模拟实现基于文本界面的《客户信息管理软件》。 该软件 scala 能够实现对客户对象的插入、修改、删除、显示、查询(用 ArrayBuffer 或者 ListBuffer 实现),并能够打印客户明细表。
创建变长数组,需要提前导入ArrayBuffer类 import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
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
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.
在很多地方Scala都很像Java,但是比Java更为函数式编程,这句话主要从三句话就可以理解“一切都是对象”,“一切都是函数”以及“一切都是表达式”三方面理解。
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。
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!
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)。
到Scala官方下载地址下载:http://scala-lang.org/download/
---- Set Set(集)是代表没有重复元素的集合。Set具备以下性质: 元素不重复 不保证插入顺序 和List正好相反, List: 元素可以重复 保证插入顺序 scala中的集也分为两种,一种是不可变集,另一种是可变集。 不可变集 定义 语法 创建一个空的不可变集,语法格式: val/var 变量名 = Set[类型]() 给定元素来创建一个不可变集,语法格式: val/var 变量名 = Set(元素1, 元素2, 元素3...) 示例一 定义一个空的不可变集 参考代码 scala> val a
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:
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
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。
前言 最近事情很多,各种你想不到的事情——such as singing and dancing——再加上最近又研究docker上瘾,所以geotrellis看上去似乎没有关注,其实我一直在脑中思考着geotrellis。之前看geotrellis源码看到有关geotrellis.slick的相关部分,仅大概浏览了一番,知道是用于读取PostGIS数据库的,未做深入研究,又恰巧前几日有老外在gitter上问了如何读取PostGIS数据库,我当时回答他可以用传统的JDBC方式或者使用geotrellis.sl
ListBuffer:ListBuffer 是可变的 list 集合,可以添加,删除元素,ListBuffer 属于序
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
scala 中的所有集合类位于 scala.collection 或 scala.collection.mutable,scala.collection.immutable,scala.collection.generic 中
scala 是一门 scalable 的语言,扩展性很强。 implicit 是 scala 的一个关键词,当它被用于 class 时,该类将被认为是implicit class,它可以用来扩展现有类的行为和方法
spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。
前言 本篇将介绍一个和Array很相似的集合List,更多内容请参考:Scala教程 本篇知识点概括 List的构造 List与Array的区别 List的常用方法 List伴生对象的方法 ::和:::操作符的介绍 Scala中使用List Scala是函数式风格与面向对象共存的编程语言,方法不应该有副作用是函数风格编程的一个重要的理念。方法唯一的效果应该是计算并返回值,用这种方式工作的好处就是方法之间很少纠缠在一起,因此就更加可靠和可重用。另一个好处(静态类型语言)是传入传出方法的所有东西都被类型
在之前的Scala系列中分享了有关数据类型、运算符操作、控制流语法、自定义函数、以及几种集合的使用。慢慢地Scala体系将越来越丰富,在本期内容中将跟各位网友分享Scala的字符串操作和正则表达式的巧用。
在上一期的《大数据之脚踏实地学15--Scala的数组操作》分享中,介绍了Scala的数组相关知识,借助于Array函数可以构造定长数组(即数组一旦定义好长度,就无法对元素个数做影响),而通过ArrayBuffer函数则可以构造变长数组。在本期中将介绍Scala的其他常用的数据结构,包括列表、元组和映射。
掌握implicit的用法是阅读spark源码的基础,也是学习scala其它的开源框架的关键,implicit 可分为:
在之前的章节中有使用到隐式转换:scala 使用jackson解析json成对象
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。
从Scala的2.11.0版本开始,Scala的Actors库已经过时了。早在Scala2.10.0的时候,默认的actor库即是Akka。
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。
