模型出错了,请稍后重试~
def reduce[A1 >: A](op: (A1, A1) ⇒ A1): A1
本篇作为scala快速入门系列的第十六篇博客,为大家带来的是关于函数式编程的相关内容。
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。
scala 中的所有集合类位于 scala.collection 或 scala.collection.mutable,scala.collection.immutable,scala.collection.generic 中
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。
1.集合操作练习 //创建一个List val lst0 = List(1,7,9,8,0,3,5,4,6,2) //将lst0中每个元素乘以10后生成一个新的集合 lst0.map(x => x*10 ) OR lst0.map(_*10 ) //将lst0中的偶数取出来生成一个新的集合 lst0.filter(x => x%2==0) lst0.filter(x => x%2==0).map(_*5) //将lst0排序后生成一个新的集合 lst0.sorted lst0.sortBy(x => x
目录 前言 Shapeless简介 The Type Astronaut's Guide to Shapeless简介 总结 一、前言 在我的2016,感恩、乐观、努力一文中,说2017年要进行技术储备,开始写第一本书或者翻译第一本书,当时未免是夸下海口,但是很快机会就来了,在学scala基础的过程中碰到了shapeless框架,恰好其有一本英文官方指导,链接地址为The Type Astronaut's Guide to Shapeless,很薄的一本书,100多页,于是就想能不能将其翻译下
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。
该文章介绍了如何使用Monoid类型进行并行计算和并行序列化。首先介绍了Monoid的概念,以及如何使用Scalaz库中的Monoid类型进行并行计算。然后介绍了如何使用Monoid类型进行并行序列化,并提供了几个例子。最后还介绍了如何使用Monoid类型进行并行处理,并提供了几个例子。
各元素在 RDD 中出现的次数 返回{(key1,次数),(key2,次数),…(keyn,次数)} scala
TIOBE 公布了 2024 年 6 月编程语言的排行榜:www.tiobe.com/tiobe-index…
转载自:https://blog.csdn.net/t1dmzks/article/details/70667011
因为公司有在跑的Scala程序,为了解决一些常见的BUG,我也是自学了Scala,浅谈一下使用心得把。
这是我在11月15日成都OpenParty分享的一个题目,确有标题党的嫌疑。Scala自然不是无所不能,Java也没有这么差劲,我只希望给Java程序员提供另外一条可能的选择。在Java 8后,我对Java的怨念已经没有那么强烈了,然而,Scala的优势仍然存在。 比较Java 8,我重点讲解了Scala的如下优势: 简洁代码 支持OO与FP 高阶函数 丰富的集合操作 Stream支持 并发支持 简洁代码 Scala提供的脚本特性以及将函数作为一等公民的方式,使得它可以去掉不少在Java中显得冗余的代码,
IDE 提供的丰富特性对软件开发极为有用,大大提高了程序员的生活质量。这一点同样适用于数据科学家。然而,因为数据科学家除了可以选择传统的 IDE,还可以选择 Jupyter notebook 这样在浏览器中运行的新工具。因此,数据科学家——特别是刚入门数据科学的新手——可能会困惑该使用哪个开发环境。
ListBuffer:ListBuffer 是可变的 list 集合,可以添加,删除元素,ListBuffer 属于序
IntelliJ IDEA 2024.1 版本带来了全方位的功能更新和改进,针对 Java、Kotlin、Scala 等语言提供了更深层次的支持和全新的开发工具,增强的代码补全、终端重构、多语言测试覆盖等特性显著提高了开发者的工作效率。此外,AI 助手的解绑、新的编辑器功能和代码审查工具的优化进一步加强了其作为先进 IDE 的地位。
返回一个由RDD的前n个元素组成的数组 take 的数据也会拉到 driver 端, 应该只对小数据集使用
在上一篇集合的分享中,讲解了Scala中集合的基本概述以及常用集合的基本操作,本次住要分享Scala中集合更高级的操作。
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。
由于计算过程是在内存进行,然后spill出来,每到达一个checkpoint就会将内存中的数据写入到磁盘,这个功能就是手动使其到达checkpoint
(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。
