Scala中的数组是一种非常重要的数据结构,它是用来存储同类型元素的容器,除此Scala还有其他存储数据的容器,例如元组、列表、映射等。在本期的内容分享中,我们将针对数组作基本的介绍,内容包含:
Scala 语言中提供的数组是用来存储固定大小的同类型元素,数组对于每一门编辑应语言来说都是重要的数据结构之一。
数组是一个基础的数据结构,它用来存储一组相同类型的元素的集合。数组非常有用,例如Java提供的集合类ArrayList、HashMap等都是基于数组来实现的。
Scala中的模式匹配类似Java中的switch语句,且更加稳健,本文就将针对Scala中模式匹配的一些基本实例进行介绍:
----------目录--------------------------------------------------------- 1.Scala简介和安装 2.Scala语法介绍 3.Scala的函数 4.Scala中的集合类型 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Scala中的集合类型 Scala提供了一套
4.2 创建RDD 由于Spark一切都是基于RDD的,如何创建RDD就变得非常重要,除了可以直接从父RDD转换,还支持两种方式来创建RDD: 1)并行化一个程序中已经存在的集合(例如,数组); 2)引用一个外部文件存储系统(HDFS、HBase、Tachyon或是任何一个支持Hadoop输入格式的数据源)中的数据集。 4.2.1 集合(数组)创建RDD 通过并行集合(数组)创建RDD,主要是调用SparkContext的parallelize方法,在Driver(驱动程序)中一个已经存在的集合(数组)上
3.将features和plugins两个文件夹拷贝到eclipse安装目录中的” dropins/scala”目录下。进入dropins,新建scala文件夹,将两个文件夹拷贝到“dropins/scala”下
对于那种长度按需要变化的数组,Java有 ArrayList.Scala中等效数据结构为 ArrayBuffer.
Scala是以JVM为运行环境的面向对象的函数式编程语言,它可以直接访问Java类库并且与Java框架进行交互操作。
继续开工Scala系列专题,虽然对自己来说这是一个全新的方向和足够的挑战,阅读数也很是惨淡,但选择了方向就要坚持下去——生活中的获得感不正是源于一个个挑战和抉择之间吗!
本次主要分享Scala中关于模式匹配的内容,Scala中的模式匹配类似于Java中的switch语法,但是Scala在基于Java的思想上补充了特有的功能。
Scala是一门高级的,非常灵活和强大的函数式编程语言,既支持类型严格,语义明确的面向对象的编程风格,也支持类型多变,写法风骚的函数式编码。 Scala中封装了许多有用强大的api,使我们处理数据更加
前言:Scala的安装教程:http://www.cnblogs.com/biehongli/p/8065679.html 1:Scala之基础语法学习笔记: 1:声明val变量:可以使用val来声明变量,用来存放表达式的计算结果,但是常量声明后是无法改变它的值的,建议使用val来声明常量; 声明var变量:如果要声明可以改变的引用,可以使用var变量,声明的常量的值可以改变。 3:指定类型:无论声明val变量还是声明var变量。都可以手动指定其类型,如果不指定,scala会自动根据值,进行类型的推断;
Scala 是 Scalable Language 的简写,是一门多范式的编程语言。Java平台的Scala于2003年底/2004年初发布。 Scala 运行在 Java 虚拟机上,并兼容现有的 Java 程序。Scala 源代码被编译成 Java 字节码,所以它可以运行于 JVM 之上,并可以调用现有的 Java 类库。
1:Scala和Java的对比: 1.1:Scala中的函数是Java中完全没有的概念。因为Java是完全面向对象的编程语言,没有任何面向过程编程语言的特性,因此Java中的一等公民是类和对象,而且只有方法的概念,即寄存和依赖于类与对象中的方法。Java中的方法是绝对不可能脱离类和对象独立存在的。 1.2:Scala是一门既面向对象,又面向过程的语言。因此在Scala中有非常好的面向对象的特性,可以使用Scala来基于面向对象的思想开发大型复杂的系统和工程,而且Scala也面向过程,因此Scala中有函数的
在上一期的《大数据之脚踏实地学15--Scala的数组操作》分享中,介绍了Scala的数组相关知识,借助于Array函数可以构造定长数组(即数组一旦定义好长度,就无法对元素个数做影响),而通过ArrayBuffer函数则可以构造变长数组。在本期中将介绍Scala的其他常用的数据结构,包括列表、元组和映射。
