本篇文章给大家谈谈安装scala之前必须配置jdk，以及scala环境搭建对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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在linux上如何配置spark环境,在linux上安装scala和spark老是失败_百度...
1、：IDEA的安装 官网jetbrains.com下载IntelliJ IDEA，有Community Editions 和& Ultimate Editions，前者免费，用户可以选择合适的版本使用。
2、第二种方法是首先在linux操作系统上生成intellij项目文件，然后在intellij IDEA中直接通过“Open Project”打开项目即可。
3、Spark的支持者声称，Spark在内存中的运行速度可以比Hadoop MapReduce快100倍，并且在以类似于Hadoop MapReduce本身的方式处理基于磁盘的数据时也可以快10倍。 这种比较并不完全公平，这不仅是因为原始速度对Spark的典型用例而言比对批处理更为重要，在这种情况下，类似于MapReduce的解决方案仍然很出 。
4、在Eclipse下调试spark程序时，通常会用两种错误，第一种是hadoop的winUtils.exe有问题，第二种是序列化问题，错误表现是akka连接不上。
5、安装环境简介 硬件环境：两台四核cpu、4G内存、500G硬盘的虚拟机。软件环境：64位Ubuntu104 LTS；主机名分别为sparkspark2，IP地址分别为1**.1*.**.***/***。JDK版本为7。集群上已经成功部署了Hadoop2，详细的部署过程可以参见另一篇文档Yarn的安装与部署。
Spark一种快速数据分析替代方案
1、属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。
2、下面是etl清洗数据与spark数据清洗区别：处理方式不同。etl通常采用批量处理方式，即将数据从源系统中抽取出来，然后进行清洗和转换，最后再加载到目标系统中。而spar则是一个分布式计算框架，可以实现实时或离线数据处理，适合于大规模数据的处理和分析。数据处理能力不同。
3、Spark 很好地支持实时的流计算，依赖Spark Streaming 对数据进行实时处理。Spark Streaming 具备功能强大的 API，允许用户快速开发流应用程序。而且不像其他的流解决方案，比如Storm，Spark Streaming 无须额外的代码和配置，就可以做大量的恢复和交付工作。
4、在面对海量数据时，如何快速高效地进行处理是一个非常重要的问题。以下是几种可以快速高效处理海量数据的方法：使用分布式计算平台：分布式计算平台可以充分利用多台计算机的计算能力，快速处理海量数据。例如，Hadoop、Spark等都是常用的分布式计算平台。
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