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协变、逆变与不变

型变(variance)是类型系统里的概念,包括协变(covariance)、逆变(contravariance)和不变(invariance)。这组术语的目的是描述泛型情况下类型参数的父子类关系如何影响参数化类型的父子类关系。也就是说,假设有一个接收一个类型参数的参数化类型 T 和两个类 A,B,且 B 是 A 的子类,那么 T[A] 与 T[B] 的关系是什么?如果 T[B] 是 T[A] 的子类,那么这种型变就是「协变」,因为参数化类型 T 的父子类关系与其类型参数的父子类关系是「同一个方向的」。如果 T[A] 是 T[B] 的子类,则这种关系是「逆变」,因为参数化类型 T 的父子类关系与类型参数的父子类关系是「相反方向的」。类似地,如果 T[A] 和 T[B] 之间不存在父子类关系,那么这种型变就是「不变」1。

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Scala学习笔记

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

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领券