我之前的技术栈主要是Java、Python,机器学习方面主要用到是pandas、numpy、sklearn、scipy、matplotlib等等,因为工作需要使用spark,所以理所应当的开始学习pyspark;
本篇作为scala快速入门系列的第二十九篇博客,为大家带来的是关于模式匹配的内容。
ListBuffer:ListBuffer 是可变的 list 集合,可以添加,删除元素,ListBuffer 属于序
Scala允许你用指令式风格编程,但是鼓励你采用一种更函数式的风格。如果你是从指令式的背景转到Scala来的——例如,如果你是Java程序员——那么学习Scala是你有可能面对的主要挑战就是理解怎样用函数式的风格编程。我们明白这种转变会很困难,在本书中我们将竭尽所能把你向这方面引导。不过这也需要你这方面的一些工作,我们鼓励你付出努力。如果你来自于指令式的背景,我们相信学习用函数式风格编程将不仅让你变成更好的Scala程序员,而且还能拓展你的视野并使你变成通常意义上好的程序员。 通向更函数式风格路上的第一步是
备注:数组方法 1 def apply( x: T, xs: T* ): Array[T] 创建指定对象 T 的数组, T 的值可以是 Unit, Double, Float, Long, Int, Char, Short, Byte, Boolean。 2 def concat[T]( xss: Array[T]* ): Array[T] 合并数组 3 def copy( src: AnyRef, srcPos: Int, dest: AnyRef, destPos: Int, length: Int ): Unit 复制一个数组到另一个数组上。相等于 Java's System.arraycopy(src, srcPos, dest, destPos, length)。 4 def empty[T]: Array[T] 返回长度为 0 的数组 5 def iterate[T]( start: T, len: Int )( f: (T) => T ): Array[T] 返回指定长度数组,每个数组元素为指定函数的返回值。 以上实例数组初始值为 0,长度为 3,计算函数为a=>a+1: scala> Array.iterate(0,3)(a=>a+1) res1: Array[Int] = Array(0, 1, 2) 6 def fill[T]( n: Int )(elem: => T): Array[T] 返回数组,长度为第一个参数指定,同时每个元素使用第二个参数进行填充。 7 def fill[T]( n1: Int, n2: Int )( elem: => T ): Array[Array[T]] 返回二数组,长度为第一个参数指定,同时每个元素使用第二个参数进行填充。 8 def ofDim[T]( n1: Int ): Array[T] 创建指定长度的数组 9 def ofDim[T]( n1: Int, n2: Int ): Array[Array[T]] 创建二维数组 10 def ofDim[T]( n1: Int, n2: Int, n3: Int ): Array[Array[Array[T]]] 创建三维数组 11 def range( start: Int, end: Int, step: Int ): Array[Int] 创建指定区间内的数组,step 为每个元素间的步长 12 def range( start: Int, end: Int ): Array[Int] 创建指定区间内的数组 13 def tabulate[T]( n: Int )(f: (Int)=> T): Array[T] 返回指定长度数组,每个数组元素为指定函数的返回值,默认从 0 开始。 以上实例返回 3 个元素: scala> Array.tabulate(3)(a => a + 5) res0: Array[Int] = Array(5, 6, 7) 14 def tabulate[T]( n1: Int, n2: Int )( f: (Int, Int ) => T): Array[Array[T]] 返回指定长度的二维数组,每个数组元素为指定函数的返回值,默认从 0 开始。
1,安装Java 2,配置Java环境变量 3,安装Scala 4,配置Scala环境变量 参考文末阅读原文链接。
由于Spark主要是由Scala编写的,虽然Python和R也各自有对Spark的支撑包,但支持程度远不及Scala,所以要想更好的学习Spark,就必须熟练掌握Scala编程语言,Scala与Java较为相似,且在Scala中可以调用很多Java中的包,本文就将针对Scala中的基础数据结构、循环体以及错误处理机制进行基础的介绍;
