finding the most active one. Twitter Scalding - Scala library for Map Reduce jobs, built on Cascading

现在，Reactive Programming 由于其便利性在应用程序开发中变得非常流行。Scala、Play、Akka 等框架已经集成 Reactive Streams 并且受益良多。Oracle

Seq[Dependency[_]]   ) extends Serializable with Logging {   //…. /**    * Return an array that contains

reduce 算子之外，还有 filter 、 join 等 80 多种算子。 支持的API Scala （很好）， Python （不错）， Java （ … ） 运行模式 Local （只用于测试）

ava中为什么要保留基本数据类型做了一个很有力的说明。然后，他还在特定类型的应用中把Java和Scala、C++和JavaScript的性能做了对比。在这些应用中，使用基本数据类型应用性能会有很显著的不同。

reduce(lambda a, b: a + b) 15 scala中的操作(spark-shell打开shell): scala> val data = Array(1,2,3,4,5) data:

是面向对象编程和函数式编程。在JVM之上，Scala是更好的可选方案之一。Java的Lambdas是一个推动型的特性，借助它，我们就可以创建类似于Scala的Javaslang API。 Michael

是适合快速发展。我把重点放在语言是用Groovy，JRuby，FANTOM，Jython中，和Scala。还有其他几个候选人，Clojure的分别是，JavaFX的 NetRexx，我简要地覆盖在年底。

：Spark 0.6核心代码有2万行，Hadoop 1.0为9万行，2.0为22万行。一方面，感谢Scala语言的简洁和丰富表达力；另一方面，Spark很好地利用了Hadoop和Mesos（伯克利 另一个

设计一个RDD的partitioner scala> val pairs = sc.parallelize(List((1, 1), (2, 2), (3, 3))) scala> pairs.partitioner scala> val

image: ruby1.9.3 # scala images docker pull bradrydzewski/scala:2.10.3 # image: scala2.10.3 docker pull

时间能证明一切。 4、Scala Scala 比 Java 好吗？为什么要用 Scala？该用 Scala 还是 Java？这些都是热点问题。反映了人们即使不在用 Scala，也正考虑着接纳它。虽

Development Alternatives C# HTML, CSS and Javascript Lua Scala Groovy Other Awesome Lists Contributing Libraries

sudo service redis_6379 start # redis-cli 4）安装Scala 2.11.7版 可参考文档： http://blog.prabeeshk.com/blog

19198980 460775520 scala.collection.immutable.ListSet$Node 4: 4568546 109645104 scala.collection.immutable

可以证明这一点。 在 2 月份，在 Typesafe (一家以 Scala 为主要技术的公司，公司的 CEO 就是 Scala 语言的发明者 Martin Odersky) 组织了 2870 位开发者

test frameworks for a single project. * Added: Scala Specs2 framework support. * Added: Buildr.transitive()

简介 Akka 是一个用 Scala 编写的库，用于简化编写容错的、高可伸缩性的 Java 和 Scala 的 Actor 模型应用。它已经成功运用在电信行业。系统几乎不会宕机（高可用性 99.9999999

。 Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

。 Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。