Linux系统 2023-07-24

手把手教你在Linux上安装Scala (linux 安装scala)

Scala是一种高级的、多范式的编程语言，旨在集成面向对象编程和函数式编程的更佳实践。它是运行在Java虚拟机上的语言，但它不仅限于Java平台。随着Scala的发展，它已经成为现代编程语言的一种奠基性实践。

在本文中，我们将向您展示如何在Linux操作系统上安装Scala。这将使您可以在Linux系统上构建和运行Scala应用程序，尽管我们将在本文中假定您已经熟悉Linux系统。

Step 1：安装Java

在安装Scala之前，必须先在计算机上安装Java。从Java虚拟机（JVM）中，Scala得到了很多的支持，所以Java是至关重要的。

如果您还没有安装Java，可以参考以下步骤。

第 1 步：打开终端并更新软件包列表

使用以下命令更新软件包列表：

$ sudo apt update

第 2 步：安装OpenJDK

执行以下命令安装OpenJDK 8：

$ sudo apt install openjdk-8-jdk

如果您想安装OpenJDK 9或10，可以将“8”替换为“9”或“10”。

您也可以选择其他Java版本的其他发行版，例如Oracle Java。这取决于您的个人偏好。

Step 2：安装Scala

一旦您已经安装了Java，则可以安装Scala。

第 1 步：下载Scala

请到Scala的官方网站下载最新版本的Scala二进制文件。

第 2 步：解压文件

一旦下载完成，您需要将压缩包解压缩并将它放在所需的目录中。您可以使用以下命令完成此操作：

$ tar xf scala-2.X.X.tgz

在这个命令中，2.X.X代表Scala的版本号。在您的系统中，可能会有不同的版本号。

接下来，将Scala解压缩到目标文件夹中：

$ sudo mv scala-2.X.X /usr/lib

第 3 步：配置Scala环境变量

为了使系统知道您已经安装了Scala，需要将Scala的路径添加到您的系统环境变量中。

打开终端并编辑用户环境变量：

$ sudo nano ~/.bashrc

在文件末尾添加以下行，其中Scala的目录路径是最新版本的Scala安装路径：

export PATH=/usr/lib/scala-2.X.X/bin:$PATH

保存文件并关闭编辑器。要使这些环境变量生效，请执行以下命令：

$ source ~/.bashrc

现在，Scala已经安装在您的Linux系统上！

Step 3：验证Scala安装

要验证Scala是否已正确安装，需要执行以下命令：

$ scala

当您运行该命令时，应该会打印出以下信息：

Welcome to Scala X.X.X (Java HotSpot(TM) XX-BXX). Type in expressions to have them evaluated. Type :help for more information.

此时，Scala就已经安装成功了。

您已经成功地在Linux系统上安装了Scala。这将使您能够开发并运行Scala应用程序。现在您可以开始使用Scala，学习它的语法，并构建您自己的Scala应用程序。

在本文中，我们已经向您展示了如何在Linux操作系统上安装Scala。即使您从未尝试过在Linux上进行编程，也没有关系。您只需遵循本文中的步骤，就可以成功地安装Scala。

Scala的发展速度很快，所以请确保您下载最新的版本。此外，与Java不同，Scala的语法和构建过程可能会有所不同。因此，推荐您花费一些时间来了解Scala的语法和构建过程。这将有助于您更好地理解Scala的优点，并让您更有效地使用Scala进行编程工作。

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IT技术人员转行大数据应该考虑哪些问题

转行这个词汇，一直是职场上此起彼伏的一个热门话题，相信很多朋友都想过或已经经历过转行。工作可谓是我们生存乃至生活的主要收入来源，谁都希望拥有一份高薪又稳定的工作，以此来改善自己的生活和实现自己的大大小小的梦想!但又担心转行后的工作待遇达不到自己的预期，顾虑重重……

不少想进入大数据分析行业的零基础学员经常会有这样一些疑问：大数据分析零基础应该怎么学习?自己适合学习大数据分析吗?人生，就是在不断地做选择，然后在这个选择过程中成长，让自己从一棵小树苗变成参天大树。就是我们每个对大数据充满幻想终于下定决心行动的学员的选择，我们给了自己4个月的时间，想要在大数据分析这个领域汲取养分，让自己壮大成长。

【明确方向】

通过国家的战略规划，看到BAT的大牛们都在大数据行业布局，新闻媒体追捧这大数据分析行业的项目和热点，我想如果我还没有能力独立判断的时候，跟着国家政策和互联网大佬们的步调走，这应该是错不了的。

