listbuffer_来自collect函数的ListBuffer_Scala ListBuffer数据不可访问 - 腾讯云开发者社区

[元素类型](初始元素,...) val list=ListBuffer[Int](1,2,3,4,5) 查看ListBuffer支持哪些api 需要导包 scala> import scala.collection.mutable.ListBuffer...import scala.collection.mutable.ListBuffer scala> val list=ListBuffer[Int](1,2,3,4,5) list: scala.collection.mutable.ListBuffer...: ListBuffer[Int] = list1....--(ListBuffer[Int](2,4,3)) println(newList) ListBuffer(1, 5) --=在原始集合中删除一组元素（不返回一个新的集合） list1....(2,100) println(newList) ListBuffer(1, 2, 100, 4, 5) 遍历原始 val list=ListBuffer[Int](1,2,3,4,5) for(e <

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2021年大数据常用语言Scala（十六）：基础语法学习列表 List 重点掌握

[Int]() 使用ListBuffer(元素1, 元素2, 元素3...)创建可变列表，语法结构： val/var 变量名 = ListBuffer(元素1，元素2，元素3...)...示例一创建空的整形可变列表参考代码 scala> val a = ListBuffer[Int]() a: scala.collection.mutable.ListBuffer[Int] ...= ListBuffer() 示例二创建一个可变列表，包含以下元素：1,2,3,4 参考代码 scala> val a = ListBuffer(1,2,3,4) a: scala.collection.mutable.ListBuffer...import scala.collection.mutable.ListBuffer // 创建不可变列表 scala> val a = ListBuffer(1,2,3) a: scala.collection.mutable.ListBuffer... = ListBuffer(1, 2, 3, 4) // 追加一个列表 scala> a ++= List(5,6,7) res21: a.type = ListBuffer(1, 2, 3, 4,

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Scala 强大的精简语法（示例）

{FileDescription, TaoBaoCategory} import scala.collection.mutable import scala.collection.mutable.ListBuffer...parseDoc(doc) } System.setProperty("Scala.concurrent.context.maxThreads", "4") //设置并发线程数 val listBuffer...= new ListBuffer[Future[(String,String)]]() for ((k,v) <- listId) { listBuffer.append(TaoBaoCategory.ReadCategory...(k,v)) //所有的并发对象存入 listBuffer } val f = Future.sequence(listBuffer) val result = Await.result

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带你快速掌握Scala操作———（3）

使用ListBuffer元素类型创建空的可变列表，语法结构： val/var 变量名 = ListBuffer[Int]() 使用ListBuffer(元素1, 元素2, 元素3…)创建可变列表，语法结构...： val/var 变量名 = ListBuffer(元素1，元素2，元素3...)...示例一创建空的整形可变列表参考代码 scala> val a = ListBuffer[Int]() a: scala.collection.mutable.ListBuffer[Int]...= ListBuffer() 示例二创建一个可变列表，包含以下元素：1,2,3,4 参考代码 scala> val a = ListBuffer(1,2,3,4) a: scala.collection.mutable.ListBuffer...// 创建不可变列表 scala> val a = ListBuffer(1,2,3) a: scala.collection.mutable.ListBuffer[Int] = ListBuffer

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Scala入门与进阶（五）- Scala数组

val l4 = 1 :: 2 :: 3 :: Nil l4: List[Int] = List(1, 2, 3) scala> val l5 = scala.collection.mutable.ListBuffer...[Int]() // 变上的List l5: scala.collection.mutable.ListBuffer[Int] = ListBuffer() scala> l5+=2 //操作和之前的变长数组一样...res29: l5.type = ListBuffer(2) scala> println(l5) ListBuffer(2) 4.

