flink-1.6.2-bin-hadoop26-scala_2.11.tgzflink-1.7.1-src.tgzflink-1.8.1-src.tgz

input文件夹存放的是项目数据源；
wordcount统计每个单词的总数；
count和count1分别使用dataframe和rdd统计人口性别和身高；
demo1最受欢迎的老师的问题；
demo2多文件去重合并；
demo3计算年度最高温度

'[IT18掌www.it18zhang.com]001.Hadoop基础篇.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]014.HadoopWin7开启网络访问.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]Kafka.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]002.VMware下载与安装.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]015.Hadoop架构分析.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]KVM.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]003.Ubuntu下载与虚拟机下安装.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]016.Hadoop架构分析之启动脚本分析.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]Scala.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]004.Ubuntu常用命令.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]017.Hadoop架构分析之启动脚本总结.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]SparkGraph编程指南.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]005.Ubuntu目录与权限.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]018.HadoopMapReduce初识.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]SparkSQLDataFrameDataset编程指南.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]006.Ubuntu软件包桌面与增强工具.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]019.HadoopMapReduce原理.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]SparkStreaming编程指南.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]007.Ubuntu本地软件源与iso制作.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]019.HadoopYARN事件分发原理.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]Spark编程指南.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]008.Ubuntu虚拟机克隆与Mac地址生成与网络连接方式.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]020.HadoopHDFS.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]Spark编译运行处理.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]009.Hadoop-Ubuntu下JDK与Hadoop安装配置.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]021.HadoopHDFSCLI.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]Spark基础.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]010.Hadoop配置-独立与伪分布式模式.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]AmbariHadoop集群管理工具.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]Spark调优.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]011.Hadoop配置-完全分布式模式.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]Avro.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]ZooKeeper.pptx''[IT18掌www.it18zhang.com]012.HadoopWindows下免Cygwin伪分布安装

Scala语言和其它语言比如Java相比，算是一个比较复杂的语言，它是一个面向对象和面向函数的统一体，使用起来非常灵活，因此也不容易掌握。
本教程主要是讲解Scala应用编程，基本涵盖了Scala开发过程中涉及的基本知识点，能够帮助读者快速掌握Scala语法，进行应用开发。

第三章Spark的安装及运行，内容描述了spark的安装步骤及客户端运行，已经scala的安装与运行，在HadoopYarn上运行spark-shell的步骤及执行环境，为后续建立基础。

windows安装spark2软件包包括：1.spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgzspark的压缩包2.scala-2.11.8.zipscala的压缩包3.hadoop-2.7.1.tar.gz基础hadoop包4.apache-maven-3.6.3-bin.zipmaven压缩包5.winutils-master.zip解决windows下spark的问题(可以不用)

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Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。
这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。
这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。
对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。
Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。

EduCoder网站的Spark的SQL，Streaming，RDD部分。
Scala全部

Scynamo-在DynamoDB和Scala类型之间转换的库Scynamo是一个库，用于将您的Scala案例类/密封特征映射到DynamoDB或从DynamoDB映射。
为此，该库使用类型类方法，并且与Scala生态系统中的其他库非常相似。
功能概述为您的ADT派生实例以从DynamoDB进行编码/解码嵌套案例类/列表/地图/...的精确错误消息使用选项自定义案例类和密封特征的派生AttributeValue空安全访问器的语法提供用于编码/解码的可选语法（请参阅scynamo.syntax.*）安全：此操作不是在静默的情况下对空{String，Number，Binary}集进行编码，而是在scynamo失败，从而使您可以在到达DynamoDB之前捕获错误。
参见。
文献资料您可以在找到文档。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。