泛函编程方式其中一个特点就是普遍地使用递归算法,而且有些地方还无法避免使用递归算法。比如说flatMap就是一种推进式的递归算法,没了它就无法使用for-comprehension,那么泛函编程
其中 Iterable 是所有集合 trait 的根 trait。这个结构与Java的集合体系非常相似。
这两天重新看了点儿Erik Meijer讲Try和Future,自己对他所讲内容没有什么违和感了,蛮开心的。
集合 scala的集合体系结构 List LinkedList Set 集合的函数式编程 函数式编程综合案例:统计多个文本内的单词总数 scala的集合体系结构 scala中的集合体系主要包括:Iterable、Seq、Set、Map。其中Iterable是所有集合trait的根trait。这个结构与java的集合体系非常相似 scala中的集合是分成可变和不可变两类集合的,其中可变集合就是说,集合的元素可以动态修改,而不可变集合的元素在初始化之后,就无法修改了。分别对应scala.collection.m
在前面几次讨论中我们介绍了Free是个产生Monad的最基本结构。它的原理是把一段程序(AST)一连串的运算指令(ADT)转化成数据结构存放在内存里,这个过程是个独立的功能描述过程。然后另一个独
----------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的函数 1、函数的声明 scala
词法分析(lexical analysis)1 和语法分析(syntactic analysis,又称为 parsing)2,同属于编译器的前端部分。词法分析器(lexer)将输入拆分为一个个的 token,然后语法分析器根据特定的语法规则将输入的 token 解析为一个结构化的表示,一般为抽象语法树(abstract syntax tree),供之后的语义分析器使用。
Traversable 遍历 Iterable 迭代 Set无序集合 Sequence序列 Map映射
在前面的几篇讨论里我们初步对FP有了些少了解:FP嘛,不就是F[A]吗?也是,FP就是在F[]壳子(context)内对程序的状态进行更改,也就是在F壳子(context)内施用一些函数。再直白一
不可变List 不可变List的创建: 通过apply方法创建: List[元素类型](初始元素,...) val list=List[Int](1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) 通过 :: 方法创建: 初始元素 :: 初始元素 :: ... :: Nil/不可变List val list=1::2::3::4::5::6::7::8::9::10::Nil Nil相当于一个空的List,Nil与不可变List的关系类似Null与String的关系,使用Nil给不可变List赋予初始值的时候
scala> val a = println("ddd") ddd a: Unit = ()
前几天,用scala写了一个小程序。用到了flatMap函数,发现没有想象的那么简单,所以现在写下自己的体会,方便记忆。
在上一节我们介绍了Monad。我们知道Monad是一个高度概括的抽象模型。好像创造Monad的目的是为了抽取各种数据类型的共性组件函数汇集成一套组件库从而避免重复编码。这些能对什么是Monad
List是一种最普通的泛函数据结构,比较直观,有良好的示范基础。List就像一个管子,里面可以装载一长条任何类型的东西。如需要对管子里的东西进行处理,则必须在管子内按直线顺序一个一个的来
读取文件,可以使用 scala.io.Source 对象的 fromFile 方法.如果读取所有行可以使用 getLines 方法:
3、与过程化编程相⽐,函数式编程⾥的函数计算可以随时调⽤,函数式编程中,函数是⼀等公民
在上一篇集合的分享中,讲解了Scala中集合的基本概述以及常用集合的基本操作,本次住要分享Scala中集合更高级的操作。
flatMap=map + flatten 例1: scala> val test=List("hello java","hello python","hello hadoop") test: List[String] = List(hello java, hello python, hello hadoop) map输出结果: scala> test.map(line=>line).foreach(x=>println(x)) hello java hello python hello hadoop fl
最近,出版社邀请我作为分享导师为Bruce Eckel的大作OnJava录制部分视频,视频内容主要面向Java初学者。录制到14.4章节,书中详细介绍了Java 8引入的Optional类型,我忽然想起很早以前写的一篇文章《并非Null Object这么简单》。
1 前言 本文的主要目的是为了让Play Framework的初学者快速了解Scala语言,算是一篇Play Framework的入门前传吧。 使用PlayFramework可以极大的提高开发效率,但是需要注意,PlayJava入门很简单,我之前带过一个实习小姑娘,有一点编程经验,但从来没有接触过PlayJava,然而一周入门,一个月独立完成项目。但是PlayScala没那么简单,虽然后者的开发效率更高,但是由于Scala程序员匮乏,PlayScala只适合团队较小(10人以下)并且较稳定的情况下使用。其实
在过程式的编程中,例如使用 C 语言,我们的工作是不断地以副作用的形式对状态进行修改,然后产生结果。例如我们可能会先令 int x = 0,然后进行一系列操作,将 x 修改以记录这些操作的过程和产生的效果,最后再产生结果。但是,如果一个语言建议一个值不可变(例如 Scala)或是强制要求一个值不可变(例如 Haskell)那又该怎么办?