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大数据之脚踏实地学16--Scala列表、元组与映射

当然，如果工作中需要对列表元素进行修改，可以构造可变列表，使用ListBuffer函数即可，该函数需要导入scala.collection.mutable模块 // 构造不可变列表 val ls1 =...(1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 36) ls3 = ListBuffer(1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 36, 57) ls3 = ListBuffer(1,...1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 36, 57, 10, 22, 16, 4, 8) ls3 = ListBuffer(1, 1, 2, 100, 3, 5, 8, 13, 21, 36,...(2, 100, 3, 5, 8, 13, 21, 36, 57, 10, 22, 16, 4, 8) ls3 = ListBuffer(2, 100, 3, 5, 8, 13, 21, 36, 57,...10, 22, 16) ls3 = ListBuffer(100, 3, 5, 8, 13, 21, 36, 57, 10, 16) 可变列表的改如果工作中设计到可变列表元素的修改时，便可以借助于“

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大数据技术之_16_Scala学习_07_数据结构(上)-集合

10.8.4 ListBuffer ListBuffer 是可变的 list 集合，可以添加、删除元素，ListBuffer 属于序列。... = { // 创建 ListBuffer val list0 = ListBuffer[Int](1, 2, 3) println(list0) // ListBuffer(1...[Int] // 空的ListBuffer list1 += 4 list1.append(5) println(list1) // ListBuffer(4, 5) ...) // ListBuffer(1, 2, 3, 4, 5, 5, 6) val list2 = list0 ++ list1 println(list2) // ListBuffer(...(1, 2, 3) list0(2)=3 item=1 item=2 item=3 ListBuffer(4, 5) ListBuffer(4, 5, 5, 6) ListBuffer(1, 2, 3,

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Spark RDD篇

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【Spark数仓项目】需求三：地图位置解析进一步优化

util： package com.yh.acc import org.apache.spark.util.AccumulatorV2 import scala.collection.mutable.ListBuffer...class CutmAccumulatorString extends AccumulatorV2[String, ListBuffer[String]] { val list = new ListBuffer...override def isZero: Boolean = list.isEmpty // 复制累加器对象 override def copy(): AccumulatorV2[String, ListBuffer...)) { list.append(v) } }*/ // 合并累加器 override def merge(other: AccumulatorV2[String, ListBuffer...++=(other.value) //list.addAll() } // 获取累加器的结果 override def value: ListBuffer[String] = list

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Java 中的屠龙之术：如何修改语法树？

由于com.sun.tools.javac.util.List使用起来不方便，所以又在其上面封装了一层，这个封装类是ListBuffer，此类的操作和我们平时经常使用的java.util.List用法非常类似...public class ListBuffer extends AbstractQueue { public static ListBuffer of(T x) {...ListBuffer lb = new ListBuffer(); lb.add(x); return lb; } /**...() { clear(); } /** Append an element to buffer. */ public ListBuffer append... testStatement = new ListBuffer(); JCTree.JCBlock testBody = treeMaker.Block(0,

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Scala入门篇顶

= 100 :13: error: value update is not a member of List[Int] list(0) = 100 可变List(ListBuffer...) scala> import scala.collection.mutable.ListBuffer import scala.collection.mutable.ListBuffer scala...> val lb = ListBuffer(1,2,3,4) lb: scala.collection.mutable.ListBuffer[Int] = ListBuffer(1, 2, 3, 4)...scala> lb += (8,9) res2: lb.type = ListBuffer(1, 2, 3, 4, 8, 9) scala> lb res3: scala.collection.mutable.ListBuffer...[Int] = ListBuffer(1, 2, 3, 4, 8, 9) scala> lb(0) = 100 scala> lb res5: scala.collection.mutable.ListBuffer

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spark遍历hdfs目录下所有文件

{ArrayBuffer, ListBuffer} object HDFSUtils { def main(args: Array[String]): Unit = { val files...= new Path(hdfsDirectory) val iterator = fileSystem.listFiles(fsPath, true) val list = new ListBuffer

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【Spark篇】---Spark中transformations算子二

import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import scala.collection.mutable.ListBuffer...= sc.makeRDD(List("a","b","c"),3) rdd.mapPartitionsWithIndex((index,iter)=>{ val list = ListBuffer...import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD import scala.collection.mutable.ListBuffer...repartition(4) val result = rdd3.mapPartitionsWithIndex((partitionIndex,iter)=>{ val list = ListBuffer...import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD import scala.collection.mutable.ListBuffer

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Spark常用Transformations算子(一)

val list = new ListBuffer[String]() while(x.hasNext) { // 模拟写入数据库 list += x.next() + "写入数据库...= sc.parallelize(dataArr, 3); val result = rdd.mapPartitionsWithIndex((index,x) => { val list = ListBuffer...rdd.coalesce(6,true) val results = coalesceRdd.mapPartitionsWithIndex((index,x) => { val list = ListBuffer...rdd.coalesce(6,false) val results2 = coalesceRdd2.mapPartitionsWithIndex((index,x) => { val list = ListBuffer...rdd.coalesce(2,true) val results3 = coalesceRdd3.mapPartitionsWithIndex((index,x) => { val list = ListBuffer

