你可以使用 mkString( ) 方法来连接正则表达式匹配结果的字符串,并可以使用管道(|)来设置不同的模式:
一个模式匹配包含了一系列备选项,每个都开始于关键字 case。每个备选项都包含了一个模式及一到多个表达式。箭头符号 => 隔开了模式和表达式。
本篇文章为大家带来Scala面试指南,本文会结合数据分析工程师在工作中会用到的知识点和网络上搜集的Scala常用考点,组成一份Scala精选题库,并附上详细的解答,力图为Scala面试者扫清知识盲点,提炼经典考题。
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。
我们可以使用 scala.util.matching.Regex 类使用正则表达式.要构造一个 Regex 对象,使用 String 类的 r 方法即可:
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
到Scala官方下载地址下载:http://scala-lang.org/download/
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)。
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。
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
String 类中你可以使用 printf() 方法来格式化字符串并输出,String format() 方法可以返回 String 对象而不是 PrintStream 对象。以下实例演示了 printf() 方法的使用:
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。
词语相似性比较,最容易想到的就是编辑距离,也叫做Levenshtein Distance算法。在Python中是有现成的模块可以帮助做这个的,不过代码也很简单,我这边就用scala实现了一版。 编辑距离 编辑距离是指一个字符串改编成另一个字符串的最短距离,它描述了两个字符串的相近程度。比如: son -> sun ,只需要把o改成u即可,编辑距离为1 xing -> long,需要把x改成l,i改成o,编辑距离为2 o->long,需要在前面加上l,在后面加上ng,编辑距离为3 因此所有修改,移动,删
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。
在Java中,有switch关键字,可以简化if条件判断语句。在scala中,可以使用match表达式替代。
3.将features和plugins两个文件夹拷贝到eclipse安装目录中的” dropins/scala”目录下。进入dropins,新建scala文件夹,将两个文件夹拷贝到“dropins/scala”下
通晓多种语言的人就是能讲多种语言的人。在我看来,通晓多种语言的数据科学家是指使用多种编程语言、工具和技术来获取、清理、探索和建模数据的人。
(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。
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
所有集合的根是Iterator,它提供了一组公共方法,可以用来迭代处理和管理集合数据。
Scala 中提供了基于是否匹配某个条件来执行相应动作的模式匹配,这很类似其他语言的switch-case语句。
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。
3.1 String 在Scala中,String更加方便好用: //原始字符串一对三引号"""括起来,可包含多行字符串,内容不需要转义 """Welcome here. Type "HELP" for help!""" //类型转换 "100.0".toDouble //判断字符串相等直接用"==",而不需要使用equals方法 val s1 = new String("a") s1 == "a" // true //字符串去重 "aabbcc".distinct // "abc"
最基本的练习~: 使用伴生对象: object holder{ class Foo{ private var x = 5} object Foo{def im_in_yr_foo(f: Foo) =
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
ListBuffer:ListBuffer 是可变的 list 集合,可以添加,删除元素,ListBuffer 属于序
函数式编程的核心就是函数应当是首类的。首类表示函数不仅能得到声明和调用,还可以作为一个数据类型用在这个语言的任何地方。
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
蓝桥签约作者、大数据&Python领域优质创作者。管理多个大数据技术群,帮助大学生就业和初级程序员解决工作难题。
偏函数(Partial Function),是一个数学概念它不是"函数"的一种, 它跟函数是平行的概念。 Scala中的Partia Function是一个Trait,其的类型为PartialFunction[A,B],其中接收一个类型为A的参数,返回一个类型为B的结果。
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中的模式匹配类似Java中的switch语句,且更加稳健,本文就将针对Scala中模式匹配的一些基本实例进行介绍:
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。
“开头的标识符为保留的 Scala 编译器产生的标志符使用,应用程序应该避免使用”$"开始的标识符,以免造成冲突。
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。
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。
如果你之前是一名 Java 程序员,并了解 Java 语言的基础知识,那么你能很快学会 Scala 的基础语法。
Spring Boot是一种快速开发框架,它减少了项目的配置和部署过程,让开发者能够更专注于业务逻辑的实现。Scala是一种基于JVM的多范式编程语言,它具有函数式编程和面向对象编程的特性。在本篇文章中,我们将介绍如何将Spring Boot与Scala集成,以在Java生态系统中利用Scala的强大功能。
在本节中,我们将解释 解释器(Interpreter)、解释器组和解释器设置在 Zeppelin 中的作用。 Zeppelin 解释器的概念允许将任何语言或数据处理后端插入 Zeppelin。 目前,Zeppelin 支持 Scala、Python、Flink、Spark SQL、Hive、JDBC、Markdown、Shell 等多种解释器。
3、方法的声明格式 def(x:Int,y:Int) : Int ={} 最后一个冒号后面是返回类型,不加则没有返回值
在 IntelliJ IDEA 2023.1 中, 根据用户的宝贵反馈对新 UI 做出了大量改进。 还实现了性能增强,从而更快导入 Maven,以及在打开项目时更早提供 IDE 功能。 新版本通过后台提交检查提供了简化的提交流程。 IntelliJ IDEA Ultimate 现在支持 Spring Security 匹配器和请求映射的导航。 此版本包含一系列其他值得注意的升级和改进,如下文所述。
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
很多Java开发者在学习Scala语言的时候,往往觉得Scala的语法和用法有些过于复杂,充满语法糖,太“甜”了。在使用Scala编写代码时,由于语法和编写习惯的不同,很多开发者会犯相同或相似的错误。一位Scala狂热爱好者近日总结了十大这样的错误,以供参考。 【51CTO精选译文】对于支持并发和分布式处理、高可扩展、基于组件的应用程序来说,Scala的功能是很强大的。它利用了面向对象和函数式程序设计的优点。这种基于Java虚拟机的语言在宣布Twitter正使用它时受到了最多的冲击(相关51CTO评论:从S
前言: 这篇文章是基于我看过的一篇论文,主要是关于函数式数据结构,函数式堆(优先级队列), 我会以自己的理解写下来,然后论文中出现的代码将会使用scala这们语言。 论文链接: Optimal Purely Functional Priority Queues,另外一个链接: 论文。 这里有个好网站介绍:coursera,全球在线课程,各种课程都有。 scala这们语言的一些学习资料: scala的教程: scala turorials(文档和更高阶的教程这个网站
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