rhadoop大家常说的Hadoop是什么语言开发的？

如何在idea中用maven配置spark和scala

在spark快速入门指南 – spark安装与基础使用中介绍了spark的安装与配置，在那里还介绍了使用spark-submit提交应用，不过不能使用vim来开发spark应用，放着ide的方便不用。

这里介绍使用intellij idea搭建spark的开发环境。

1、intellij idea的安装 由于spark安装在ubuntu环境中，这里的idea也安装在ubuntu中。

首先是下载，到官网下载即可。

下载完后解压到待安装的目录： sudo tar -zxvf ideaiu-2016.1.tar.gz -c /usr/local/ 我解压在了/usr/local目录下，然后更改文件夹名： mv ideaiu-2016.1 idea 然后修改文件的用户和用户组： sudo chown -r hadoop:hadoop idea 这里的hadoop是我的用户名和组名。

这样idea就安装成功了。

为了启动idea，进入idea/bin目录，执行里面的idea.sh： bin/idea.sh 这样就可以启动idea。

不过这样不方便，可以在桌面新建文件，输入如下内容： [ entry] name=ideaiu comment=rayn-idea-iu exec=/usr/local/idea/bin/idea.sh icon=/usr/local/idea/bin/idea.png terminal=false type=application categories=developer; 这样就创建了一个桌面快捷方式。

2、maven的安装与配置 maven 是一个项目管理和构建自动化工具。

作为一个程序员，都有过为了使用某个功能而在项目中添加jar包的经历，使用的框架多了，需要添加的jar包也多，而maven能够自动为我们添加需要的jar包。

首先在maven官网上下载maven： 下载之后在downloads目录下有如下文件： liu@binja:~/downloads$ ls apache-maven-3.3.9-bin.tar.gz 解压到待安装的目录： liu@binja:~/downloads$ sudo tar -zxvf apache-maven-3.3.9-bin.tar.gz -c /usr/local/ 同样，修改文件夹名和用户名： liu@binja:/usr/local$ sudo mv apache-maven-3.3.9/ maven liu@binja:/usr/local$ sudo chown -r liu:liu maven liu@binja:/usr/local$ ll maven total 52 drwxr-xr-x 6 liu liu 4096 3月 28 20:24 ./ drwxr-xr-x 12 root root 4096 3月 28 20:26 ../ drwxr-xr-x 2 liu liu 4096 3月 28 20:24 bin/ drwxr-xr-x 2 liu liu 4096 3月 28 20:24 boot/ drwxr-xr-x 3 liu liu 4096 11月 11 00:38 conf/ drwxr-xr-x 3 liu liu 4096 3月 28 20:24 lib/ -rw-r--r-- 1 liu liu 19335 11月 11 00:44 license -rw-r--r-- 1 liu liu 182 11月 11 00:44 notice -rw-r--r-- 1 liu liu 2541 11月 11 00:38 readme.txt liu@binja:/usr/local$ 然后将maven添加到环境变量中： sudo vim ~/.bashrc 在最后添加下面的内容： export path=$path:/usr/local/maven/bin 使更改生效： liu@binja:/usr/local$ source ~/.bashrc 这样maven就安装好了。

3、用刚安装的maven配置idea 起始idea自带了maven，这里配置自己安装的maven。

一次选择file->setting->build,execution,deployment->build tools->maven，如下图： 在右侧里的maven home directory里设置maven的安装目录，就我这里是/usr/local/maven，在user settings file里设置mavne的配置文件，我这里使用默认的文件，在local repository里设置本地包的管理仓库，选择右侧的override后，可以自定义自己的仓库目录，以后maven自动下载的包就会存放在这里。

单击ok后maven就配置完了。

然后就可以创建一个maven项目。

4、创建maven项目 依次选择file->new->new project，出现如下界面： 左侧可以选择项目的类型，这里选择maven，右侧可以选择是否使用模板，勾选上面的create from archetype后，就可以在下面选择项目模板，这里选择scala的模板。

一路next之后，这里填一下groupid和artifactid，名字随便取： 然后一路next，填写上项目的名字，ok就可以了。

这样新项目就创建成功了，新项目的文件结构如下图： 其中的pom.xml就是配置我们项目的依赖包的。

src是项目存放代码的目录，下面有两个结构相同的目录main和test，其中我们在main目录下编写代码，test编写测试代码，这里先不使用测试，可以将test目录删除。

右侧展示的就是pom.xml文件的内容： 勾选右上角的enable auto-import，这样idea就会自动下载项目所需的依赖包。

还要注意中间的scala版本，选择自己使用的版本。

rⅰght是什么意思？

right，发音：英[ra?t] 美[ra?t]。

意思为：右；右边的；向右。

正确的。

双元音/a?/的发音方法： 1、学习该音发音方法请先学习/ɑ?/和/?/这两个单元音。

2、双唇张开，开始发/ɑ?/音。

3、舌部肌肉放松，然后颚部慢慢抬起滑向/?/音，嘴唇慢慢合上。

注意：/a?/是个"开合双元音"，即牙床由半开到接近半合，口形由大到小。

发音时舌位由低到高，音量由强到弱，由长到短，由清晰到含糊。

扩展资料 right用作副词意思是“直接地”,指某事的发生没有经过其他的环节直接达到最后的效果,也可指“彻底地,完全地”。

right还可指“向右,往右”,指呈现出向右边的运动趋势。

right还可指“正确地,恰当地,令人满意地”或“立即,马上”等。

right通常可以和动词、介词短语或副词连用。

与动词连用时, right须放在动词之后; 与其他副词连用时,须放在其他副词之前。

right在句中可起加强语气的作用,以便精确地表达时间关系或空间关系,如right after, right in the middle of等。

right用作名词意思是“正确,正当”,指事物好的一面,也可指“权利”,即某人做某事或不做某事的自由,也可指相对于左边而言的“右边,右面”,或相对于左手(拳)而言的“右手(拳)”。

