3.1 String 在Scala中,String更加方便好用: //原始字符串一对三引号"""括起来,可包含多行字符串,内容不需要转义 """Welcome here. Type "HELP" for help!""" //类型转换 "100.0".toDouble //判断字符串相等直接用"==",而不需要使用equals方法 val s1 = new String("a") s1 == "a" // true //字符串去重 "aabbcc".distinct // "abc"
ListBuffer:ListBuffer 是可变的 list 集合,可以添加,删除元素,ListBuffer 属于序
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
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
scala> val a = println("ddd") ddd a: Unit = ()
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、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)。
首先,介绍一下scala语言: Scala 是一种把面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混血儿。
上海站 | 高性能计算之GPU CUDA培训 4月13-15日 三天密集式学习 快速带你晋级 阅读全文 > 正文共11264个字,7张图,预计阅读时间28分钟。 Spark与Scala 首先,介绍一
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
在scala 中元组可以容纳不同类型元素的类,元组是不可变的,用于函数返回多个值.
(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。
:: (两个冒号)操作符是右结合的,如果要构建一个列表List(1,2,3,4),实际上也可以采用下面的方式,Nil表示空列表。
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:
RDD算子分类,大致可以分为两类,即: Transformation:转换算子,这类转换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理。 Action:行动算子,这类算子会触发SparkContext提交Job作业。 一:Transformation:转换算子 1.map map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。 举例: scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) scala> val
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
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。
4.3 RDD操作 RDD提供了一个抽象的分布式数据架构,我们不必担心底层数据的分布式特性,而应用逻辑可以表达为一系列转换处理。 通常应用逻辑是以一系列转换(Transformation)和执行(Action)来表达的,前者在RDD之间指定处理的相互依赖关系,后者指定输出的形式。 其中: □转换:是指该操作从已经存在的数据集上创建一个新的数据集,是数据集的逻辑操作,并没有真正计算。 □执行:是指该方法提交一个与前一个Action之间的所有Transformation组成的Job进行计算,Spark会根据A
在Scala中经常会涉及到变量值的输入和输出,输入是指通过键盘将数据信息传送到Scala环境的内存中,输出则是指将内存中的数据返回到指定的地方(如电脑屏幕、本地文件或数据库等)。 两种输入方法
循环守卫,即循环保护式(也称条件判断式,守卫)。保护式为 true 则进入循环体内部,为 false 则跳过,类似于 continue。
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
可变集合可以在适当的地方被更新或扩展。这意味着你可以修改,添加,移除一个集合的元素。
Scala中if/else 语法结构和java,C++一样,不过,在Scala中if/else表达式有值,这个值就是跟在if或者else之后的表达式的值,例如:
Scala中的集合与Java中的集合相类似,但是又有很多的改变,接下来我们开启Scala集合篇的学习历程吧!
这篇文章在类的继承基础上进一步分析Python和Scala是如何处理类和对象,实现一个纯的面向对象的语言。Python拥有很优秀的REPL,可以很方便的深入到Python的实现,体会Python在动态语言简单的表面下隐藏着的复杂性,而Scala作为一门静态语言,它的继承关系反倒会相对比较好分析。从相对简单的Scala的继承关系开始吧。 Scala:
“键值对”是一种比较常见的RDD元素类型,分组和聚合操作中经常会用到。 Spark操作中经常会用到“键值对RDD”(Pair RDD),用于完成聚合计算。普通RDD里面存储的数据类型是Int、String等,而“键值对RDD”里面存储的数据类型是“键值对”。
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。
第一章:基础 1、声明变量:val name1,name2: String=”hello” val不可变变量,var可变。 2、常用类型:Byte、Char、Short、Int、Long、Float、Double、Boolean。但是不像Java这里是是实实在在的类,具有方法。 3、+-*/等操作符其实是方法:a + b类似于a.+(b).Scala中可以将方法调用的.省略:如1.to(10) 类似于1 to 10。 4、没有++操作符,因为Scala中大部分的算术类型都是不可变的如Int类型。 5、Sca
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。
scala 中的object是单例对象,相当于java中的工具类,可以看成是定义静态的方法的类。object不可以传参数。另:Trait不可以传参数
本文简单介绍了一下函数式编程的各种基本特性,希望能够对于准备使用函数式编程的人起到一定入门作用。 函数式编程,一个一直以来都酷,很酷,非常酷的名词。虽然诞生很早也炒了很多年但是一直都没有造成很大的水花
有个问题一直困扰着 Scala 社区,为什么一些 Java 开发者将 Scala 捧到了天上,认为它是来自上帝之吻的完美语言;而另外一些 Java 开发者却对它望而却步,认为它过于复杂而难以理解。同样是 Java 开发者,为何会出现两种截然不同的态度,我想这其中一定有误会。Scala 是一粒金子,但是被一些表面上看起来非常复杂的概念或语法包裹的太严实,以至于人们很难在短时间内搞清楚它的价值。与此同时,Java 也在不断地摸索前进,但是由于 Java 背负了沉重的历史包袱,所以每向前一步都显得异常艰难。本文主要面向 Java 开发人员,希望从解决 Java 中实际存在的问题出发,梳理最容易吸引 Java 开发者的一些 Scala 特性。希望可以帮助大家快速找到那些真正可以打动你的点。
运算符是一种特殊的符号,用以表示数据的运算、赋值和比较等。 1、算术运算符 2、赋值运算符 3、比较运算符(关系运算符) 4、逻辑运算符 5、位运算符
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!
----------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
但他们的问题也很突出:就是**“噪声”**太多!想实现一个数组的比较功能,至少要写5行代码,但其中只有一行代码才是我们真正关注的!
由外部存储系统的数据集创建,包括本地文件系统,还有Hadoop支持的数据集,如HDFS,HBase
Flink和Spark类似,也是一种一站式处理的框架;既可以进行批处理(DataSet),也可以进行实时处理(DataStream)。
所有集合的根是Iterator,它提供了一组公共方法,可以用来迭代处理和管理集合数据。
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
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
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。
----------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语法介绍 1、语法规则 1.会将方
RDD中的函数有很多,不同业务需求使用不同函数进行数据处理分析,下面仅仅展示出比较常用的函数使用,更多函数在实际中使用体会,多加练习理解。
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)
欢迎访问PlayScala社区(http://www.playscala.cn) 下划线这个符号几乎贯穿了任何一本Scala编程书籍,并且在不同的场景下具有不同的含义,绕晕了不少初学者。正因如此,下划线这个特殊符号无形中增加Scala的入门难度。本文希望帮助初学者踏平这个小山坡。 1. 用于替换Java的等价语法 由于大部分的Java关键字在Scala中拥有了新的含义,所以一些基本的语法在Scala中稍有变化。 1.1 导入通配符 *在Scala中是合法的方法名,所以导入包时要使用_代替。 //Java
作为一种在Java虚拟机(JVM)上运行的静态类型编程语言,Scala结合了面向对象和函数式编程的特性,使它既有强大的表达力又具备优秀的型态控制。
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