记得<Function Thinking>这本书中提到,现在的编程范式有两类,一类是“命令式编程”,另一类是“函数式编程”,现在我们最常使用的许多语言像c.c++.java都是命令式的,但其中c++和java也都有一些函数式的类库,可见函数式特性还是受一些程序员的青睐的.还有一些纯函数式的语言如 clojure.haskell则完全是纯函数式的.像python.scala则是混合型的,包含两种范式,给程序员提供了巨大的灵活性,使解决问题的方式更多,可谓是程序员的一大利器.现在就以scala语言

排序方法在实际的应用场景中非常常见,Scala里面有三种排序方法,分别是: sorted,sortBy ,sortWith 分别介绍下他们的功能: (1)sorted 对一个集合进行自然排序,通过传递隐式的Ordering (2)sortBy 对一个属性或多个属性进行排序,通过它的类型. (3)sortWith 基于函数的排序,通过一个comparator函数,实现自定义排序的逻辑. 例子一:基于单集合单字段的排序 val xs=Seq(,,,,,) println("=============

//原始方法: //val list=List("abc","bcd","cde") scala> list.sortWith( (s,t) => s.compareTo(t) <0 ) res1: List[String] = List(abc,bcd,cde) //匿名方法: scala> list.sortWith( _.compareTo(_) <0 ) res2: List[String] = List(a

目录[-] 1.   Scala有多cool 1.1.     速度! 1.2.     易用的数据结构 1.3.     OOP+FP 1.4.     动态+静态 1.5.     DSL 1.6.     够复杂 1.7.     够有趣 1.8.     开发社区 2.   lang 2.1.     和Java的异同 2.1.1.  语法 2.1.2.  库 2.2.     变量 2.2.1.  保留字 2.2.2.  变量标识 2.2.3.  变量定义 2.2.3.1     va

参考:https://blog.csdn.net/dymkkj/article/details/77921573 Java和Scala互操作的一个重要的内容就是容器的转换,容器是一个语言的数据结构,表现了一个语言除了语法之外的第二重要气质.所以了解Scala的容器尤为重要. scala--java集合类型转换 一  . scala  <==> java  以下集合可以进行任意,转换.但在某些情况下引入的隐式转换不正确或未引入,仍然无法进行正确转换,如API的例子 scala.collectio

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 用Scala编码的时候,经常会遇到scala集合和Java集合互相转换的case,特意mark一下,加深记忆 scala.collection.Iterable <=> java.lang.Iterable scala.collection.Iterable <=> java.util.Collection scala.collection.Iterator <=>

用 Python 排序数据的多种方法 目录 [Python HOWTOs系列]排序 Python 列表有内置就地排序的方法 list.sort(),此外还有一个内置的 sorted() 函数将一个可迭代对象(iterable)排序为一个新的有序列表. 本文我们将去探索用 Python 做数据排序的多种方法. 排序基础 简单的升序排序非常容易:只需调用 sorted() 函数,就得到一个有序的新列表: 你也可以使用 list.sort() 方法,此方法为就地排序(并且返回 None 来避免混淆).

[习题] 对此字典分别按照value 和key 如何排序? dic1 = {'and':40, 'a':54, 'is':60, 'path':139, 'the':124, 'os':49} In [38]: dic1 = {'and':40, 'a':54, 'is':60, 'path':139, 'the':124, 'os':49} ...: print(sorted(zip(dic1.values(),dic1.keys()))) #按value的值升序 ...: print(sor

对scala中的集合类虽然有使用,但是一直处于一知半解的状态.尤其是与java中各种集合类的混合使用,虽然用过很多次,但是一直也没有做比较深入的了解与分析.正好趁着最近项目的需要,加上稍微有点时间,特意多花了一点时间对scala中的集合类做个详细的总结. 1.数组Array 在说集合类之前,先看看scala中的数组.与Java中不同的是,Scala中没有数组这一种类型.在Scala中,Array类的功能就与数组类似. 与所有数组一样,Array的长度不可变,里面的数据可以按索引位置访问. def

对于java中的集合元素并不能在scala中拿来就用的,需要进行相应的转换. 1. 转换规则如下 从下面可以看出,有些可以相互转换的,有些只能单向转换: scala.collection.Iterable <=> java.lang.Iterable scala.collection.Iterable <=> java.util.Collection scala.collection.Iterator <=> java.util.{ Iterator, Enumerat

3.scala容器 a:focus { outline: thin dotted #333; outline: 5px auto -webkit-focus-ring-color; outline-offset: -2px; } a:hover, a:active { outline: 0; } a { color: #0088cc; text-decoration: none; } a:hover { color: #005580; text-decoration: underline; }