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scala 容器详细解释

ListBuffer和ArrayBuffer是常用的buffer实现。顾名思义，ListBuffer依赖列表（List），支持高效地将它的元素转换成列表。...ListBuffer 类似于数组缓冲。...区别在于前者内部实现是链表，而非数组. val buf = scala.collection.mutable.ListBuffer.empty[Int] buf: scala.collection.mutable.ListBuffer...[Int] = ListBuffer() scala> buf += 1 res35: buf.type = ListBuffer(1) scala> buf += 10 res36: buf.type...= ListBuffer(1, 10) scala> buf.toList res37: List[Int] = List(1, 10) StringBuilders 数组缓冲用来构建数组，列表缓冲用来创建列表

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Spark跑「DBSCAN」算法，工业级代码长啥样？

import scala.collection.mutable.ListBuffer import org.apache.spark.HashPartitioner //定义合并函数：将有共同核心点的临时聚类簇合并...val mergeSets = (set_list: ListBuffer[Set[Long]]) =>{ var result = ListBuffer[Set[Long]]() while (set_list.size...rdd.partitionBy(new HashPartitioner(partition_cnt)) .mapPartitions(iter => { val buffer = ListBuffer

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快速入门Flink (5) ——DataSet必知必会的16种Transformation操作(超详细!建议收藏!)

[(Int, String)] = ListBuffer[Tuple2[Int,String]]() data1.append((1,"zhangsan")) data1.append...[(Int, String)] = ListBuffer[Tuple2[Int,String]]() data2.append((1,"beijing")) data2.append((...[(Int, String)] = ListBuffer[Tuple2[Int,String]]() data1.append((1,"zhangsan")) data1.append...[(Int, String)] = ListBuffer[Tuple2[Int,String]]() data2.append((1,"beijing")) data2.append((...{ExecutionEnvironment, _} import scala.collection.mutable.ListBuffer /* * @Author: Alice菌 * @Date:

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Spark优化(二)----资源调优、并行度调优

{Partitioner, SparkConf, SparkContext} import scala.collection.mutable.ListBuffer object PartitionerTest..."),(1,"b"),(3,"c"),(4,"d"),(5,"e"),(6,"f")),2) rdd.mapPartitionsWithIndex((index,iter)=>{ val list: ListBuffer...[(Int, String)] = new ListBuffer[(Int,String)]() while (iter.hasNext){ val one: (Int, String) = iter.next...Int = key.toString.toInt % numPartitions }) newRDD.mapPartitionsWithIndex((index,iter)=>{ val list: ListBuffer...[(Int, String)] = ListBuffer[(Int,String)]() while(iter.hasNext){ val one: (Int, String) = iter.next(

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基于flink的电商用户行为数据分析【3】| 实时流量统计

org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow import org.apache.flink.util.Collector import scala.collection.mutable.ListBuffer...KeyedProcessFunction[Long, UrlViewCount, String]#OnTimerContext, out: Collector[String]): Unit = { // 新建一个ListBuffer...，用于存放状态列表中的数据 val allUrlViews: ListBuffer[UrlViewCount] = new ListBuffer[UrlViewCount]()...// 清除状态 urlState.clear() // 按照 count 大小排序 val sortedUrlViews: ListBuffer

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Spark Core入门2【RDD的实质与RDD编程API】

import scala.collection.mutable.ListBuffer scala> rdd6.combineByKey(x => ListBuffer(x), (a: ListBuffer...[String], b: String) => a += b, (m: ListBuffer[String], n: ListBuffer[String]) => m ++= n) res4: org.apache.spark.rdd.RDD...[(Int, scala.collection.mutable.ListBuffer[String])] = ShuffledRDD[7] at combineByKey at :29...scala> res4.collect res5: Array[(Int, scala.collection.mutable.ListBuffer[String])] = Array((1,ListBuffer...(dog, cat, turkey)), (2,ListBuffer(salmon, rabbit, gnu, wolf, bear, bee))) 实质： ?

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scala(十五) List

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