创建变长数组,需要提前导入ArrayBuffer类 import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
val nums = new Array[Int](10) // 声明一个容量为10个整数的数组,所有元素的初始化为0 val strs = new Array[String](10) // 声明一个容量为10个字符串的数组,所有元素的初始化为null val arr = Array("hello","world") // 声明一个长度为Array[String] -- 类型是推断出来的 , 如果在声明中已经提供了初始值就不需要new
长度不变的数组Array,如:声明一个长度为10的整形数组,val arr = Array[Int](10);声明并初始化一个字符串数组: val arrStr = Array(“wo”,”cha”,”yo”)。访问数组方式:访问arrStr第一个元素,arrStr(1)即可
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;
前言 本篇主要讲Scala的Array、BufferArray、List,更多教程请参考:Scala教程 本篇知识点概括 若长度固定则使用Array,若长度可能有 变化则使用ArrayBuffer 提供初始值时不要使用new,复杂对象数组没有提供初始值时必须提供new 用()来访问元素 用for(elem <- arr)来遍历数组 用for(elem <- arr if...)...yield...来将原数组转型为新数组 Scala数组和Java数组可以互操作 数组 1、定长数组定义: //定义一个
集合 scala的集合分为可变集合和不可变集合,其中可变集合的增删改查都是作用于它本身;而不可变集合的增删改操作返回的是一个新的集合,原不可变集合保持不变。函数式编程常使用不可变集合,scala默认使用的也是不可变集合。他们对应的包分别为:scala.collection.immutable(不可变)和scala.collection.mutable(可变)。 常见的可变集合: ArrayBuffer,ListBuffer,LinkedList,DoubleLinkedList,MutableList,Qu
scala 中的所有集合类位于 scala.collection 或 scala.collection.mutable,scala.collection.immutable,scala.collection.generic 中
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的基础语法 继上一篇的基础语法之后,我又整理了一些个人学习过程中认为比较重要的语法。 1. if/else 表达式 1.1 替代三目运算符 先用 Java 来写一段三目运算符的代码 int
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!
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。
在开始今天的内容前,先回复下在上一篇笔记的热心读者的问题: 1 既然是读书笔记,是读的哪本书? 这本书的名字叫《快学scala》,虽然是本比较久远的书,但是也算是scala入门非常经典的读物,主要是对比java和scala的语言特点写出来的,我早期做了这样一套读书笔记,由于工作的需要,要重新使用scala,而且Scala的版本也有了较大变化,这里就当做温故知新,贴出来也算是抛砖引玉,希望Spark高手能给大家带来精彩的Spark源代码解析。 2 为什么笔记的内容和原书的解释不一样? 读书笔记,在读的过程中
前面我们已经学习了特质类似接口,其可以被继承,同时如果需要继承多个特质的话,则需要使用extends…with…进行继承。其类似java中的接口和抽象方法的结合体,但又比java中的其要强大,因为其可以定义抽象字段和普通字段、抽象方法和普通方法。而在java中接口中可以定义常量,不能定义变量。同时特质还可以继承class类,而在java中接口通常是用来实现的。
比如上面的传递 val s = sum(1 to 10) 这样子是不对的,此时需要使用 scala 特殊的语法将参数定义为序列,让 scala 解释器能够识别。
上一篇博客我们说到了如何进行数字类型(如Short、Int、Long类型)如何在JavaScript中进行二进制转换,如果感兴趣的可以可以阅读本系列第二篇博客——WebSocket系列之JavaScript中数字数据如何转换为二进制数据。这次,我们来说下string类型的数据如何进行处理。 本文是WebSocket系列的第三篇,主要介绍string数据与二进制数据之间的转换方法,具体的内容如下:
(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。
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)。
Scala解析器的使用 REPL:Read(取值)-> Evaluation(求值)-> Print(打印)->Loop(循环)。scala解析器也被称为REPL,会快速编译scala代码为字节码,然后交给JVM执行 val result = 1 设置变量不可变 var result = 2 可变的变量 val name: String = null 声明变量类型 val name: Any = "leo" val name1,name2:String = null 声明多个变量 val num1,num2
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
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:
