为了更好的驾驭spark,最近在学习scala语言特性,主要看《快学scala》,顺便把一些自己认为有用的代码记下来。
package examples object Example13 extends App{ //可变集合和不可变集合 val iMap = scala.collection.immutable.Map("1"->2,"2"->2) println(iMap) println(iMap+("3"->3))//新创建一个map,并加上一个元素. 没有 +=函数 println(iMap) val mMap = scala.collection.mutable.Map("1"->2,"2"->2) println(mMap) println(mMap+=("3"->3))//改变原来的map,并返回新的map println(mMap) //集合有很多方法,用IDE开发有提示,比较方便 //举例:reduceLeft,scanLeft,getOrElse val partial_function_res = "-3+4".collect{case '+' =>1;case '-' => -1;} println(partial_function_res) //拉链操作 val names=List("linger","angel") val ages=List("25","24") println(names zip ages) //遍历操作可以用iterator //赖视图 import scala.math._ val powers = (1 until 1000).view.map(pow(10,_)) //并不会马上执行计算.类似spark的rdd的transform powers(99)//会执行计算 pow(10,99) //赖视图如果加上force,则会强制进行计算,比如 (1 until 2).view.map(pow(10,_)).force //赖视图的还有一个好处,就是如果集合进行多次变换,则可以省去产生中间结果 (1 until 2).view.map(pow(10,_)).map (1/_).force //平常我们用到的集合都是非线程安全的,scala有一些线程安全的特质,可以混入那些结合,使其线程安全. //另外,还可以使用java.util.concurrent的线程安全的集合 }
输出
Map(1 -> 2, 2 -> 2) Map(1 -> 2, 2 -> 2, 3 -> 3) Map(1 -> 2, 2 -> 2) Map(2 -> 2, 1 -> 2) Map(2 -> 2, 1 -> 2, 3 -> 3) Map(2 -> 2, 1 -> 2, 3 -> 3) Vector(-1, 1) List((linger,25), (angel,24))
本文作者:linger
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时间: 2024-12-19 17:59:06