【付诸行动】

明确了方向之后，我就整装待发，刚开始是在网络上购买了很多的视频教程，也买了很多书籍，但是更大的问题就在于，我不知道怎么入手，没关系，有信心有耐心肯定能战胜困难，我坚持了一个月，学习的节奏越来越乱，陆陆续续出现了很多的问题，没人指导，请教了几个业内的朋友，但对方工作繁忙，问了几次之后就不好意思了，自学陷入了死循环。

意识到我学习效率的低下，以及无人指导的问题想想未来的康庄大道，咬咬牙告诉自己，一定好好好学，不然就浪费太多时间最后还会是一无所获。最后找到组织一起学习进步!

大数据分析零基础学习路线，有信心能坚持学习的话，那就当下开始行动吧!

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1、scala编程

scala编程介绍

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2、AKKA与RPC

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实战：RPC编程实战

3、Spark快速入门

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spark环境搭建

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RDD的转换和动作

实战：RDD综合练习

RDD高级算子

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实战：网站访问次数

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实战：根据IP计算归属地

自定义排序

利用JDBC RDD实现数据导入导出

WorldCount执行流程详解

4、RDD详解

RDD依赖关系

RDD缓存机制

RDD的Checkpoint检查点机制

Spark任务执行过程分析

RDD的Stage划分

5、Spark-Sql应用

Spark-SQL

Spark结合Hive

DataFrame

实战：Spark-SQL和DataFrame案例

6、SparkStreaming应用实战

Spark-Streaming简介

Spark-Streaming编程

实战：StageFulWordCount

Flume结合Spark Streaming

Kafka结合Spark Streaming

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ElasticSearch安装和使用

Storm架构分析

Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析

Storm WordCount案例及常用Api分析

7、Spark核心源码解析

Spark源码编译

Spark远程debug

Spark任务提交行流程源码分析

Spark通信流程源码分析

SparkContext创建过程源码分析

DriverActor和ClientActor通信过程源码分析

Worker启动Executor过程源码分析

Executor向DriverActor注册过程源码分析

Executor向Driver注册过程源码分析

DAGScheduler和TaskScheduler源码分析

Shuffle过程源码分析

Task执行过程源码分析

五、机器学习算法

1、python及numpy库

机器学习简介

机器学习与python

python语言–快速入门

python语言–数据类型详解

python语言–流程控制语句

python语言–函数使用

python语言–模块和包

phthon语言–面向对象

python机器学习算法库–numpy

机器学习必备数学知识–概率论

2、常用算法实现

knn分类算法–算法原理

knn分类算法–代码实现

knn分类算法–手写字识别案例

lineage回归分类算法–算法原理

lineage回归分类算法–算法实现及demo

朴素贝叶斯分类算法–算法原理

朴素贝叶斯分类算法–算法实现

朴素贝叶斯分类算法–垃圾邮件识别应用案例

kmeans聚类算法–算法原理

kmeans聚类算法–算法实现

kmeans聚类算法–地理位置聚类应用

决策树分类算法–算法原理

决策树分类算法–算法实现

时下的大数据分析时代与人工智能热潮，相信有许多对大数据分析师非常感兴趣、跃跃欲试想着转行的朋友，但面向整个社会，最不缺的其实就是人才，对于是否转行大数据分析行列，对于能否勇敢一次跳出自己的舒适圈，不少人还是踌躇满志啊!毕竟好多决定，一旦做出了就很难再回头了。不过如果你已经转行到大数据分析领域，就不要后悔，做到如何脱颖而出才是关键。因此本文给出一些建议，针对想要转行大数据分析行列且是零基础转行的小伙伴们，希望对你们有所裨益，也希望你们将来学有所成，不后悔，更不灰心!

