用scala读取pg数据库，scala连接数据库

大数据开发和数据分析有什么区别?

大数据开发主要的工作是负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序。大数据分析主要是运用相关技术对数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。

大数据和数据分析的区别：定义和焦点不同、目标不同、方法和技术不同。定义和焦点不同 大数据：大数据指的是庞大且复杂的数据集，通常包括传统数据库无法轻松处理的数据。

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）。

从而为业务决策提供可靠的依据。因此，大数据和数据分析虽然存在一定的关联性，但它们的概念和目的是不同的。大数据是数据的集合，数据分析是对这些数据集进行处理和分析的过程，两者都是数据领域中非常重要的概念。

大数据分析：是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。

大数据开发：简单粗略来说就是用工具实现大数据分析后所需要得出的结果。简单理解，大数据开发就是制造软件的，只是与大数据相关而已，通常用到的就是与大数据相关的开发工具、环境等等。

相关问答

Q1: 斯卡利(一个强大的数据分析工具)

斯卡利是一种基于JVM的编程语言，它结合了面向对象编程和函数式编程的特点。斯卡利具有高效的性能和强大的数据处理能力，可以用于大规模数据处理、机器学习、数据挖掘等领域。斯卡利的语法简洁明了，易于学习和使用。

斯卡利是个职业经理人，他是一种标准的市场管理思维，其实他并没有错，他必须要让公司活下去，这是他作为经营一把手的责任。所以，斯卡利要迎合市场，他必须要服务于客户的基本需求。

简单说来，苹果机就是专门用来做图象和动画的。在图形动画方面有优越表现，PC机远不可及。是专业的图象工作机。普通的PC则是全面型的，办公、游戏、图象等等各方面都能应用，所以普及较广泛。但没有专一的强项。

Q2: scala基本数据类型

Scala的List是由编译器和库高度优化的，它是函数式编程中的基本数据类型。然而，它有限制，它不足以并行编程。这些天，Vector是一个比List更好的选择，但习惯是很难打破。

当对一个基本数据类型的对象调用其富包装类提供的方法，Scala会自动通过隐式转换将该对象转换为对应的富包装类型，然后再调用相应的方法。

“Scala则提供了一种介于两者之间（类继承和代数数据类型），被称为条件类（case classes）的概念”《Programming in Scala》中文版，在术语表中也有提到ADT：通过提供若干个含有独立构造器的备选项(alternative)来定义的类型。

Q3: 如何使用Spark/Scala读取Hbase的数据

spark读取hbase数据形成RDD，构建schma信息，形成DF 通过sparkSQL 将df数据写入到指定的hive表格中。

首先是pom.xml，注释了一些东西，比如 不用 添加hbase-client和hbase-server，java中写MapReduce操作hbase需要这两个，scala写spark操作hbase不需要这两个，程序跑不起来，sc无法创建。

如果读入的数据是hbase表，那么默认的并行度是表的region数目。人为设定numPartitions 如果人为的在读取数据或者在shuffle类算子中设定numPartitions，那么整体的并行度将会以人为设定的为准。

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