5. Scala数组 1. 定长数组 scala> val a = new Array[String](5) a: Array[String] = Array(null, null, null, null, null) scala> val b = Array("a","b","c") b: Array[String] = Array(a, b, c) scala> b.length res0: Int = 3 scala> val b = Array(1,2,3) b: Array[Int] = A
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
除了上面的写法,arr1 ++ arr2 也可以写成 arr1.++(arr2),只是上面的方式更简洁。
数组的常见操作 val a = Array(1,2,3,4,5) //数组求和 val sum = a.sum //获取数组的最大值 val max = a.max //对数组进行排序 scala.until.Sorting.quickSort(a) //获取数据的所有元素内容 a.mkString //用符号分隔开 a.mkString(",") //加上左右符号 a.mkString("<",",",">") //toString 函数 a.toString b.toString 使用 yield 和函
11、构建一个映射map1,内容为"zhangsan" -> 20, "lisi" -> 18, "wangwu" -> "22"
案例来源:http://homepage.cs.latrobe.edu.au/zhe/ZhenHeSparkRDDAPIExamples.html Spark算子大致上可分三大类算子: 1、Value数据类型的Transformation算子,这种变换不触发提交作业,针对处理的数据项是Value型的数据。 2、Key-Value数据类型的Transformation算子,这种变换不触发提交作业,针对处理的数据项是Key-Value型的数据。 3、Action算子,这类算子会触发SparkCont
本文主要通过对JavaScript中数字数据与二进制数据之间的转换,让读者能够了解在JavaScript中如何对数字类型(包括但不限于Number类型)进行处理。
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;
scala> val a = println("ddd") ddd a: Unit = ()
通过Scala对文件进行读写操作在实际业务中应用也比较多,这里介绍几种常用的方式,直接上代码:
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:
本篇作为scala快速入门系列的第十一篇博客,小菌为大家带来的是关于数组的相关内容。
----------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
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。
5、设置一个映射,其中包含你想要的一些装备,以及它们的价格。然后根据这个映射构建另一个新映射,采用同一组键,但是价格上打9折。
Scala是一门主要以Java虚拟机(JVM)为目标运行环境并将面向对象和函数式编程语言的最佳特性综合在一起的编程语言。你可以使用Scala编写出更加精简的程序,同时充分利用并发的威力。由于Scala默认运行于JVM之上,因此 它可以访问任何Java类库并且与Java框架进行互操作,比如Scala可以被编译成JavaScript代码,让我们更便捷、高效地开发Web应用。
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
JavaScript 中的数组有很多特性:存放不同类型元素、数组长度可变等等,这与数据结构中定义的数组结构或者C++、Java等语言中的数组不太一样,那么JS数组的这些特性底层是如何实现的呢,我们打开V8引擎的源码,从中寻找到了答案。V8中对数组做了一层封装,使其有两种实现方式:快数组和慢数组,快数组底层是连续内存,通过索引直接定位,慢数组底层是哈希表,通过计算哈希值来定位。两种实现方式各有特点,有各自的使用情况,也会相互转换。
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。
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
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
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。
cocos creator WebSocket实例。 需要注意几个问题: 1、send()发送的数据格式,这里是有要求的。 2、接收到的数据需要进行一个反序列化。 let ws = new WebSocket("ws://192.168.79.2:7070"); ws.onopen = () => { console.log("连接成功"); ws.send("{\"Version\":{ \"Version\": \"v0.0.1\"}}"); }; ws.onmessage = (event
在现代前端开发中,处理二进制数据变得越来越重要。从图像、音频到文件上传,这些数据类型常常以二进制形式存在。这个分享将带你深入探索 ArrayBuffer、Blob、File 以及流(Stream)等概念,探讨它们如何在前端开发中发挥作用,解锁了解和利用二进制数据的强大能力。
Scala混入特质 package com.jmy import java.util import scala.io.StdIn object ObjectDemo01 { def main(args: Array[String]): Unit = { // 单例模式懒汉式 var demo: ScalaDemo = ScalaDemo.getIntance() var demo1: ScalaDemo = ScalaDemo.getIntance() println
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