这将获取数组中的每个值并通过我们的闭包运行，其中$0表示当前获取到的数字。因此，它将是1 * 2、2 * 2、3 * 2，依此类推 -map()将从其容器中取出一个值($0)，使用您指定的代码对其进行转换，然后将其放回其容器中。在这种情况下，这意味着从数组中取出一个数字，将其加倍，然后将其放回新的数组中。
一、前言 前面一篇文章（使用Python实现子区域数据分类统计）讲述了通过geopandas库实现对子区域数据的分类统计，说白了也就是如何根据一个shp数据对另一个shp数据进行切割。本篇作为上一篇内容的姊妹篇讲述如何采用优雅的方式根据一个shp数据对一个栅格影像数据进行切割。废话不多说，直接进入主题。 二、涉及到的技术 本方案涉及以下技术点： geopandas：已经在上一篇文章中简单介绍。 numpy：这是一个开源的数据分析处理库，非常高效、简洁。 rasterio：这是一个开源的影像处理
Flink中的DataStream程序是实现数据流转换的常规程序（例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合）。 最初从各种源（例如，消息队列，套接字流，文件）创建数据流。 结果通过接收器返回，接收器可以例如将数据写入文件或标准输出（例如命令行终端）。 Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行或嵌入其他程序中。 执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机的集群上执行。
上面这段代码是可以通过编译运行的，可能有些小伙伴会比较困惑，为虾米这里printA函数明明需要接受的是一个A类型，但是传入的一个int类型仍然能够编译通过。
本篇作为scala快速入门系列的第三十一篇博客，为大家带来的是关于偏函数的内容。
昨天，看到一篇介绍 Scala 技巧的文章，作者的语言很风趣，从 val，字符串，集合，链式调用等多个角度来探讨这门语言的优雅之处，使得我们更容易接受它，并愿意花时间去深入了解它。
Lambda表达式在过去几年中风靡编程世界。大多数现代语言都将它们作为函数式编程的基础部分。基于JVM的语言（如Scala，Groovy和Clojure）已将它们集成为语言的关键部分，本文将会对比Java与Scala在编译Lambda表达式上存在的差异
Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 spray-json简介 spray-json使用 总结 一、前言 Json作为目前最流行的数据交换格式，具有众多优势，在Scala语言中以及当我们使用Geotrellis前后台交换数据的时候都少不了要使用Json，本文为大家介绍一款开源的Json处理框架——spray-json。 二、spray-json简介 spray-js
Null 值由来已久，它最早是由 Tony Hoare 图方便而创造的，后来被证明这是个错误，而他本人也对此进行了道歉，并称之为「十亿美金错误」1。
Python是所有机器学习的首选编程语言。它易于使用，并拥有许多很棒的库，可以轻松地处理数据。但是当我们需要处理大量数据时，事情就变得棘手了......
Table API和SQL集成在共同API中。这个API的中心概念是一个用作查询的输入和输出的表。本文档显示了具有表API和SQL查询的程序的常见结构，如何注册表，如何查询表以及如何发出表。 Table API和SQL捆绑在flink-table Maven工程中。 为了使用Table API和SQL，必须将以下依赖项添加到您的项目中： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-table_2.10</a
实际开发中, 我们需要编写大量的逻辑代码, 这就势必会涉及到重复的需求. 例如: 求10和20的最大值, 求11和22的最大值, 像这样的需求, 用来进行比较的逻辑代码需要编写两次, 而如果把比较的逻辑代码放到方法中, 只需要编写一次就可以了, 这就是方法. scala中的方法和Java方法类似, 但scala与Java定义方法的语法是不一样的。
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
scala 中的所有集合类位于 scala.collection 或 scala.collection.mutable，scala.collection.immutable，scala.collection.generic 中
流处理系统由于需要支持无限数据集的处理，一般采用一种数据驱动的处理方式。它会提前设置一些算子，然后等到数据到达后对数据进行处理。
样例类是一种特殊类，它可以用来快速定义一个用于保存数据的类（类似于Java POJO类），在后续要学习并发编程和spark、flink这些框架也都会经常使用它。
（1）zeroValue：给每一个分区中的每一个key一个初始值； （2）seqOp：函数用于在每一个分区中用初始值逐步迭代value； （3）combOp：函数用于合并每个分区中的结果。
val 函数变量名 = (参数名:参数类型, 参数名:参数类型....) => 函数体
第二章 变量2.1 变量是程序的基本组成单位2.2 Scala 变量的介绍2.2.1 概念2.2.2 Scala 变量使用的基本步骤2.3 Scala 变量的基本使用2.4 Scala 变量使用说明2.4.1 变量声明基本语法2.4.2 注意事项2.5 Scala 程序中 +号 的使用2.6 Scala 数据类型2.6.1 scala 数据类型体系一览图2.6.2 scala 数据类型列表2.7 整数类型2.7.1 基本介绍2.7.2 整型的类型2.7.3 整型的使用细节2.8 浮点类型2.8.1 基本介绍2.8.2 浮点型的分类2.8.3 浮点型使用细节2.9 字符类型：Char2.9.1 基本介绍2.9.2 案例演示2.9.3 字符类型使用细节2.9.4 字符类型本质探讨2.10 布尔类型：Boolean2.11 Unit 类型、Null 类型和 Nothing 类型2.11.1 基本说明2.11.2 使用细节和注意事项2.12 值类型转换2.12.1 值类型隐式转换2.12.2 自动类型转换细节说明2.12.3 高级隐式转换和隐式函数2.12.4 强制类型转换2.13 值类型转换练习题2.14 值类型和 String 类型的转换2.14.1 介绍2.14.2 基本数据类型转 String 类型2.14.3 String 类型转基本数据类型2.14.4 注意事项2.15 标识符的命名规范2.15.1 标识符概念2.15.2 标识符的命名规则(要记住)2.15.3 标识符举例说明2.15.4 标识符命名注意事项2.15.5 Scala 关键字2.16 作业01