right还可指“法定的权利或要求”。

在表示“权利”时, right通常接动词不定式或“of+动名词”结构作定语,表示“做…的权利”。

如何让Hadoop结合R语言做大数据分析

R语言和Hadoop让我们体会到了，两种技术在各自领域的强大。

很多开发人员在计算机的角度，都会提出下面2个问题。

问题1: Hadoop的家族如此之强大，为什么还要结合R语言？ 问题2: Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习，和R语言的区别是什么？下面我尝试着做一个解答：问题1: Hadoop的家族如此之强大，为什么还要结合R语言？ a. Hadoop家族的强大之处，在于对大数据的处理，让原来的不可能（TB,PB数据量计算），成为了可能。

b. R语言的强大之处，在于统计分析，在没有Hadoop之前，我们对于大数据的处理，要取样本，假设检验，做回归，长久以来R语言都是统计学家专属的工具。

c. 从a和b两点，我们可以看出，hadoop重点是全量数据分析，而R语言重点是样本数据分析。

两种技术放在一起，刚好是最长补短！ d. 模拟场景：对1PB的新闻网站访问日志做分析，预测未来流量变化 d1:用R语言，通过分析少量数据，对业务目标建回归建模，并定义指标d2:用Hadoop从海量日志数据中，提取指标数据d3:用R语言模型，对指标数据进行测试和调优d4:用Hadoop分步式算法，重写R语言的模型，部署上线这个场景中，R和Hadoop分别都起着非常重要的作用。

以计算机开发人员的思路，所有有事情都用Hadoop去做，没有数据建模和证明，”预测的结果”一定是有问题的。

以统计人员的思路，所有的事情都用R去做，以抽样方式，得到的“预测的结果”也一定是有问题的。

所以让二者结合，是产界业的必然的导向，也是产界业和学术界的交集，同时也为交叉学科的人才提供了无限广阔的想象空间。

问题2: Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习，和R语言的区别是什么？ a. Mahout是基于Hadoop的数据挖掘和机器学习的算法框架，Mahout的重点同样是解决大数据的计算的问题。

b. Mahout目前已支持的算法包括，协同过滤，推荐算法，聚类算法，分类算法，LDA, 朴素bayes，随机森林。

上面的算法中，大部分都是距离的算法，可以通过矩阵分解后，充分利用MapReduce的并行计算框架，高效地完成计算任务。

c. Mahout的空白点，还有很多的数据挖掘算法，很难实现MapReduce并行化。

Mahout的现有模型，都是通用模型，直接用到的项目中，计算结果只会比随机结果好一点点。

Mahout二次开发，要求有深厚的JAVA和Hadoop的技术基础，最好兼有 “线性代数”，“概率统计”，“算法导论” 等的基础知识。

所以想玩转Mahout真的不是一件容易的事情。

d. R语言同样提供了Mahout支持的约大多数算法(除专有算法)，并且还支持大量的Mahout不支持的算法，算法的增长速度比mahout快N倍。

并且开发简单，参数配置灵活，对小型数据集运算速度非常快。

虽然，Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习，但是和R语言的擅长领域并不重合。

集百家之长，在适合的领域选择合适的技术，才能真正地“保质保量”做软件。

如何让Hadoop结合R语言？ 从上一节我们看到，Hadoop和R语言是可以互补的，但所介绍的场景都是Hadoop和R语言的分别处理各自的数据。

一旦市场有需求，自然会有商家填补这个空白。

1）. RHadoop RHadoop是一款Hadoop和R语言的结合的产品，由RevolutionAnalytics公司开发，并将代码开源到github社区上面。

RHadoop包含三个R包 (rmr，rhdfs，rhbase)，分别是对应Hadoop系统架构中的，MapReduce, HDFS, HBase 三个部分。

2）. RHiveRHive是一款通过R语言直接访问Hive的工具包，是由NexR一个韩国公司研发的。

3）. 重写Mahout用R语言重写Mahout的实现也是一种结合的思路，我也做过相关的尝试。

4）.Hadoop调用R 上面说的都是R如何调用Hadoop，当然我们也可以反相操作，打通JAVA和R的连接通道，让Hadoop调用R的函数。

但是，这部分还没有商家做出成形的产品。

5. R和Hadoop在实际中的案例 R和Hadoop的结合，技术门槛还是有点高的。

对于一个人来说，不仅要掌握Linux, Java, Hadoop, R的技术，还要具备 软件开发，算法，概率统计，线性代数，数据可视化，行业背景 的一些基本素质。

在公司部署这套环境，同样需要多个部门，多种人才的的配合。

Hadoop运维，Hadoop算法研发，R语言建模，R语言MapReduce化，软件开发，测试等等。

所以，这样的案例并不太多。

大家常说的Hadoop是什么语言开发的？

Hadoop本事是用java开发的，但是我们在用的时候不限于java，python也可以。

相对于java，python的优势在于开发效率高，维护成本低，所以很多公司也会用python，像八斗学院的大数据课程主要用到python，java、scala语言在某些情况下使用