二 变量常量声明 三 类和对象使用 四 条件语句 第四章 Scala 的方法与函数 一 函数方法的定义 二 递归方法 三 参数有默认值的方法 四 可变参数的方法 五 匿名函数 六 嵌套函数/方法 七...Spark1.6中使用的是Scala2.10。Spark2.0版本以上使用是Scala2.11版本。...二 变量常量声明 定义变量或者常量的时候，也可以写上返回的类型，一般省略，如：val a:Int = 10 常量不可再赋值 /** * 定义变量和常量 * 变量 :用 var 定义...另：Trait不可以传参数 scala中的class类默认可以传参数，默认的传参数就是默认的构造函数。 重写构造函数的时候，必须要调用默认的构造函数。...个人学习code /** * 1.Scala中定义常量使用val ，常量不可变，定义变量使用var，变量可变。
在 Scala 中声明变量和常量不一定要指明数据类型，在没有指明数据类型的情况下，其数据类型是通过变量或常量的初始值推断出来的。...Spark当中的计算都是用scala函数式编程来做。...这些_N数字是基于1的，而不是基于0的，因为对于拥有静态类型元组的其他语言，如Haskell和ML，从1开始是传统的设定。 2.10 Map Scala映射(Map)是一组键/值对的对象。...map函数与faltMap这两个函数 map函数的用法，顾名思义，将一个函数传入map中，然后利用传入的这个函数，将集合中的每个元素处理，并将处理后的结果返回。...由于无法实例化单例对象，因此无法将参数传递给主构造函数。 object下的成员都是静态的,若有同名的class,这其作为它的伴生类。
转化操作map()J接收一个函数，把这个函数用于RDD中的每一个元素，将函数的返回结果作为结果RDD中对应元素。而转化操作filter()则接收一个函数，将RDD满足该函数的元素放入新的RDD中返回。...reduce将RDD中元素两两传递给输入函数，同时产生一个新的值，新产生的值与RDD中下一个元素再被传递给输入函数直到最后只有一个值为止。...二、在不同RDD类型间转换 在Scala中将RDD转为特定函数的RDD是由隐式转换自动处理的。需要加上import org.apache.spark.SparkContext....在Scala中使用persist()； import org.apache.spark.storage.StorageLevel val result=input.map(x=>x*x) result.persist...如果缓存的数据太多，内存中放不下，Spark会自动利用最近最少使用(LRU)的缓存策略把最老的分区从内存中移除。当然对于使用内存和磁盘缓存级别的分区来说，移除的数据会写如磁盘。
，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。...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； 4:声明多个变量:可以将多个变量放到一起进行声明,如val id,age :Int = 0;val num1,num2=100...3:跳出循环语句:scala中没有提供如Java中的跳出循环语句。但是可以使用boolean类型变量，return或者使用Breaks的break函数来替换使用。...} 8:高阶函数： 可以将函数A作为参数传递给函数B，此时这个函数B叫做高阶函数。此时函数A称为匿名函数，注意匿名函数的参数和类型。 ...) => line.contains("Spark")) #Scala参数只有一个，可以省略括号 textFile.filter(line => line.contains("Spark")) #_
模式匹配简介 模式匹配是 Scala 的重要特性之一，前面两篇笔记Scala学习笔记(六) Scala的偏函数和偏应用函数、Scala学习笔记(七) Sealed Class 和 Enumeration...否则当传进一个不能被匹配的值的时候，你将获得一个运行时错误。 2. 模式匹配类型 Scala的模式匹配可以支持常量模式、变量模式、序列模式、元组模式、变量绑定模式等等。...2.1常量匹配 case 后面的值是常量。...scala> val books=Map("hadoop"->5,"spark"->6,"hbase"->7) books: scala.collection.immutable.Map[String,...先前的文章： Scala学习笔记(七) Sealed Class 和 Enumeration Scala学习笔记(六) Scala的偏函数和偏应用函数 Scala学习笔记(五) 抽象类以及类中的一些语法糖
RDD 操作有哪些 Spark RDD 支持2种类型的操作: transformations 和 actions。transformations： 从已经存在的数据集中创建一个新的数据集，如 map。...actions： 数据集上进行计算之后返回一个值，如 reduce。...基础 在 Spark-shell 中运行如下脚本 scala> val lines = sc.textFile("test.txt") scala> val lineLengths = lines.map...第三步： reduce 是一个 action， 所以真正执行读文件和 map 计算是在这一步发生的。Spark 将计算分成多个 task，并且让它们运行在多台机器上。...每个分区中的内容将以 Iterator[T] 传递给输入函数 f，f 的输出结果是 Iterator[U]。最终的 RDD 由所有分区经过输入函数处理后的结果合并起来的。
