映射 映射是对偶的集合. 声明映射 映射是对偶的集合. a.声明映射 b.映射中的键值对称作对偶,用( , )表示 c.当映射中不存在key时,取值会报错,解决方案是使用 contains方法,或者getOrElse方法 默认使用的映射中的value是不可修改的,位于scala.collection.immutable包中.如果要修改,必须使用位于scala.collection.mutable包中的Map类型 如果要迭代每一个对偶,还是使用for循环 看代码: object TestScala…

创建Map //创建一个不可变的Map val ages = Map("Leo" -> 30,"Jen" ->25,"Jack" ->23) ages("Leo") =31 //创建一个可变的Map val ages =scala.collection.mutable.Map("Leo" ->30,"Jen" ->25,"Jack" -&…

Map结构是一种非常常见的结构,在各种程序语言都有对应的api,由于Spark的底层语言是Scala,所以有必要来了解下Scala中的Map使用方法. (1)不可变Map特点: api不太丰富 如果是var修饰,引用可变,支持读写 如果是val修饰,引用不可变,只能写入一次值,其后只读 var a:Map[String,Int]=Map("k1"->1,"k2"->2)//初始化构造函数 a += ("k3"->3)//添加元素…

1. Map集合 1.1 Scala中的Map介绍 Scala中的Map 和Java类似,也是一个散列表,它存储的内容也是键值对(key-value)映射,Scala中不可变的Map是有序的,可变的Map是无序的. Scala中,有可变Map (scala.collection.mutable.Map) 和 不可变Map(scala.collection.immutable.Map) 1.2 构建map 构建不可变map ​ Scala中的不可变Map是有序,构建Map中的元素底层是Tuple2…

scala 两个map合并,key相同时value相加 1.map自带的合并操作 2.map函数 2.1示例 2.2合并两个map 3.用foldLeft 3.1 语法 3.2 合并两个map 1.map自带的合并操作 val map1 = Map("key1" -> 1, "key2" -> 3, "key3" -> 5) val map2 = Map("key2" -> 4, "key3&…

在scala中数组分为不可变长数组(在immutable包下)和可变长数组(在mutable包下) 不可变长数组指的是长度不可变,但是数组中角标对应的元素的值是可变的 可变数组指的是长度和数组中角标对应的元素都是可变的. object ArrayDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { /** * 不可变数组一旦初始化,数组的长度就是不可变的,不能往数组中添加任 * 何元素 */ val arr = Array[Int](1, 2, 3, 4,…

我们定义变量的时候分为var可变变量和val不可变变量. 我们使用容器的时候也分为可变容器和不可变容器. List和Tuple本身就是不可变的,set和map分为可变和不可变的,默认为不可变. 我们看这样一个例子 var list = List(“Hello”,“World”); list += “Scala”; 这样的一段代码怎么理解呢?var是可变的啊,List是不可变的,怎么能结合使用呢?List为啥还能添加元素呢? 首先,我们理解为啥List不可变还能添加元素. 我们原本的list是不可…

import Array._ import scala.collection.mutable.Set object DataStructure { def main(args:Array[String]):Unit={ //数组 var z:Array[String] = new Array[String](3); var z1 = new Array[String](3); z(0)="hello"; z1(0)="world"; var z2 = Array(&…

/** * 序列分为可变长和不可变长,序列其实就是list,底层是链表结构 * 特点:插入有序,可重复,增加和移除元素很快,查询慢 * 不可变长序列:List * 可变长序列:ListBuffer */ /** * 不可变长序列List ,长度不可变,角标元素也不可变 */ val list = List(1,2,3,4,5) /*list(0) = 11 println(list(0)) // Error:(17, 5) value update is not a member of List…

需求,安全检查,例如Linux系统,用户安全检查,配置项检查等,这些检查的规则在Drools里面去实现,数据传送过来即可, 问题:如何定义数据结构,不同的检查项会有不同的数据结构,如何规范呢? 思路: 使用map嵌套的思路,检查的数据输出过来是json的格式发送到kafka,然后spark streaming程序直接读取json,然后转为map进行处理. 遇到的问题,一开始代码是使用scala.util.parsing.json.JSON.parseFull(string),这样返回的可能是ma…