Demos and Examples in Scala (Chinese)

scala、spark使用过程中，各种测试用例以及相关资料整理

Programming language: Scala

Tags: Misc    

Latest version: v1.1

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Issues 中包含我们平时阅读的关于scala、spark好的文章，欢迎推荐

utils4s包含各种scala通用、好玩的工具库demo和使用文档，通过简单的代码演示和操作文档，各种库信手拈来。

同时欢迎大家贡献各种好玩的、经常使用的工具库。

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scala语法学习

说明：scala语法学习过程中，用例代码都放在scala-demo模块下。

利用IntelliJ IDEA与Maven开始你的Scala之旅

快学scala电子书(推荐入门级书)

scala理解的比较深

scala99问题

scala初学者指南(这可不是初学者可以理解的欧，还是写过一些程序后再看)

scala初学者指南英文版

[scala学习用例](scala-demo)

scala入门笔记

Databricks风格

scala/java 通过maven编译（Mixed Java/Scala Projects）

common库

[日志操作](log-demo)（log4s）

[单元测试](unittest-demo)（scalatest）

[日期操作](lamma-demo)（lama）（注:只支持日期操作，不支持时间操作）

[日期时间操作](nscala-time-demo)（nscala-time）（注：没有每月多少天，每月最后一天，以及每年多少天）

[json解析](json4s-demo)（json4s）

[resources下文件加载用例](resources-demo)

[文件操作](file-demo)（better-files）

[单位换算](analysis-demo)（squants）

[线性代数和向量计算](breeze-demo)(breeze)

[分布式并行实现库akka](akka-demo)(akka)

[Twitter工具库](twitter-util-demo)（twitter util）

[日常脚本工具](manger-tools)

BigData库

Spark

Spark core spark远程调试源代码

spark介绍

一个不错的spark学习互动课程

spark 设计与实现

aliyun-spark-deploy-tool---Spark on ECS Spark Streaming

[Spark Streaming使用Kafka保证数据零丢失](spark-knowledge/md/spark_streaming使用Kafka保证数据零丢失.md)

[spark streaming测试用例](sparkstreaming-demo)

spark streaming源码解析

基于spark streaming的聚合分析(Sparkta)

Spark SQL

[spark DataFrame测试用例](spark-dataframe-demo)

[Hive Json加载](hive-json-demo)

SparkSQL架构设计和代码分析

Spark 机器学习

spark机器学习源码解析

KeyStoneML KeystoneML is a software framework, written in Scala, from the UC Berkeley AMPLab designed to simplify the construction of large scale, end-to-end, machine learning pipelines with Apache Spark.

[spark TS](spark-timeseries-demo)

Spark zeppelin

Z-Manager--Simplify getting Zeppelin up and running

zeppelin--a web-based notebook that enables interactive data analytics. You can make beautiful data-driven, interactive and collaborative documents with SQL, Scala and more.

helium--Brings Zeppelin to data analytics application platform

Spark 其它

spark专题在简书

databricks spark知识库

[spark学习知识总结](spark-knowledge)

Spark library for doing exploratory data analysis in a scalable way

图处理(cassovary)

基于spark进行地理位置分析(gagellan)

spark summit east 2016 ppt

ES

ES 非阻塞scala客户端

Beam Apache Beam：下一代的数据处理标准 贡献代码步骤

1. 首先 fork 我的项目
2. 把 fork 过去的项目也就是你的项目 clone 到你的本地
3. 运行 git remote add jacksu [email protected]:jacksu/utils4s.git 把我的库添加为远端库
4. 运行 git pull jacksu master 拉取并合并到本地
5. coding
6. commit后push到自己的库( git push origin master )
7. 登陆Github在你首页可以看到一个 pull request 按钮,点击它,填写一些说明信息,然后提交即可。 1~3是初始化操作,执行一次即可。在coding前必须执行第4步同步我的库(这样避免冲突),然后执行5~7既可。

贡献者 jjcipher