元组可以用来包含一组不同类型的值。例如：姓名，年龄，性别，出生年月。元组的元素是不可变的。
创建变长数组，需要提前导入ArrayBuffer类 import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
序列是一门高级语言里都会具备的一种数据结构，Scala和Python也不例外。在不同的语言里，序列有着各种不同的别称以及增添了不同的功能，今天只关注Scala和Python基本的内置数据结构。Python要介绍的有两种，分别是列表和元组；Scala里的则是数组，列表和元组。不要被相同的名字糊弄了，Python和Scala的列表和元组虽然同名，但本质上是不一样的。
使用List(元素1, 元素2, 元素3, ...)来创建一个不可变列表，语法格式：
可变集合可以在适当的地方被更新或扩展。这意味着你可以修改，添加，移除一个集合的元素。
JAVA中，举例你S是一个字符串，那么s(i)就是该字符串的第i个字符(s.charAt(i)).Scala中使用apply的方法
继续开工Scala系列专题，虽然对自己来说这是一个全新的方向和足够的挑战，阅读数也很是惨淡，但选择了方向就要坚持下去——生活中的获得感不正是源于一个个挑战和抉择之间吗！
Traversable 遍历 Iterable 迭代 Set无序集合 Sequence序列 Map映射
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。
Flink程序是实现分布式集合转换的常规程序（例如，过滤，映射，更新状态，加入，分组，定义窗口，聚合）。最初从源创建集合（例如，通过从文件，kafka主题或从本地的内存集合中读取）。结果通过接收器返回，接收器可以例如将数据写入（分布式）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。
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
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。
似乎还有swap函数用于元组元素交换；但是在我这个版本(2.12.10)没有看到。
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)。
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.
但也不能赋为类型不兼容的数据。不过，如果定义类型double的var，再赋值Int值是可以的。因为Int数可以转为Double数。
上面例子中,创建一个单例Demo,里面包含一个函数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.match(选择器) 后面跟着一个花括号, 括号里面case指定的匹配项 , 而 => 右面指定的是表达式 , 在语句中 case _ 等同于java中swich语句的default ,如果匹配项都不符合要求,那么就返回一个默认值
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；
Scala 是 Scalable Language 的简写，是一门多范式的编程语言。Java平台的Scala于2003年底/2004年初发布。 Scala 运行在 Java 虚拟机上，并兼容现有的 Java 程序。Scala 源代码被编译成 Java 字节码，所以它可以运行于 JVM 之上，并可以调用现有的 Java 类库。
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
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。
元组在Scala语言中是一种十分重要的数据结构，类似数据库里面的一行记录（row），它可以将不同类型的值组合成一个对象，在实际应用中十分广泛。 先来看一个简单的tuple定义： 上面的第二种例子中，可
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！
几乎所有的大数据框架都要面临分布式计算、数据传输和持久化问题。数据传输过程前后要进行数据的序列化和反序列化：序列化就是将一个内存对象转换成二进制串，形成网络传输或者持久化的数据流。反序列化将二进制串转换为内存对象，这样就可以直接在编程语言中读写和操作这个对象。一种最简单的序列化方法就是将复杂数据结构转化成JSON格式。序列化和反序列化是很多大数据框架必须考虑的问题，在Java和大数据生态圈中，已有不少序列化工具，比如Java自带的序列化工具、Kryo等。一些RPC框架也提供序列化功能，比如最初用于Hadoop的Apache Avro、Facebook开发的Apache Thrift和Google开发的Protobuf，这些工具在速度和压缩比等方面与JSON相比有一定的优势。
def groupBy[K](f: (A) ⇒ K): Map[K, List[A]]
写在前面： 博主是一名大数据的初学者，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一天的生活就是一生的缩影。
Scala 中的元组包含一系列类：Tuple2，Tuple3等，直到 Tuple22。因此，当我们创建一个包含 n 个元素（n 位于 2 和 22 之间）的元组时，Scala 基本上就是从上述的一组类中实例化 一个相对应的类，使用组成元素的类型进行参数化。上例中，ingredient 的类型为 Tuple2[String, Int]。
一些转换(例如，join，coGroup，keyBy，groupBy)要求在一组元素上定义一个key。其他转换(Reduce，GroupReduce，Aggregate，Windows)允许在使用这些函数之前根据key对数据进行分组。
上面构造了一个不可变的Map[String, Int]，其值也不能被改变．如果想要一个可变映射，使用如下命令创建:
本篇作为scala快速入门系列的第二十九篇博客，为大家带来的是关于模式匹配的内容。
变量是一种使用方便的占位符，用于引用计算机内存地址，变量创建后会占用一定的内存空间。
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
ListBuffer:ListBuffer 是可变的 list 集合，可以添加，删除元素,ListBuffer 属于序
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
本篇作为scala快速入门系列的第十二篇博客，为大家带来的关于元组的相关内容。
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。
到Scala官方下载地址下载：http://scala-lang.org/download/
问题导读 1.Scala中有哪些常见符号？ 2.本文讲了哪些符号？ 3.你对符号的理解是什么？ 4.<-,->,=>,Int=,_ 它们含义是什么？用在什么地方？ 当我们学习spark的时候，我们知道spark是使用Scala语言开发的，由于语言是相通的，所以对于传统程序员【Java，.net，c等】，我们能看懂Scala程序是没有问题的。但是当我们看到它的时候，却傻眼了。那么多符号，左箭头，右箭头，下划线等等搞得摸不着头脑。 看来如果想顺利的学习，我们必须学一下Scala了。很多都是从变量定义，函
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都是为了这一篇而铺垫准备的。
入门 Spark 的路上很难不接触 Scala 。Scala 似乎是为 java 提供了很多『类似函数式编程』的语法糖，这里记录一下这个语言独特的地方分享给读者朋友们。
scala> val a = println("ddd") ddd a: Unit = ()
Flink程序是执行分布式集合转换(例如，filtering, mapping, updating state, joining, grouping, defining windows, aggregating)的常规程序。集合创建于原始的数据源(例如，通过从文件读取，kafka主题或从本地内存集合中进行创建)。通过sinks返回结果，例如将数据写入（分布式）文件或标准输出(例如，命令行终端)。Flink程序以各种上下文运行，独立或嵌入其他程序中。执行可能发生在本地JVM或许多机器的集群上。取决于数据源的类
scala区分大小写 类名第一个字母要大写 方法名称第一个字母小写 程序入口定义def main(args:Array[String]) scala注释 // /* */ Scala第一行 package 包名 scala导入包 import 包名
https://segmentfault.com/a/1190000004854613 类型系统 引用类型 AnyRef 的子类 使用new 构造对象 当存在默认构造函数，可以略去括号 AnyR
1 前言 本文的主要目的是为了让Play Framework的初学者快速了解Scala语言，算是一篇Play Framework的入门前传吧。 使用PlayFramework可以极大的提高开发效率，但是需要注意，PlayJava入门很简单，我之前带过一个实习小姑娘，有一点编程经验，但从来没有接触过PlayJava，然而一周入门，一个月独立完成项目。但是PlayScala没那么简单，虽然后者的开发效率更高，但是由于Scala程序员匮乏，PlayScala只适合团队较小(10人以下)并且较稳定的情况下使用。其实
----------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
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