本文介绍了 Apache Spark 的 RDD 程序设计指南，从 RDD 的基本概念、创建与操作、缓存与存储、性能优化等方面进行了详细阐述，并提供了丰富的实例和代码以帮助读者更好地理解和掌握 RDD 的使用方法。
Flink本身是批流统一的处理框架，所以Table API和SQL，就是批流统一的上层处理API。目前功能尚未完善，处于活跃的开发阶段。
强制解析（使用 !）是 Swift 语言中不可或缺的一个重要特点（特别是和 Objective-C 的接口混合使用时）。它回避了一些其他问题，使得 Swift 语言变得更加优秀。比如 处理 Swift 中非可选的可选值类型[1] 这篇文章中，在项目逻辑需要时使用强制解析去处理可选类型，将导致一些离奇的情况和崩溃。
Apache Avro是hadoop中的一个子项目，也是一个数据序列化系统，其数据最终以二进制格式，采用行式存储的方式进行存储。
1） 隐式转换函数的函数名可以是任意的，与函数名称无关，只与函数签名（函数参数和返回值类型）有关。
继续上一期的话题，介绍Scala有别于Java的特性。说些题外话，当我推荐Scala时，提出质疑最多的往往不是Java程序员，而是负责团队的管理者，尤其是略懂技术或者曾经做过技术的管理者。他们会表示这样那样的担心，例如Scala的编译速度慢，调试困难，学习曲线高，诸如此类。 编译速度一直是Scala之殇，由于它相当于做了两次翻译，且需要对代码做一些优化，这个问题一时很难彻底根治。 调试困难被吐槽得较激烈，这是因为Scala的调试信息总是让人难以定位。虽然在2.9之后，似乎已有不少改进，但由于类型推断等特性的
简而言之，Django管理后台的基本流程是，“选择一个对象并改变它”。在大多数情况下，这是非常适合的。然而当你一次性要对多个对象做相同的改变，这个流程是非常的单调乏味的。
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。
scala 混合了面向对象和函数式的特性，在函数式编程语言中，函数是“头等公民”，它和Int、String、Class等其他类型处于同等的地位，可以像其他类型的变量一样被传递和操作。
在Scala中，它和Java一样也是拥有方法和函数。Scala的方法是类的一部分，而函数是一个对象可以赋值给一个变量。换句话来说，在类中定义的函数即是方法。
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.
◆ DataSet API开发概述 ◆ 计数器 ◆ DataSource ◆ 分布式缓存 ◆ Transformation ◆ Sink
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
3、与过程化编程相⽐，函数式编程⾥的函数计算可以随时调⽤，函数式编程中，函数是⼀等公民
Scala 是 Scalable Language 的简写，是一门多范式的编程语言（函数式编程&面向对象编程）
Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插socket，并从集合和迭代器摄取数据。该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。
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。
Scala 中可以让函数库调用变得更加方便的隐式变换和隐式参数，以及如何通过它们来避免一些繁琐和显而易见的细节问题。 内容主要包括 implicits 的使用规则、隐含类型转换、转换被方法调用的对象等
在春节期间，欢天喜地的办理了自己的婚礼，导致春节前后的一段时间都比较忙碌，进而使自己原创文章的脚步放慢了很多。许多朋友在微信公众号后台留言，表示想看大数据相关的文章。那么，我们就接着《大数据之脚踏实地学11--Spark神器的安装》一文，开始Scala编程语言的学习。
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。 首先，希望能够轻松地向Spark SQL添加新的优化技术和功能，特别是为了解决大数据（例如，半结构化数据和高级分析）所遇到的各种问题。第二，我们希望使外部开发人员能够扩展优化器 - 例如，通过添加可将过滤或聚合推送到外部存储系统的数据源特定规则，或支持新的数据类型。Catalyst支持基于规则(rule-based)和基于成本(cost-based)的优化
在 JavaScript 中，JSON.stringify() 是一个内置函数，用于将 JavaScript 对象转换为 JSON 字符串。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，广泛用于前后端数据传输和存储。本文将详细介绍 JSON.stringify() 的属性、应用场景，并提供一个完整而优雅的实现，处理循环引用、特殊类型（如日期和正则表达式）以及性能相关的问题。同时，我们还将讨论注意事项和相关引用资料。
!(NOT)运算符可以使用两次!!，这样可以将任何变量转换为布尔值(像布尔函数)，当你需要在处理它之前检查某个值时非常方便。
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