第十一章 数据结构(下)-集合操作11.1 集合元素的映射-map11.1.1 map 映射函数的操作11.1.2 高阶函数基本使用案例1+案例211.1.3 使用 map 映射函数来解决11.1.4 模拟实现 map 映射函数的机制11.1.5 课堂练习11.2 集合元素的扁平-flatMap11.3 集合元素的过滤-filter11.4 集合元素的化简-reduce11.5 集合元素的折叠-fold11.6 集合元素的扫描-scan11.7 集合的综合应用案例11.8 集合的合并-zip11.9 集合的迭代器-iterator11.10 流-Stream11.11 视图-view11.12 线程安全的集合11.13 并行集合11.14 操作符第十二章 模式匹配12.1 match12.2 守卫12.3 模式中的变量12.4 类型匹配12.5 数组匹配12.6 列表匹配12.7 元组匹配12.8 对象匹配12.9 变量声明中的模式12.10 for表达式中的模式12.11 样例(模板)类12.12 case 语句的中置(缀)表达式12.13 匹配嵌套结构12.14 密封类
Monoid是数学范畴理论(category theory)中的一个特殊范畴(category)。不过我并没有打算花时间从范畴理论的角度去介绍Monoid,而是希望从一个程序员的角度去分析Mo
泛函编程方式其中一个特点就是普遍地使用递归算法,而且有些地方还无法避免使用递归算法。比如说flatMap就是一种推进式的递归算法,没了它就无法使用for-comprehension,那么泛函编程
本文总结了Flink Streaming的算子操作,统统简单实现一次算子操作类型,更加熟悉了Flink带来的便利,有时间可以浏览一次,理解一次,后面具体使用的时候,可以进行查看
我们将来使用Spark/Flink的大量业务代码都会使用到函数式编程。下面的这些操作是学习的重点。
创建变长数组,需要提前导入ArrayBuffer类 import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
Flink和Spark类似,也是一种一站式处理的框架;既可以进行批处理(DataSet),也可以进行实时处理(DataStream)。
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:
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
该文介绍了技术社区中的内容编辑人员需要对提交的代码进行总结、编译、发布,同时介绍了具体的代码规范、代码评审和测试,以及如何使用技术社区的协作工具进行代码提交、评审和沟通。
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。
IntelliJ IDEA 2024.1 版本引入了许多新功能和改进,旨在提高开发效率和简化开发流程。主要亮点包括全行代码完成、对 Java 22 功能的支持、新航站楼、编辑器中的粘滞线、AI 助手的改进、用户体验提升、对 Java 和 Kotlin 的多项增强、改进的版本控制系统、构建工具、运行/调试体验、框架和技术支持,以及数据库工具和 Web 开发的改进。
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;
在Scala中,它和Java一样也是拥有方法和函数。Scala的方法是类的一部分,而函数是一个对象可以赋值给一个变量。换句话来说,在类中定义的函数即是方法。
在日常项目开发中,我们几乎都会用到Scala中的集合以及一些集合操作。由于 Scala 中的集合操作灵活多变,对于刚接触Scala的开发者,在选用何种集合以及使用何种集合操作就显得不那么合理了,虽然大
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
到Scala官方下载地址下载:http://scala-lang.org/download/
除了在模式匹配中使用之外,unapply 方法可以让你结构 case class 来提取它的字段,如:
之前,学习过了使用for表达式来遍历集合。我们接下来将学习scala的函数式编程,使用foreach方法来进行遍历、迭代。它可以让代码更加简洁。
这是我以前在知乎上看到关于类继承作用的回答,虽不完全正确,却十分明确的表达出了好的代码应避免类继承而尽量使用类组合。Scala 显然也非常赞同这一点,以至于有了 trait,又叫做特质。当我们定义特质时,应该要遵循这样的原则:一个 trait 只干一件事,如果要干多件事,就定义多个 trait,然后使用一个类来 extends 这些 traits
Option 是一个表示有可能包含值的容器。 Option 本身是泛型的,并且有两个子类: Some[T] 或 None
继续Scala从零起步系列,在前文分享变量和标识符的基础上,本文介绍Scala中的运算符。简单地说,Scala中的运算符和其他编程语言中的运算符并无太大区别,更多都是相同或者相近的,但是出于系列文章的内容完整性,仍然单开此文对其予以介绍。
其中Nil表示空列表,::符号表示在列表前面追加元素,所以如果没有后面的Nil,Scala就会报错。
Scala 有方法与函数,二者在语义上的区别很小。Scala 方法是类的一部分,而函数是一个对象可以赋值给一个变量。换句话来说在类中定义的函数即是方法。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云