Scala 深入浅出实战经典 第91讲：Akka第一个案例动手实战架构设计

学习了Akka第一个案例动手实战开发环境的搭建, 采用IDEA 搭建AKKa的环境,快捷方便,相关的mave和其他的jar包可以自动加载. 王家林亲授<DT大数据梦工厂>大数据实战视频“Scala深入浅出实战经典”视频.音频和PPT下载!第92讲:Akka第一个案例动手实战开发环境的搭建 百度云盘:http://pan.baidu.com/s/1dDub8DN腾讯微云:http://url.cn/WYPW3Z360云盘:http://yunpan.cn/cm6u6NqEeLEeh  访问密码 

学习了Akka第一个案例动手实战开发消息实体类,应用mapdata对单词级数,应用reduce对计数进行汇总,通过akka进行相互的消息通信. 代码案例如下: package akka.dt.app.messages; import java.util.List public class MapData{ privatie List<WordCount> dataList; public List<WordCount> getDataList()  {return dataList

学习了Akka第一个案例动手实战main方法实现中ActorSystem等代码详解,创建ActorSystem实例,用acterOf创建MasterActor,用tell的方式给MasterActor发信息,睡眠一段时间给MasterActor发信息,处理完后关闭,资源回收. 案例如下: public static void main(String[] args) throws Exception{ ActorSystem_system =  ActorSystem.create("HelloA

在intellij idea上搭建akka开发. 使用idea的原因:没有必要花时间学配置:使用idea后会越使用越自然,越用越智能. 在maven,sbt上支持更好. maven的一些功能介绍,maven还是用得比较多. 范例word count代码的简单讲解. DT大数据梦工厂微信公众账号:DT_Spark. DT大数据梦工厂的微信公众号是DT_Spark,每天都会有大数据实战视频发布,请您持续学习. 王家林DT大数据梦工厂scala的所有视频.PPT和代码在百度云盘的链接:http://p

actorSystem建MasterActor. akka的actor是树形结构,用ActorSystem可以用来查找分布在多台机器上的actor,也能继承一些配置到子actor. masterActor是消息的接收端和转发端. actorSystem用完要shutdown. DT大数据梦工厂微信公众账号:DT_Spark. DT大数据梦工厂的微信公众号是DT_Spark,每天都会有大数据实战视频发布,请您持续学习. 王家林DT大数据梦工厂scala的所有视频.PPT和代码在百度云盘的链接:ht

构建map,reduce之间通讯的消息实体类. 了解wordcount原理. DT大数据梦工厂微信公众账号:DT_Spark. DT大数据梦工厂的微信公众号是DT_Spark,每天都会有大数据实战视频发布,请您持续学习. 王家林DT大数据梦工厂scala的所有视频.PPT和代码在百度云盘的链接:http://pan.baidu.com/share/home?uk=4013289088#category/type=0&qq-pf-to=pcqq.group QQ群: DT大数据梦工厂① :4629

对3个actor(MapActor.ReduceActor.AggregateActor)通讯的讲解. DT大数据梦工厂微信公众账号:DT_Spark. DT大数据梦工厂的微信公众号是DT_Spark,每天都会有大数据实战视频发布,请您持续学习. 王家林DT大数据梦工厂scala的所有视频.PPT和代码在百度云盘的链接:http://pan.baidu.com/share/home?uk=4013289088#category/type=0&qq-pf-to=pcqq.group QQ群: DT

MasterActor初始化MapActor,ReduceActor,AggregateActor的方式. DT大数据梦工厂微信公众账号:DT_Spark. DT大数据梦工厂的微信公众号是DT_Spark,每天都会有大数据实战视频发布,请您持续学习. 王家林DT大数据梦工厂scala的所有视频.PPT和代码在百度云盘的链接:http://pan.baidu.com/share/home?uk=4013289088#category/type=0&qq-pf-to=pcqq.group QQ群:

本课内容提要: (1)什么是流处理以及Spark Streaming主要介绍 (2)Spark Streaming初体验 一.什么是流处理以及Spark Streaming主要介绍 流(Streaming),在大数据时代为数据流处理,就像水流一样,是数据流:既然是数据流处理,就会想到数据的流入.数据的加工.数据的流出. 日常工作.生活中数据来源很多不同的地方.例如:工业时代的汽车制造.监控设备.工业设备会产生很多源数据:信息时代的电商网站.日志服务器.社交网络.金融交易系统.黑客攻击.垃圾邮件.