该文介绍了技术社区中的内容编辑人员需要对提交的代码进行总结、编译、发布,同时介绍了具体的代码规范、代码评审和测试,以及如何使用技术社区的协作工具进行代码提交、评审和沟通。
就是说, 我们对待处理列表, 正常我们处理它 需要 先对其进行map操作, 然后再进行flatten操作 这样两步操作才可以得到我们想要的结果.
其中有一个就是 - A list of dependencies on other RDDs(依赖关系)
一开始学Scala的时候可能会感觉各种不适应,尤其是写惯了C++/Java这样的语言后。感觉更重要的思想跟编程习惯上的改变。一旦写多了熟练使用了,那就一个字 真香!
fs2在处理异常及资源使用安全方面也有比较大的改善。fs2 Stream可以有几种方式自行引发异常:直接以函数式方式用fail来引发异常、在纯代码里隐式引发异常或者在运算中引发异常,举例如下:
Option 是一个表示有可能包含值的容器。 Option 本身是泛型的,并且有两个子类: Some[T] 或 None
本文是函数式编程思想与领域建模的第二部分,重点讲解无副作用的纯函数与领域模型之间的关系。
总结下来不难发现,使用Flink的算子必须进行自定义,自定义时可以使用Lambda表达式,也可以继承并重写函数类。本文将带大家阅读一些Flink源码,并提供具体的算子使用例子。
本文讨论了redis中一种频繁出现的错误及相应的解决方案。作者通过分析错误日志,发现是jedis连接池中连接超时的问题。为了解决此问题,作者采用了池化的概念,并设置了JedisPoolConfig中的timeout参数。通过这种方法,可以避免频繁出现连接超时的问题,保证程序的稳定运行。
现象 执行Spark Streaming Application时报错 15/07/09 11:26:55 INFO scheduler.JobGenerator: Stopping JobGenerator immediately 15/07/09 11:26:55 INFO util.RecurringTimer: Stopped timer for JobGenerator after time -1 15/07/09 11:26:55 INFO streaming.CheckpointWriter:
今天是 Flink 从 0 到 1 系列的第 2 篇:《WordCount及FlinkSQL》。
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
从输出我们可以看出,对于任意一个RDD x来说,其dependencies代表了其直接依赖的RDDs(一个或多个)。那dependencies又是怎么能够表明RDD之间的依赖关系呢?假设dependency为dependencies成员
使用maven初始化第一个flink的wordcount应用,将应用打包上传到flink-standalone集群,运行起来。
最近入职一个有趣的年轻同事,提交了大量大量的代码。翻开git记录一看,原来是用了非常多的java8的语法特性,重构了代码。用的最多的,就是map、flatMap之类的。
作用:返回一个新的RDD,该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成 2. 需求:创建一个1-10数组的RDD,将所有元素2形成新的RDD (1)创建 scala> var source = sc.parallelize(1 to 10) source: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[8] at parallelize at :24 (2)打印 scala> source.collect() res7: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) (3)将所有元素2 scala> val mapadd = source.map(_ * 2) mapadd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[9] at map at :26 (4)打印最终结果 scala> mapadd.collect() res8: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)
Monad typeclass不是一种类型,而是一种程序设计模式(design pattern),是泛函编程中最重要的编程概念,因而很多行内人把FP又称为Monadic Programming
本案例编写Flink代码选择语言为Java和Scala,所以这里我们通过IntelliJ IDEA创建一个目录,其中包括Java项目模块和Scala项目模块,将Flink Java api和Flink Scala api分别在不同项目模块中实现。步骤如下:
项目github地址:bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star,留言,一起学习进步
1.集合操作练习 //创建一个List val lst0 = List(1,7,9,8,0,3,5,4,6,2) //将lst0中每个元素乘以10后生成一个新的集合 lst0.map(x => x*10 ) OR lst0.map(_*10 ) //将lst0中的偶数取出来生成一个新的集合 lst0.filter(x => x%2==0) lst0.filter(x => x%2==0).map(_*5) //将lst0排序后生成一个新的集合 lst0.sorted lst0.sortBy(x => x
本文将对Flink Transformation中各算子进行详细介绍,并使用大量例子展示具体使用方法。Transformation各算子可以对Flink数据流进行处理和转化,是Flink流处理非常核心的API。如之前文章所述,多个Transformation算子共同组成一个数据流图。
scala已经配备了自身的Future类。我们先举个例子来了解scala Future的具体操作: 1 import scala.concurrent._ 2 import ExecutionC
本文将从FlatMap概念和如何使用开始入手,深入到Flink是如何实现FlatMap。希望能让大家对这个概念有更深入的理解。
Flink具有特殊类DataSet并DataStream在程序中表示数据。您可以将它们视为可以包含重复项的不可变数据集合。在DataSet数据有限的情况下,对于一个DataStream元素的数量可以是无界的。
异步编程有点难以理解,这东西感觉不符合常理,因为我们思考都是按照串行的逻辑,事都是一件一件办,步子迈大了,咔,容易扯着蛋。但在异步计算的情况下,充分利用cpu资源,而任务回调往往分散在代码片段中,需要理解其中的意义,可不是一件容易的事。
1. maven依赖 <properties> <flink.version>1.8.1</flink.version> <scala.binary.version>2.11</scala.binary.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId>
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