震惊！不需hadoop环境运行scala和pyspark程序

Databricks官方是这样描述Databricks优点的：

        像Databricks这样的云平台提供了一套集成的、主机托管的解决方案，消除了企业采用Spark和确保大数据项目成功所面临的这三大障碍。咱们为你提供了全面管理和调优的Spark集群，开发Spark的一群专家在大力支持。咱们的平台为你提供了一种互动式工做区域，以便探查、可视化、合做和发布。若是你已准备好进入生产环境，只要点击一下鼠标便可启动任务。咱们会自动搭建基础设施。

        另外，咱们还提供了一组丰富的API，以便经过编程访问该平台，这还让用户可以无缝整合第三方应用程序。

我们平民玩家想练习scala，pyspark，苦于电脑配置不行，没安装hadoop环境，公司没环境用，等痛点。

不要紧，能够免费申请Databricks 空间，而且运行scala代码是不须要*大大×××*的哈。

只是注册帐号的时候须要一个gmail邮箱就ok了。

注册网址以下

https://community.cloud.databricks.com/login.html

选择社区版。

进入后，姓名，公司名 abc随便写写。

注意：这里有个注册验证码可能须要*大大×××*的哈~

    这个你要是找笔者要，我只能这样回你了 --- ：

帐号搞定后，开始建立scala或者python脚本(pyspark):

Create Notebook：

能够建立scala,python,sql,R 四种notebook 用来运行spark程序。

如图，很贴心的给了免费集群（6G内存，spark2.4，scala2.11）这样咱们能够方便的在云端体验

spark了。对使用笔记本电脑 和电脑配置低的用户是比较推崇的。

并且在里面建立的notebook 能够导出&&导入, 小伙伴们 遇到语法问题（各类疑难杂症），导出notebook，

在微信群请教 笔者 samir 和群主大大均可以哈！

下面测试2个简单的scala 语句：

1. 经常使用if-else 控制语句

2. scala调用linux 命令wget下载文件，ls，pwd等命令。

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打完收工，此次的分享就到这里了。

附上官方操做手册：

https://docs.databricks.com/getting-started/index.html

再贴上我们的 scala& spark 微信群二维码 ：

欢迎交流~