,000

You can also set a locale with the getIntegerInstance method:
scala> val locale = new java.util.Locale("de", "DE")locale: java.util.Locale = de_DE

scala> val formatter = java.text.NumberFormat.getIntegerInstance(locale)formatter: java.text.NumberFormat = java.text.DecimalFormat@674dc

scala> formatter.format(1000000)res2: String = 1.000.000

You can handle floating-point values with a formatter returned by getInstance:
scala> val formatter = java.text.NumberFormat.getInstance ...

⑹ 如何用scala語言分解質因數

按照你的要求編寫的scala語言的分解質因數程序如下

object Factor {

def main(args: Array[String]): Unit = {

println("請輸入一個整數");

var n = Console.readInt();

if(n<=0){

val nums: List[Int] = List();

println(nums);

}else if(n==1){

val nums: List[Int] = List(1);

println(nums);

}else{

print(n+"=");

var b:Array[Int] =new Array[Int](32);

var i=0;

var j=2;

var count=0;

for(i <- 2 to n){

if(n%j==0){

b(count)=j;

count+=1;

n=n/j;

j-=1;

}

j+=1;

}

for ( x <- b ) {

if(x!=0){

print(x+" ");

}

}

}

}

}

⑺ scala怎樣讀csv文件

scala直接讀csv文件也是可以的，但代碼有改動。省事的方法是直接將文件後綴.csv改為.txt，再用文本編輯器的replace功能，將裡面的,替換為空格即可。這樣代碼不要改了。

⑻ Scala怎麼樣

Scala這個是我在義大利留學的時候用的一個品牌，在那邊算是家喻戶曉的一個品牌了，就像我們國內的寶潔差不多，國內還用得比較少

⑼ 談談為什麼上scala

我之前有學習過很多主流的語言 ，比如c c++ java python，我的團隊用scala，最近在認真自學ruby。

3融合function和OO，像Ruby這樣的許多語言，允許Scala以最自然的方式解決問題。我討厭java的原因是，它不支持function，所以很多模式在做之前無法體現，所以是一個很尷尬的問題。支持該函數的語言可以在更細粒度的單元中重用代碼。

4種類型派生靜態編譯，這就是為什麼斯卡拉不同於大多數腳步的原因。解釋語言不適合大型項目，因為在編寫代碼時不容易發現問題。最直接的缺點之一是錯誤很難找到，因為所有的東西都被延遲到運行，所以它會運行之後才發生。

除非問題是絕對必要的，否則不要使用高級功能。寫節目不是作文，不需要表演技巧。含蓄是適合別人寫，並使其陷入困境。太復雜的物體設計，我認為它不是很有意義。

⑽ scala怎麼讀取hdfs中的文件

scala怎麼讀取hdfs中的文件
前面我們介紹了很多MSI文件的內容，其實MSI並不神秘、復雜，我們自己都能製作，並且製作MSI文件的工具已經在Windows的安裝盤上了。

首先，找到Windows2000的安裝光碟，雙擊下邊的這個位置的文件:valueadd\3rdparty\Mgmt\Winstleadmle.msi，

很快軟體就自動安裝到了電腦中。在開始菜單的所有程序里邊就多了「VERITAS software」組，點擊運行里邊的「VERITAS discover」就可以開始製作MSI文件了。