大数据应用的课程大纲

高级大数据运维课程大纲那家更好

到魔据不错，很注重基础教育，看合不合适。刚开始有些枯燥，入门就好了，现在缺大数据人才，好好学会有前途。如果没有基础一般需要5个月，虽然刚开始有些枯燥，薪资不错。

大数据教学大纲，求大神赐教

之一阶段

CORE JAVA （标黑的需重点熟练掌握，其他掌握）

Java基础

数据类型

运算符、循环

算法

顺序结构程序设计

程序结构

数组及多维数组

面向对象

构造方法、控制符、封装

继承

多态

抽象类、接口

常用类

Collection、list

HashSet、TreeSet、Collection

类Map

异常

File

文件/流

数据流和对象流

线程（理解即可）

网络通伍晌信（理解即可）

第二阶段

数据结构

关系型数据库

Linux系统操作

Linux操作系统概述

安装Linux操作系统

图形界面操作基础

Linux字符界面基础

字符界面操作进阶

用户、组群和权限管理

磁盘分区管理

文件系统管理

软件包管理与系统备份

Linux网络配置

（主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践知识判橘兄，同时通过大量实验，着重培养学生的动手能力。使学生了解Linux操作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。在学习Linux的基础上，加深对掘袭服务器操作系统的认识和实践配置能力。加深对计算机网络基础知识的理解，并在实践中加以应用。掌握Linux操作系统的安装、命令行操作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排除。掌握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、TP和POP3服务的配置与管理。为更深一步学习其它网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。）

重点掌握：

常见算法

数据库表设计

SQL语句

Linux常见命令

第三阶段

Hadoop阶段

离线分析阶段

实时计算阶段

重点掌握：

Hadoop基础

HDFS

MapRece

分布式集群

Hive

Hbase

Sqoop

Pig

Storm实时数据处理平台

Spark平台

若之前没有项目经验或JAVA基础，掌握了之一阶段进入企业，不足以立即上手做项目，企业需再花时间与成本培养；

第二阶段掌握扎实以后，进入企业就可以跟着做项目了，跟着一大帮人做项目倒也不用太担心自己能不能应付的来，当然薪资不能有太高的要求；

前两个阶段都服务于第三阶段的学习，除了重点掌握这些知识以外，重点需要找些相应的项目去做，不管项目大小做过与没有相差很多的哦！掌握扎实后可直接面对企业就业，薪资待遇较高！

零基础大数据开发课程大纲哪里正规

这个我知道，可以去魔据，不错，一般要五个月左右，每家有所不同，而且和你的自身基础情况都有很大的关系，没基础的话五个月也就足够了。

大数据培训课程大纲去哪里学

大数据开发工程师课程体系——Java部分。

之一阶段：静态网页基础

1、学习Web标准化网页制作，必备的HTML标记和属性

2、学习HTML表格、表单的设计与制作

3、学习CSS、丰富HTML网页的样式

4、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观

5、复习所有知识、完成项目布置

第二阶段：JavaSE+JavaWeb

1、掌握JAVASE基础语法

2、掌握JAVASE面向对象使用

3、掌握JAVASEAPI常见操作类使用并灵活应用

4、熟练掌握MYSQL数据库的基本操作，SQL语句

5、熟练使用JDBC完成数据库的数据操作

6、掌握线程，网络编程，反射基本原理以及使用

7、项目实战 + 扩充知识：人事管理系统

第三阶段：前端UI框架

1、JAVASCRIPT

2、掌握Jquery基本操作和使用

3、掌握注解基本概念和使用

4、掌握版本控制工具使用

5、掌握easyui基本使用

6、项目实战+扩充知识：项目案例实战

POI基本使用和通过注解封装Excel、druid连接池数据库监听,日志Log4j/Slf4j

第四阶段：企业级开发框架

1、熟练掌握spring、spring mvc、mybatis/

2、熟悉struts2

3、熟悉Shiro、redis等

4、项目实战：内容管理系统系统、项目管理平台流程引擎activity，爬虫技术nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群热备 MySQL读写分离

以上Java课程共计384课时，合计48天！

大数据开发工程师课程体系——大数据部分

第五阶段：大数据前传

大数据前篇、大数据课程体系、计划介绍、大数据环境准备&搭建

第六阶段：CentOS课程体系

CentOS介绍与安装部署、CentOS常用管理命令解析、CentOS常用Shell编程命令、CentOS阶段作业与实战训练

第七阶段：Maven课程体系

Maven初识:安装部署基础概念、Maven精讲:依赖聚合与继承、Maven私服:搭建管理与应用、Maven应用:案列分析、Maven阶段作业与实战训练

第八阶段：HDFS课程体系

Hdfs入门:为什么要HDFS与概念、Hdfs深入剖析:内部结构与读写原理、Hdfs深入剖析:故障读写容错与备份机制、HdfsHA高可用与Federation联邦、Hdfs访问API接口详解、HDFS实战训练、HDFS阶段作业与实战训练