Scala 的类型参数其实意思与 Java 的泛型是一样的,也是定义一种类型参数,比如在集合,在类,在函数中,定义类型参数,然后就可以保证使用到该类型参数的地方,就肯定,也只能是这种类型。从而实现程序更好的健壮性。
导读:Python中常会用到一些专门的库,如NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib。数据处理常用到NumPy、SciPy和Pandas,数据分析常用到Pandas和Scikit-Learn,数据可视化常用到Matplotlib,而对大规模数据进行分布式挖掘时则可以使用Pyspark来调用Spark集群的资源。
Flink程序是实现分布式集合转换的常规程序(例如,过滤,映射,更新状态,加入,分组,定义窗口,聚合)。最初从源创建集合(例如,通过从文件,kafka主题或从本地的内存集合中读取)。结果通过接收器返回,接收器可以例如将数据写入(分布式)文件或标准输出(例如,命令行终端)。 Flink程序可以在各种环境中运行,独立运行或嵌入其他程序中。执行可以在本地JVM中执行,也可以在许多计算机的集群上执行。
创建变长数组,需要提前导入ArrayBuffer类 import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
scala中数组的概念是和Java类似,可以用数组来存放一组数据。scala中,有两种数组,一种是定长数组,另一种是变长数组
1.新建hello.js文件并写入:console.log("Hello World")
JavaScript数组是一种特殊类型的对象。 JavaScript数组元素可以为任意类型,最大容纳232-1个元素。 JavaScript数组是动态的,有新元素添加时,自动更新length属性。 JavaScript数组元素索引可以是不连续的,它们之间可以有空缺。
1、Set、Map 是 Java 中也有的集合。 2、Seq 是 Java 中没有的,我们发现 List 归属到 Seq 了,因此这里的 List 就和 java 不是同一个概念了。 3、我们前面的 for 循环有一个 1 to 3,就是 IndexedSeq 下的 Vector。 4、String 也是属于 IndexeSeq。 5、我们发现经典的数据结构,比如Queue 和 Stack 被归属到 LinearSeq。 6、大家注意 Scala 中的 Map 体系有一个SortedMap,说明 Scala 的 Map 可以支持排序。 7、IndexSeq 和 LinearSeq 的区别 IndexSeq 是通过索引来查找和定位,因此速度快,比如 String 就是一个索引集合,通过索引即可定位。 LineaSeq 是线型的,即有头尾的概念,这种数据结构一般是通过遍历来查找,它的价值在于应用到一些具体的应用场景(比如:电商网站,大数据推荐系统:最近浏览的10个商品)。
上面例子中,创建一个单例Demo,里面包含一个函数matchTest,并且参数类型是Any(scala中所有类的超类,表示任意类型), 注意看函数体 x = match{ case 1 => "one" } 这个就是scala中模式匹配的语法结构, 首先变量.match(选择器) 后面跟着一个花括号, 括号里面case指定的匹配项 , 而 => 右面指定的是表达式 , 在语句中 case _ 等同于java中swich语句的default ,如果匹配项都不符合要求,那么就返回一个默认值
MVX模式简介: MVX框架模式:MVC+MVP+MVVM MVC: Model模型+View视图+Controller控制器
2、 Scala简单例子 参考教程:https://yq.aliyun.com/topic/69 2.1 交互式编程 spark-shell是Spark交互式运行模式,提供了交互式编程,边敲代码边执
来来回回已经碰到这问题不知道多少次了,但每过一段时间总得把它弄混。郁闷啊。还是得记下来才行,不然每次都翻规范太痛苦了。
---- NSArray类简介 有序且只可以存储Objective-C对象的数组 初始化后,内容不可变,长度也不可变,不能进行增、删、改操作 不能存放nil (nil是标志数组的结束) 在MRC模式下,会发送retain消息于每个加入数组中的元素都进行保持,数组被释放的时候会发送release消息 ---- 属性表(@property) @property 描述 @property(readonly) NSUInteger count 数组元素的个数 @property(nonatomic,
scala是一种基于JVM的编程语言,spark框架是使用scala语言编写的,要阅读源码就必须掌握scala,虽然spark可以采用java和python进行开发,但是最快速的支持方式任然是scala方式的API.
