Scala:Array [Double]中的初始值是否可以安全使用？

在Scala中，Array[Double]中的初始值可以是任何Double类型的值，包括正无穷大、负无穷大以及0。这是因为Scala中的数组是可以在创建时指定初始值的，同时Scala中的数组是有序的，因此可以安全地使用它们。

以下是一个示例代码片段，演示如何使用Scala中的Array[Double]来存储初始值：

val myArray = Array(1.0, 2.0, 3.0, 4.0)

在这个示例中，myArray是一个包含4个元素的Array[Double]，每个元素的值都是1.0。你可以使用任何Double类型的值来初始化这个数组，包括正无穷大、负无穷大以及0。

需要注意的是，虽然Scala中的数组是有序的，但是在使用它们时，仍然需要注意不要违反数组的下标约束，否则可能会导致运行时错误。

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大数据技术之_16_Scala学习_02_变量

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4.4 共享变量

而Spark提供两种模式的共享变量：广播变量和累加器。Spark的第二个抽象便是可以在并行计算中使用的共享变量。...[Int]] = Broadcast(0) scala> broadcastVar.value res0: Array[Int] = Array(1, 2, 3) 在广播变量被创建后，可以在集群运行的任何函数中代替...类似MapReduce中的counter，可以用来实现计数和求和等功能。Spark原生支持Int和Double类型的累加器，程序员可以自己添加新的支持类型。...累加器可以通过调用SparkContext.accumulator(v)方法从一个初始值v中创建。运行在集群上的任务，可以通过使用+=进行累加，但是不能进行读取。...10 当然，这段代码使用的是累加器内置支持的Int类型，程序员也可以通过创建AccumulatorParam的子类来创建自己的类型。

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Scala中的Collection

= List(X, Y, Z) //参数中的匿名函数参数x可以使用通配符下划线'_'来代替 scala> c.map( _.toUpperCase) res24: List[String] = List...可以将嵌套List“打平”，将返回元素全部放在同一层 //下面就可以取出嵌套List中的偶数，注意，去除了‘外壳’ scala> complex.flatMap( _.filter( _%2 ==0))...op 特性1：使用柯里化定义特性2：必须有初始值z 特性3：返回值是初始值z的类型，故不太使用 scala> a res33: List[Int] = List(1, 2, 3, 4) //使用foldLeft...scala> s.tail.head res50: Int = 2 Scala中的tuple：元组 //元组的概念，和Python中的元组类似，可以放不用类型的变量 scala> (1,2) res51..._5 is not a member of (Int, Char, String, Double) t._5 ^ 元组的用处：可以封装函数的返回值，在函数返回多个类型的变量时

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大数据--scala学习第一章：基础第二章：控制结构和函数第三章：数组第四章：字典和元组第五章：类第六章：对象第七章：包和引入第八章：继承第九章文件和正则表达式第十章特质：接口第十一章操作符第十二章函

Scala函数中不建议使用return返回，你可以使用但不推荐。...5、在Scala中程序必须从object对象的main方法开始。第七章：包和引入 1、包和Java中的包类似，只是Scala中定义包的方式更多，可以使用{}，可以文件顶部标记。...2、Scala中包的作用域更加前后一致，子包可以直接使用父包中的内容。 3、Scala中引入了包对象，包对象中可以定义方法，属性。...4、特质中的字段可以是具体的也可以是抽象的。如果你给出了初始值那么字段就是具体的，实现该特质的类不是继承了该字段，而是类似于类定义时定义了字段。抽象字段必须在实现类中写出该字段。...7、Scala中的特质最后被翻译成jvm中的接口第十一章操作符 1、标示符：Scala中可以使用Unicode字符组成标示符，还可以使用所有的AscII字符，但是建议使用类似于java标示符的方式。

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8 spark之基本的Action操作 first, take, collect, count, countByValue, reduce, aggregate, fold,top

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Spark Core快速入门系列(3) | ＜Transformation＞转换算子

res23: Int = 2 13 coalasce和repartition的区别 coalesce重新分区，可以选择是否进行shuffle过程。...(在 scala 中, 两个集合的长度可以不同) 类似算子: zipWithIndex, zipPartitions 2....开发指导：reduceByKey比groupByKey性能更好，建议使用。但是需要注意是否会影响业务逻辑。...参数描述: zeroValue：给每一个分区中的每一个key一个初始值； seqOp：函数用于在每一个分区中用初始值逐步迭代value； combOp：函数用于合并每个分区中的结果。 3....如果这是一个新的元素,combineByKey()会使用一个叫作createCombiner()的函数来创建那个键对应的累加器的初始值（2）mergeValue:如果这是一个在处理当前分区之前已经遇到的键

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spark RDD算子（九）之基本的Action操作

sc.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 3, 3)); List take = rdd.take(2); collect rdd.collect() 返回 RDD 中的所有元素...sc.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 3, 3)); List collect = rdd.collect(); count rdd.count() 返回 RDD 中的元素个数...和 reduce() 一样，但是提供了初始值num,每个元素计算时，先要合这个初始值进行折叠, 注意，这里会按照每个分区进行fold，然后分区之间还会再次进行fold 提供初始值 scala...> top = rdd.top(2); takeOrdered rdd.take(n) 对RDD元素进行升序排序,取出前n个元素并返回，也可以自定义比较器（这里不介绍），类似于top的相反的方法...> integers = rdd.takeOrdered(2); foreach 对 RDD 中的每个元素使用给定的函数 scala val rdd = sc.parallelize(

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