因此，Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD，然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果。本文为第一部分，将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API中。...每个分区中的内容将以Iterator[T]传递给输入函数f，f的输出结果是Iterator[U]。最终的RDD由所有分区经过输入函数处理后的结果合并起来的。...还有mapPartitionsWithIndex，它能把分区的index传递给用户指定的输入函数。 ...的另外一个变种，map只需要一个输入函数，而mapWith有两个输入函数。...reduce reduce将RDD中元素两两传递给输入函数，同时产生一个新的值，新产生的值与RDD中下一个元素再被传递给输入函数直到最后只有一个值为止。
这样可以定义一个常量： scala> val MOVIE_ID="2116" MOVIE_ID: String = 2116 （2）对于用户表，我们只需要年龄和性别，用户ID用于关联。...scala> val users=usersRdd.map(_.split("::")).map{x => (x(0),(x(1),x(2)))} users: org.apache.spark.rdd.RDD...scala> val rating =ratingsRdd.map(_.split("::")) rating: org.apache.spark.rdd.RDD[Array[String]] = MapPartitionsRDD...scala> val userMovie=rating.map{x=>(x(0),x(1))}.filter(_._2.equals(MOVIE_ID)) userMovie: org.apache.spark.rdd.RDD...DistributedCache可以帮我们将小文件分发到各个节点的Task工作目录下，这样，我们只需在程序中将文件加载到内存中（比如保存到Map数据结构中），然后借助Mapper的迭代机制，遍历另一个大表中的每一条记录
RDD可以包含任何类型的Java，Scala对象，Python或R，包括用户自定义的类。RDDS的产生有两种基本方式：通过加载外部数据集或分配对象的集合如，list或set。...接下来我们将创建一个Scala函数，将数据集中的qualitative数据转换为Double型数值。键入或粘贴以下代码并回车，在Spark Scala Shell。...(6)), Vectors.dense(parts.slice(0,6).map(x =getDoubleValue(x)))) } 在这里，我们声明了另外一个常量，命名为parsedData。...这也是Spark的逻辑回归算法所需要的数据结构。 Spark支持map()转换操作，Action动作执行时，第一个执行的就是map()。...可以用于机器学习的任务，如logistic regression。
一，概述 为了实现Spark SQL，基于Scala中的函数编程结构设计了一个新的可扩展优化器Catalyst。Catalyst可扩展的设计有两个目的。...Scala中新定义的node类型是TreeNode类的子类。这些对象都是不可改变的，可以使用函数转换来操作。...2),将命名的属性（如“col”）映射到给定操作符的子节点的输入中。...物理计划还可以执行基于规则的物理优化，比如将列裁剪和过滤操在一个Spark的Map算子中以pipeline方式执行。此外，它可以将逻辑计划的操作下推到支持谓词或projection 下推的数据源。...后面也会举例讲解，如何在我们的应用中使用。
代表了和集群的连接，一般在程序的开头就出现 RDDs 弹性分布式数据集，代表的就是一个数据集 RDD基本操作之转换（Transformation） RDD的逐元素转换 map()：将map函数应用到RDD...的每一个元素，返回一个新的RDD val line2 = line1.map(word=>(word,1)) //word就代表迭代元素 filter():返回只包含filter函数的值组成的新的RDD...Jack look Kim //注意对RDD本身的操作不影响其本身，因为是val定义的常量 scala> lines.flatMap(t=>t.split(" ")) res20: org.apache.spark.rdd.RDD...Jack look Kim //必须使用新的常量来接收 scala> val newrdd = lines.flatMap(t=>t.split(" ")) newrdd: org.apache.spark.rdd.RDD...[6] at map at :26 scala> pairs.foreach(println) (#!
