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Map函数是否在迭代列表中返回值?Scala

在Scala中,Map函数在迭代列表中返回值。Map函数是一种高阶函数,用于对列表(或其他集合)中的每个元素执行某个操作,并返回一个新的列表(或其他集合),其中包含对每个元素应用操作后的结果。

具体来说,Map函数接受一个函数作为参数,该函数将被应用到列表的每个元素上。然后,Map函数返回一个新的列表,其中包含对每个元素应用函数后的结果。这个新的列表的元素个数与原始列表相同,但元素的值可能不同。

下面是一个简单的例子,演示了Map函数的使用:

代码语言:txt
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val numbers = List(1, 2, 3, 4, 5)
val doubledNumbers = numbers.map(num => num * 2)
println(doubledNumbers)  // 输出: List(2, 4, 6, 8, 10)

在这个例子中,我们定义了一个名为numbers的列表,包含了一些整数。然后,我们使用Map函数将每个元素乘以2,得到一个新的列表doubledNumbers,其中包含了每个元素乘以2的结果。

Map函数的优势在于它提供了一种简洁、易于理解和使用的方式来对列表中的每个元素进行操作和转换。它可以方便地应用于各种场景,例如数据处理、转换、映射等。

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备注:数组方法 1     def apply( x: T, xs: T* ): Array[T] 创建指定对象 T 的数组, T 的值可以是 Unit, Double, Float, Long, Int, Char, Short, Byte, Boolean。 2     def concat[T]( xss: Array[T]* ): Array[T] 合并数组 3     def copy( src: AnyRef, srcPos: Int, dest: AnyRef, destPos: Int, length: Int ): Unit 复制一个数组到另一个数组上。相等于 Java's System.arraycopy(src, srcPos, dest, destPos, length)。 4     def empty[T]: Array[T] 返回长度为 0 的数组 5     def iterate[T]( start: T, len: Int )( f: (T) => T ): Array[T] 返回指定长度数组,每个数组元素为指定函数的返回值。 以上实例数组初始值为 0,长度为 3,计算函数为a=>a+1: scala> Array.iterate(0,3)(a=>a+1) res1: Array[Int] = Array(0, 1, 2) 6     def fill[T]( n: Int )(elem: => T): Array[T] 返回数组,长度为第一个参数指定,同时每个元素使用第二个参数进行填充。 7     def fill[T]( n1: Int, n2: Int )( elem: => T ): Array[Array[T]] 返回二数组,长度为第一个参数指定,同时每个元素使用第二个参数进行填充。 8     def ofDim[T]( n1: Int ): Array[T] 创建指定长度的数组 9     def ofDim[T]( n1: Int, n2: Int ): Array[Array[T]] 创建二维数组 10     def ofDim[T]( n1: Int, n2: Int, n3: Int ): Array[Array[Array[T]]] 创建三维数组 11     def range( start: Int, end: Int, step: Int ): Array[Int] 创建指定区间内的数组,step 为每个元素间的步长 12     def range( start: Int, end: Int ): Array[Int] 创建指定区间内的数组 13     def tabulate[T]( n: Int )(f: (Int)=> T): Array[T] 返回指定长度数组,每个数组元素为指定函数的返回值,默认从 0 开始。 以上实例返回 3 个元素: scala> Array.tabulate(3)(a => a + 5) res0: Array[Int] = Array(5, 6, 7) 14     def tabulate[T]( n1: Int, n2: Int )( f: (Int, Int ) => T): Array[Array[T]] 返回指定长度的二维数组,每个数组元素为指定函数的返回值,默认从 0 开始。

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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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