第九阶段：MapRece课程体系

MapRece深入剖析:执行过程详解、MapRece深入剖析:MR原理解析、MapRece深入剖析:分片混洗详解、MapRece编程基础、MapRece编程进阶、MapRec阶段作业与实战训练

第十阶段：Yarn课程体系

Yarn原理介绍:框架组件流程调度

第十一阶段：Hbase课程体系

Yarn原理介绍:框架组件流程调度、HBase入门:模型坐标结构访问场景、HBase深入剖析:合并分裂数据定位、Hbase访问Shell接口、Hbase访问API接口、HbaseRowkey设计、Hbase实战训练

第十二阶段：MongoDB课程体系

MongoDB精讲:原理概念模型场景、MongoDB精讲:安全与用户管理、MongoDB实战训练、MongoDB阶段作业与实战训练

第十三阶段：Redis课程体系

Redis快速入门、Redis配置解析、Redis持久化RDB与AOF、Redis操作解析、Redis分页与排序、Redis阶段作业与实战训练

第十四阶段：Scala课程体系

Scala入门:介绍环境搭建第1个Scala程序、Scala流程控制、异常处理、Scala数据类型、运算符、Scala函数基础、Scala常规函数、Scala类、Scala类、Scala对象、Scala特征、Scala模式匹配、Scala阶段作业与实战训练

第十五阶段：Kafka课程体系

Kafka初窥门径:主题分区读写原理分布式、Kafka生产&消费API、Kafka阶段作业与实战训练

第十六阶段：Spark课程体系

Spark快速入门、Spark编程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL简介、SparkSQL程序开发光速入门、SparkSQL程序开发数据源、SparkSQL程序开DataFrame、SparkSQL程序开发DataSet、SparkSQL程序开发数据类型、SparkStreaming入门、SparkStreaming程序开发如何开始、SparkStreaming程序开发DStream的输入源、SparkStreaming程序开发Dstream的操作、SparkStreaming程序开发程序开发–性能优化、SparkStreaming程序开发容错容灾、SparkMllib 解析与实战、SparkGraphX 解析与实战

第十七阶段：Hive课程提体系

体系结构机制场景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive阶段作业与实战训练

第十八阶段：企业级项目实战

1、基于美团网的大型离线电商数据分析平台

2、移动基站信号监测大数据

3、大规模设备运维大数据分析挖掘平台

4、基于互联网海量数据的舆情大数据平台项目

以上大数据部分共计学习656课时，合计82天！

0基础大数据培训课程共计学习130天。

以上是我们加米谷的大数据培训课程大纲！

高级大数据开发课程大纲那个更好

魔据条件不错，基础教育不错，有经验真正做到为学生负责到底，其它的，说实在的真的不敢保证。未来一定是大数据时代，现在选择还不迟，只要努力一定会有更好的发展前景，希望你能为有一个好的前程。

包头大数据培训课程大纲有哪些

数据采集、数来据预处理、分布式存自储、NOSQL数据库、多模式计算（批处理、在线处理、实时流处理、内存处理）、多模态计算（图像、文本、视频、音频）、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等。

大数据没有什么捷径可走，都需要一步步的走，魔据大数据课程简单容易懂，校友都是很热心的，学习互相帮助，学习也会快些。

大数据培训课程大纲有没有什么学习心得谈谈

挺难的说也可能和我没有基础有关吧，但是入门就好了。我是在魔据学的，说实话其实大数据本身就是有点难度的，需要慢慢学一段时间理解了就好了，这是我得到的学习经验，希望对你有帮助。

大数据培训课程大纲要学什么课程

课纲不一样，看是大数据开发还是大数据分析了，我学的大数据分析可视化，学的主要有Python入门、sql、oracle、tableau、帆软、Informatica、Excel等等

我刚出来半年，视频录播可能还不算落后，有视频可***

专业大数据运维课程大纲那个好

要说好的数魔据可以，基础教育不错，有经验真正做到为学生负责到底，其它的，说实在的真的不敢保证。

短期大数据培训课程大纲要学多长时间

根据你需要学习的课程而定，去过魔据条件不错，一班五十人左右还是可以接受的，像有些一百人以上那就有点接受不了了，老师也顾不过来，个人不建议去，可以去实际考察一下。

linux 安装scala的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于linux 安装scala,手把手教你在Linux上安装Scala,IT技术人员转行大数据应该考虑哪些问题,大数据应用的课程大纲的信息别忘了在本站进行查找喔。

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