在日常项目开发中,我们几乎都会用到Scala中的集合以及一些集合操作。由于 Scala 中的集合操作灵活多变,对于刚接触Scala的开发者,在选用何种集合以及使用何种集合操作就显得不那么合理了,虽然大
翻译自《big data analytics with spark》第二章Programming in Scala scala基础 虽然scala包含了面向对象编程和函数式编程的能力,但是他更侧重函数
第十一章 数据结构(下)-集合操作11.1 集合元素的映射-map11.1.1 map 映射函数的操作11.1.2 高阶函数基本使用案例1+案例211.1.3 使用 map 映射函数来解决11.1.4 模拟实现 map 映射函数的机制11.1.5 课堂练习11.2 集合元素的扁平-flatMap11.3 集合元素的过滤-filter11.4 集合元素的化简-reduce11.5 集合元素的折叠-fold11.6 集合元素的扫描-scan11.7 集合的综合应用案例11.8 集合的合并-zip11.9 集合的迭代器-iterator11.10 流-Stream11.11 视图-view11.12 线程安全的集合11.13 并行集合11.14 操作符第十二章 模式匹配12.1 match12.2 守卫12.3 模式中的变量12.4 类型匹配12.5 数组匹配12.6 列表匹配12.7 元组匹配12.8 对象匹配12.9 变量声明中的模式12.10 for表达式中的模式12.11 样例(模板)类12.12 case 语句的中置(缀)表达式12.13 匹配嵌套结构12.14 密封类
为帮助开发者更好的了解和运用数据库,腾讯云数据库团队特出品《深入浅出理解云数据库》系列文章,从数据库的基本概念到云数据库特性及应用,从数据库基础原理知识到腾讯云经典实战案例解读,带你走进云数据库的世界。关注“腾讯云数据库”微信公众号,开启2020年的DB修炼之旅。 第一回请点击:数据库的基本概念和云数据库特性 第二回请点击:云数据库的市场应用及基础原理知识 第三回请点击:云数据库产品特性及应用场景介绍 本章我们会详细介绍腾讯云MySQL的操作流程,如何在控制台创建、管理数据库,如何对腾讯云MySQL进行
JS是一门发展迅速的语言,正因如此,有些新的特性和功能,咱们没有办法在第时间内知道。在这篇文章中,咱们主要探讨一些少有人知道的特性还有一些常用技巧。
使用 object CurrentOrigin 为 TreeNodes 提供一个可以查找上下文的地方,比如当前正在解析哪行 code。
写这篇文章的缘由是上周在公司前端团队的code review时,看了一个实习小哥哥的代码后,感觉一些刚入行不久的同学,对于真实项目中的一些js处理不是很熟练,缺乏一些技巧。
在上一节我们介绍了Iteratee。它的功能是消耗从一些数据源推送过来的数据元素,不同的数据消耗方式代表了不同功能的Iteratee。所谓的数据源就是我们这节要讨论的Enumerator。En
Numpy是python语言中最基础和最强大的科学计算和数据处理的工具包,如数据分析工具pandas也是基于numpy构建的,机器学习包scikit-learn也大量使用了numpy方法。本文介绍了Numpy的n维数组在数据处理和分析的所有核心应用。
scala> val a = println("ddd") ddd a: Unit = ()
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 1. 背景 1.1. MySQL执行流程 MySQL的执行过程包括多个子阶段:语法分析、语义检查、逻辑优化、物理优化和执行。其中逻辑优化和物理优化统称为查询优化。一个查询优化器的输入是查询树,输出是查询执行计划。 逻辑优化也称为基于规则的查询优化(Rule Based Optimization,简称RBO)。主要是对查询进行逻辑上的等价变换,目的是通过这些变换提高查询的性能。 物理优化也称为基于代价的查询优化(Cost-based Optimizatio
列表很像数组,但功能超越数组。列表都是从0开始的,python中列表无需事先声明类型。
我在最近的工作中开始使用 Vue 进行开发,但是我在上一家公司积累了三年以上 React 开发经验。虽然在两种不同的前端框架之间进行切换确实需要学习很多,但是二者之间在很多基础概念、设计思路上是相通的。其中之一就是组件设计,包括组件层次结构设计以及组件各自的职责划分。
Spark框架核心概念 首先介绍Spark中的核心名词概念,然后再逐一详细说明。 RDD:弹性分布式数据集,是Spark最核心的数据结构。有分区机制,所以可以分布式进行处理。有容错机制,通过RDD之间的依赖关系来恢复数据。 依赖关系:RDD的依赖关系是通过各种Transformation(变换)来得到的。父RDD和子RDD之间的依赖关系分两种:①窄依赖②宽依赖。 ①窄依赖:父RDD的分区和子RDD的分区关系是:一对一。 窄依赖不会发生Shuffle,执行效率高,spark框架底层
Python是一种非BS编程语言。设计简单和易读性是它广受欢迎的两大原因。正如Python的宗旨:美丽胜于丑陋,显式胜于隐式。
本篇文章为大家带来Scala面试指南,本文会结合数据分析工程师在工作中会用到的知识点和网络上搜集的Scala常用考点,组成一份Scala精选题库,并附上详细的解答,力图为Scala面试者扫清知识盲点,提炼经典考题。
我们需要一个效率非常快,且能够支持迭代计算和有效数据共享的模型,Spark 应运而生。RDD 是基于工作集的工作模式,更多的是面向工作流。 但是无论是 MR 还是 RDD 都应该具有类似位置感知、容错和负载均衡等特性。
应用层 80/20原则:80%的代码是 纯函数,其余如处理IO,数据库,用户交互等方面的20%的代码也应该尽量轻量级 培养面向表达式的编程思维,培养函数式编程思维 用Actor模型实现并发功能 将更多的 行为 从 类里 移到 更细粒度的 trait中 代码层 坚持写纯函数 习惯将函数作为变量和参数进行传递 重点学习scala的集合类和其API 尽量使用immutable代码,优先使用val和immutable集合 使用Option/Some/None/ 忘记 java null的概念
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