目前社区正在讨论是否开放RDD API的部分子集，以及如何在RDD API的基础上构建一个更符合R用户习惯的高层API。...RDD的操作有： 数据缓存，持久化控制：cache(),persist(),unpersist() 数据保存：saveAsTextFile()，saveAsObjectFile() 常用的数据转换操作，如map...()、lapplyPartitionsWithIndex()，分别对应于Scala API的map()、mapPartitions()、mapPartitionsWithIndex()。...假设rdd为一个RDD对象，在Java/Scala API中，调用rdd的map()方法的形式为：rdd.map(…)，而在SparkR中，调用的形式为：map(rdd, …)。...SparkR RDD API的执行依赖于Spark Core但运行在JVM上的Spark Core既无法识别R对象的类型和格式，又不能执行R的函数，因此如何在Spark的分布式计算核心的基础上实现SparkR
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...SparkSQL") val arr = Array("SparkR","Spark Streaming","Spark MLib") def pattern(p : Any) = p match...匹配是发生在运行时，Java虚拟机中泛型的类型信息时被擦掉的，因此不能用类型来匹配特定的Map 类型 比如： case m：Map[String,Int] => … // 是不可行的 可以匹配一个通用的映射...caase m：Map[_,_] => …....序列模式：可以像匹配样本类那样匹配如List或者Array这样的序列类型。
4，变量 Scala支持两种类型的变量，即常量val和变量var。 常量在程序中不可以被重新指向，变量可以被重新指向新的对象。 声明变量时可以指定类型，也可以由解释器根据初始值自动推断。 ?...十，映射Map 映射和Python中的字典很像，但是Scala中的Map是一种不可变类型。 如果需要使用可变的Map,需要从scala.collection.mutable引入。 1，创建Map ?...函数的类型是函数的参数和返回值的类型映射关系， 如 Int => Unit , (Array[Int],String) => Int 。...函数的值是函数的参数和返回值的取值映射关系， 如 x => x+1 x,y => x+y 。 使用这种方式声明的函数叫做匿名函数。 此外，当函数表达式中引用了非参数的变量时，这种函数叫做闭包。...二十二，构造器 Scala的类包括一个主构造器和若干个(0个或多个)辅助构造器。 主构造器即定义类时传参并用来初始化对象属性的构造器，它是隐含的。
如，map,filter等 更多参考 Spark RDD详解 http://www.aboutyun.com/forum.php?...mod=viewthread&tid=7214 DataFrame同理 DataFrame 的函数 collect，collectAsList等 dataframe的基本操作 如cache，columns...但是让他们比较困惑的是，该如何在spark中将他们导出到关系数据库中，spark中是否有这样的类。这是因为对编程的理解不够造成的误解。...如下 Transformation Meaning map(func) 对 DStream 中的各个元素进行 func 函数操作， 然后返回一个新的 DStream. flatMap(func) 与...map 方法类似， 只不过各个输入项可以被输出为零个或多个输出项 filter(func) 过滤出所有函数 func 返回值为 true 的 DStream 元素并返回一个新的 DStream repartition
fib(f-1) println(fib(1),fib(2),fib(3),fib(4),fib(5)) // 在scala中，函数也是一种变量类型，因此也同样可以赋值为某个常量或者当作另一个函数的参数...定义一个变量，将一个函数赋值给它； 将一个函数变量作为入参传入到另一个函数中； 这里对于函数的理解可以想象数学中的函数，数学中的函数嵌套、组合的过程就是Scala中的函数互相作为参数传递的过程； 基本集合类型....map(_*10) println(marr2.toBuffer) // 数组的一些常用方法，注意scala中函数调用没有参数时可以不写() println(marr2.sum,marr2.max,marr2...+= (3 -> 3) 报错，因为原始Map不可变，+=会创建一个新的，但是map1又是常量 mmap += (3->3,4->4) println(mmap) 字典的差异： 有两种创建语法，个人喜欢第二种...Spark默认没有启动Hadoop的，因此对应数据都在本地； 字符串如果用的是单引号需要全部替换为双引号； 两边的API名基本都没变，Scala更常用的是链式调用，Python用的更多是显式指定参数的函数调用
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