Apache Spark是一个大数据处理引擎,与MapReduce相比具有多个优势。通过删除Hadoop中的大部分样板代码,Spark提供了更大的简单性。此外,由于Spark处理内存中的大多数操作,因此它通常比MapReduce更快,在每次操作之后将数据写入磁盘。
最近狂写了一个月的Spark,接手的项目里的代码以Scala语言为主,Java为辅,两种语言混合编码。发现要深入地掌握Scala,很有必要学习一下Java,以便理解JVM语言的编译执行和打包机制,并通过对比加深对Scala的静态语言和脚本语言双重特性的理解。
层级1 :Iterable指的是哪些能生成涌来访问集合中所有元素的Iterator的集合
在上一章节中,我把字符串通过ok()返回给客户。我可以把一个完整的html页面放入字符串中返回。然而,现代的框架都提供了更好的方法——模板。模板将视图和数据分开。服务器可以把不同的数据传递给同一个模板,从而产生不同的页面。 Play同样也有一套模板系统。模板的大部分内容都可以用html写,作为视图,而在一些特别的地方,预留给数据参数。在模板中,用Scala语言来调用参数。 使用模板 我首先创建一个模板,纯粹起视图功能。在app/views文件夹中,新建文件index.scala.html (如果已有,则删除
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
简单说,隐式转换就是:当Scala编译器进行类型匹配时,如果找不到合适的候选,那么隐式转化提供了另外一种途径来告诉编译器如何将当前的类型转换成预期类型。本文原文出处: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/50866314 严禁任何形式的转载,否则将委托CSDN官方维护权益!
这里面最主要的就是accept(key, processors(currentProcessor)) (4) accept: 设置新连接socket的参数后交由Processor处理:
今天聊的主题是变量作用域,也就是定义的变量可以使用的一片区域。变量通常意义指的是一个存储着标识符和标识符所关联的值的空间。在程序的运行过程中,标识符会绑定上相应的值,在某些情况下,标识符对应的值是可以发生变化的。什么是变量作用域呢?在维基上给出的定义是“The scope of a variable describes where in a program's text the variable may be used, while the extent (or lifetime) describes when in a program's execution a variable has a (meaningful) value. ”简而言之就是两点,在何处可以使用变量以及标识符绑定的值生存多久。
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
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
Map可以称之为映射。它是由键值对组成的集合。在scala中,Map也分为不可变Map和可变Map。
在 Scala 当中,函数是一等公民,像变量一样,既可以作为函数的参数使用,也可以将函数赋值给一个变量. ,函数的创建不用依赖于类或者对象,而在 Java 当中,函数的创建则要依赖于类、抽象类或者接口。
将TimerTask对象绑定到 TimerTaskEntry上 如果这个TimerTask对象之前已经绑定到了一个 TimerTaskEntry上, 先调用timerTaskEntry.remove()解除绑定。
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
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
以上实例定义了变量 greeting,为字符串常量,它的类型为 String (java.lang.String)。
本文主要介绍了如何在Spark中通过共享变量和广播变量来提高数据处理效率和处理速度。作者通过实例介绍了共享变量和广播变量的使用方法,包括使用方式、注意事项以及示例代码。同时,作者还针对广播变量的更新难易程度提出了一种解决方案。该方案可以有效地解决广播变量更新困难的问题,在每天千万级的数据实时流统计中表现稳定。
里面的操作比较简单, 调用forceComplete, 如果成功,表明是真的超时了,回调onExpiration;
(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。
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。
解决方案就是自己定义一个隐式转换函数,double2int。这个隐士函数的功能也需要是唯一的
本文介绍了基于Spark的SQL编程的常用概念和技术。首先介绍了Spark的基本概念和架构,然后详细讲解了Spark的数据类型和SQL函数,最后列举了一些Spark在实际应用中的例子。
4.3 RDD操作 RDD提供了一个抽象的分布式数据架构,我们不必担心底层数据的分布式特性,而应用逻辑可以表达为一系列转换处理。 通常应用逻辑是以一系列转换(Transformation)和执行(Action)来表达的,前者在RDD之间指定处理的相互依赖关系,后者指定输出的形式。 其中: □转换:是指该操作从已经存在的数据集上创建一个新的数据集,是数据集的逻辑操作,并没有真正计算。 □执行:是指该方法提交一个与前一个Action之间的所有Transformation组成的Job进行计算,Spark会根据A
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