1. Scala基础练习 不使用str.toLong,str.toInt/Integer.valueOf()/Long.valueOf/Integer.parseInt()等,将字符串"123456789" 转化成数字123456789 def method3(): Unit = {    val str = "123456789"    var sum = 0L    for(ch <- str) {//字符串本身就是一个字符数组        sum =

史上最全的spark面试题——持续更新中 2018年09月09日 16:34:10 为了九亿少女的期待 阅读数 13696更多 分类专栏: Spark 面试题   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/Lwj879525930/article/details/82559596 1.spark中的RDD是什么,有哪些特性? 答:RDD(Resilient Distributed D

输入文件 Scalding既可以处理HDFS上的数据,也可以很方便地在本地运行处理一些test case便于debug,Source有好多种 1 TextLine(filename) TextLine(args("input"))或者TextLine("~/data/input.txt") 对每行数据,产生包含'line和'offset两个field的tuple 2 Csv和Tsv 本地文件和HDFS文件都可以用,读时可以指定field名 Tsv(args(&quo

Flink 1.4没出来以前,一直使用Flink 1.3.2,感觉还算稳定,最近将运行环境升级到1.4,遇到了一些坑: 1.需要将可运行程序,基于1.4.0重新编译一次 2.对比了一下flink-conf.yml中的配置,发现一处不同点: # The port under which the web-based runtime monitor listens.# A value of -1 deactivates the web server. 1.3.2:jobmanager.web.port

前言 在搭建大数据Hadoop相关的环境时候,遇到很多了很多错误.我是个喜欢做笔记的人,这些错误基本都记载,并且将解决办法也写上了.因此写成博客,希望能够帮助那些搭建大数据环境的人解决问题. 说明: 遇到的问题以及相应的解决办法是对于个人当时的环境,具体因人而异.如果碰到同样的问题,本博客的方法无法解决您的问题,请先检查环境配置问题. Hadoop伪分布式相关的问题 1,FATAL conf.Configuration: error parsing conf hdfs-site.xml 原因:

1. 环境准备: JDK1.8 hive 2.3.4 hadoop 2.7.3 hbase 1.3.3 scala 2.11.12 mysql5.7 2. 下载spark2.0.0 cd /home/worksapce/software wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.0.0/spark-2.0.0-bin-hadoop2.7.tgz -bin-hadoop2..tgz -bin-hadoop2. spark- 3. 配置系统

一. lambda() 匿名函数   说白了,从字面理解匿名函数就是看不见的函数,那么他的看不见表现在哪里呢? 其实就是在查询的时候他们的类型都是lambda的类型所以叫匿名,只要是用匿名函数写的大家都一个名字都叫lambda 那么我们来看一看他的用法 比如一个很简单的函数计算n 的平方你会怎么写?? 很多人如果没有用过匿名函数的都会这样去写 def func(n): pinrt(func()) 输出结果 这样写是没有问题的 但是经常写函数的你会知道一个问题那就是起函数名是一件非常痛苦的事,而且

1.基础排序算法 sc.textFile()).reduceByKey(_+_,).map(pair=>(pair._2,pair._1)).sortByKey(false).map(pair=>(pair._2,pair._1)).collect //key value交换 sc.setLogLevel("WARN") 2.二次排序算法 所谓二次排序就是指排序的时候考虑两个维度(有可能10次排序) Java版本 package com.dt.java.spark; imp

目标       实现一千万个不重复整数的排序,可以一次性加载到 2G 的内存里. 本文适合于想要了解新语言 Scala 并发异步编程框架 Akka, Future 的筒鞋. 读完本文后,将了解如何综合使用 ForkJoin 框架. Akka 模型.以及 Future 进行并发异步编程,还有一系列小的编程点. 任务拆分 首先要进行任务拆分.要实现一千万个不重复整数的排序, 可以拆分为三个子任务: (1)  生成一千万的不重复整数并写入文件 NumberGeneratorTask: (2) 从文件

基于.net的分布式系统限流组件   在互联网应用中,流量洪峰是常有的事情.在应对流量洪峰时,通用的处理模式一般有排队.限流,这样可以非常直接有效的保护系统,防止系统被打爆.另外,通过限流技术手段,可以让整个系统的运行更加平稳.今天要与大家分享一下限流算法和C#版本的组件. 一.令牌桶算法: 令牌桶算法的基本过程如下: 假如用户配置的平均发送速率为r,则每隔1/r秒速率将一个令牌被加入到桶中: 假设桶最多可以存发b个令牌.当桶中的令牌达到上限后,丢弃令牌. 当一个有请求到达时,首先去令牌桶获取令