最近,很多人私信抱怨说,最初的一个numpy就学不动了。有种想要再见和放弃的冲动!确实 Numpy 的操作细节很多,导致很多人在最开始的学习中,就有种被劝退的感觉。
大数据框架(处理海量数据/处理实时流式数据) 一:以hadoop2.X为体系的海量数据处理框架 离线数据分析,往往分析的是N+1的数据 - Mapreduce 并行计算,分而治之 - HDFS(分布式存储数据) - Yarn(分布式资源管理和任务调度) 缺点: 磁盘,依赖性太高(io) shuffle过程,map将数据写入到本次磁盘,reduce通过网络的方式将map task任务产生到HDFS - Hive 数据仓库的工具 底层调用Mapreduce impala - Sqoop 桥梁:RDBMS(关系型数据库)- > HDFS/Hive HDFS/Hive -> RDBMS(关系型数据库) - HBASE 列式Nosql数据库,大数据的分布式数据库 二:以Storm为体系的实时流式处理框架 Jstorm(Java编写) 实时数据分析 -》进行实时分析 应用场景: 电商平台: 双11大屏 实时交通监控 导航系统 三:以Spark为体系的数据处理框架 基于内存 将数据的中间结果放入到内存中(2014年递交给Apache,国内四年时间发展的非常好) 核心编程: Spark Core:RDD(弹性分布式数据集),类似于Mapreduce Spark SQL:Hive Spark Streaming:Storm 高级编程: 机器学习、深度学习、人工智能 SparkGraphx SparkMLlib Spark on R Flink
JMH(Java Microbenchmark Harness)是一个用于编写、构建和运行Java微基准测试的框架。它提供了丰富的注解和工具,用于精确控制测试的执行和结果测量,从而帮助我们深入了解代码的性能特性。
然后 , 通过 for 循环 , 通过 " 追加 " 的方式 , 将 1 ~ 10 整数存储到 数组 中 ;
继续查阅 Date 类的描述,发现 Date 拥有多个构造函数,只是部分已经过时,但是其中有未过时的
早期,scala刚出现的时候,并没有怎么引起重视,随着Kafka和Spark这样基于scala的大数据框架的兴起,scala逐步进入大数据开发者的眼帘。scala的主要优势是它的表达性。
数组是一种特殊类型的对象。在 JavaScript 中对数组使用 typeof 运算符会返回 “object”。
(1)Scala和Java一样属于JVM语言,使用时都需要先编译为class字节码文件,并且Scala能够直接调用Java的类库。
本文旨在介绍Scala在其他语言中不太常见的符号含义,帮助理解Scala Code。 随着我对Scala学习的深入,我会不断增加该篇博文的内容。 修改记录 ----2016.11.23 新增scala中最神秘强大的下划线(_)用处 下面介绍Scala中的符号: :::三个冒号运算符:表示list的连接操作 val one = List(1,2,3)val two = List(4,5,6)val three = one:::two 输出结果为:three: List[Int] = List(1, 2
大家对简单数据类型的比较都很清楚,但是针对array、map、struct这些复杂类型,spark sql是否支持比较呢?都是怎么比较的?我们该怎么利用呢?
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