1. List 转 Seq: List<String> tmpList = new ArrayList<>(); tmpList.add("abc"); Seq<String> tmpSeq = JavaConverters.asScalaIteratorConverter(tmpList.iterator()).asScala().toSeq(); 2. Seq 转 List: List<String> tmpList = scala.

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 <=>

在上期讨论中我们介绍了Scala Macros,它可以说是工具库编程人员不可或缺的编程手段,可以实现编译器在编译源代码时对源代码进行的修改.扩展和替换,如此可以对用户屏蔽工具库复杂的内部细节,使他们可以用简单的声明方式,通过编译器自动产生铺垫代码来实现工具库中各种复杂的类型.对象及方法函数的构建.虽然Def Macros可能具备超强的编程功能,但同时使用者也普遍认为它一直存有着一些严重的诟病:包括用法复杂.容易犯错.运算行为难以预测以及没用完善的集成开发环境工具(IDE)支持等.这些恶评主要是因

Scala's object-oriented collections support mutable and immutable type hierarchies. Also support functional higher-order operations such as map, filter, and reduce that let you use expression-oriented programming in collections. Higher-order operatio

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

1.数组 Scala数组与Scala序列是兼容的 - 在需要Seq[T]的地方可由Array[T]代替.最后,Scala数组支持所有的序列操作. 隐式转换 方法1:通过scala.collection.mutable.WrappedArray将数组转换成序列 /* ---示例代码----*/ scala> val va=Array(1,2,3) va: Array[Int] = Array(1, 2, 3) scala> val seq1:Seq[Int] = va seq1: Seq[Int

在Scala中存在好几个Zip相关的函数,比如zip,zipAll,zipped 以及zipWithIndex等等.我们在代码中也经常看到这样的函数,这篇文章主要介绍一下这些函数的区别以及使用. 1.zip函数将传进来的两个参数中相应位置上的元素组成一个pair数组.如果其中一个参数元素比较长,那么多余的参数会被删掉.看下英文介绍吧: Returns a list formed from this list and another iterable collection by combining

1.使用队列 队列是一种那个先进先出的队列.1)创建一个队列. scala> import scala.collection.mutable.Queue import scala.collection.mutable.Queue scala> var fruits = Queue[String]() fruits: scala.collection.mutable.Queue[String] = Queue() scala> fruits += "apple" res

1:Scala和Java的对比: 1.1:Scala中的函数是Java中完全没有的概念.因为Java是完全面向对象的编程语言,没有任何面向过程编程语言的特性,因此Java中的一等公民是类和对象,而且只有方法的概念,即寄存和依赖于类与对象中的方法.Java中的方法是绝对不可能脱离类和对象独立存在的. 1.2:Scala是一门既面向对象,又面向过程的语言.因此在Scala中有非常好的面向对象的特性,可以使用Scala来基于面向对象的思想开发大型复杂的系统和工程,而且Scala也面向过程,因此Scal

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

[From]  https://www.programcreek.com/scala/org.scalatest.FunSuite org.scalatest.FunSuite Scala Examples The following code examples show how to use org.scalatest.FunSuite. These examples are extracted from open source projects. You can vote up the ex

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

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

date: 2019-08-07 11:15:00 updated: 2019-11-25 20:00:00 Scala编程 笔记 1. makeRDD 和 parallelize 生成 RDD def parallelize[T: ClassTag]( seq: Seq[T], numSlices: Int = defaultParallelism): RDD[T] def makeRDD[T: ClassTag]( seq: Seq[T], numSlices: Int = defaultP

RDD.Action触发SparkContext.run,这里举最简单的例子rdd.count() /** * Return the number of elements in the RDD. */ def count(): Long = sc.runJob(this, Utils.getIteratorSize _).sum Spark Action会触发SparkContext类的runJob,而runJob会继续调用DAGSchduler类的runJob DAGSchduler类的run

5.2.从数据中提取合适的特征 [root@demo1 ch05]# sed 1d train.tsv > train_noheader.tsv[root@demo1 ch05]# lltotal 42920-rw-r--r-- 1 root root 21972457 Jan 31 15:03 train_noheader.tsv-rw-r--r-- 1 root root 21972916 Jan 31 15:00 train.tsv[root@demo1 ch05]# hdfs dfs -

说明: 这是本书的第八章内容,由于项目需要,提到前面来看啦~~~O(∩_∩)O 一.模板template的定义 Play中的模板是html代码和Scala代码的混合而成的,其中Scala代码以@开头,一个简单的模板如下: @(product: List[Product], count: Integer) <dl> @for(product <- products) { <!-- A Scala "for" loop --><dt><a h

在开始讨论Akka中对Actor的生命周期管理前,我们先探讨一下所谓的Actor编程模式.对比起我们习惯的行令式(imperative)编程模式,Actor编程模式更接近现实中的应用场景和功能测试模式.这是因为Actor是靠消息来驱动的,每种消息代表一项功能的运算指令.由于消息驱动式的程序是松散耦合的,每项功能都是在独立的线程中运算,互不干扰依赖,所以我们可以很自然的分开来实现各项功能以及独立测试每项功能.虽然Akka同时提供了Java和Scala两种API,但可能由于Akka本身是用Scala

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操

spark的机器学习库,包含常见的学习算法和工具如分类.回归.聚类.协同过滤.降维等使用算法时都需要指定相应的数据集,下面为大家介绍常用的spark ml 数据类型.1.本地向量(Local Vector)存储在单台机器上,索引采用0开始的整型表示,值采用Double类型的值表示.Spark MLlib中支持两种类型的矩阵,分别是密度向量(Dense Vector)和稀疏向量(Spasre Vector),密度向量会存储所有的值包括零值,而稀疏向量存储的是索引位置及值,不存储零值,在数据量比较大

Spark SQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了2个编程抽象:DataFrame和DataSet,并且作为分布式SQL查询引擎的作用. Hive SQL是转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢.所有Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快!  SparkSession SparkSession是