3. 类.对象.继承和trait 3.1 类 3.1.1 类的定义 Scala中,可以在类中定义类.以在函数中定义函数.可以在类中定义object:可以在函数中定义类,类成员的缺省访问级别是:public //在Scala中,类不用声明为public //Scala源文件中可以包含多个类,所有这些类都具有公有可见性 class Person { //val修饰的变量是只读属性,相当于Java中final修饰的变量,只提供get() val id = "1" //var修饰的变量,提供g

Spark内核是由Scala语言开发的,因此使用Scala语言开发Spark应用程序是自然而然的事情.如果你对Scala语言还不太熟悉,可 以阅读网络教程A Scala Tutorial for Java Programmers或者相关Scala书籍进行学习. 本文将介绍3个Scala Spark编程实例,分别是WordCount.TopK和SparkJoin,分别代表了Spark的三种典型应用. 1. WordCount编程实例 WordCount是一个最简单的分布式应用实例,主要功能是统计输

Scala进阶之路-Scala中的枚举用法案例展示 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. Scala中的枚举值和Java中的枚举值有点差别,不过使用起来也都差大同小异,我这里分别写了一个Java定义枚举类型和Scala定义枚举类型的案例. 一.Java中定义枚举类型案例展示 /* @author :yinzhengjie Blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/Scala%E8%BF%9B%E9%98%B6%E4%B9%

sbt打包Scala写的Spark程序,打包正常,提交运行时提示找不到对应的类 详述 使用sbt对写的Spark程序打包,过程中没有问题 spark-submit提交jar包运行提示找不到对应的类 解决 编译环境没有变化,将代码拷贝到其他项目下打包可以运行,无解 偶然发现IDEA打开的sbt文件显示很多错误,查看详情发现存在错误:java-lang-ClassNotFoundException-org-jetbrain,遂谷歌之,找到了这个网页 ,说是IDEA的bug,打开use sbt she

解惑:在Ubuntu18.04.2的idea上运行Scala支持的spark程序遇到的问题 一.前言 最近在做一点小的实验,用到了Scala,spark这些东西,于是在Linux平台上来完成,结果一个最简单的入门程序搞了一两天,出了汗颜之外,对于这些工具的难用性也有了深刻的认知,难怪Hadoop的几个公司会渐渐走向衰落. 二.解惑 如果大家看过我之前的博客就知道,我是用过Hadoop,spark的,当时就遇到了非常多的麻烦,这些产品迭代的比较快,每个版本对于之前的兼容性可以说是微乎其微,因此版本

[学习笔记] /*reduceByKey(function)reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行function的reduce操作(如前所述),因此,Key相同的多个元素的值被reduce为一个值,然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对. reduceByKey(_+_)是reduceByKey((x,y) => x+y)的一个 简洁的形式*/ val rdd08 = sc.parallelize(List((1, 1),  (1, 4),(1,

withSpout在spark中是用来做DAG可视化的,它在代码里的用法如下(以map为例,spark 2.0.0版本) def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] = withScope { val cleanF = sc.clean(f) new MapPartitionsRDD[U, T](this, (context, pid, iter) => iter.map(cleanF)) } 因为对scala语法比较生疏,初次见面,一脸懵逼,这里的with

.创建好Maven项目之后(记得添加Scala框架到该项目),修改pom.xml文件,添加如下内容: <properties> <spark.version></spark.version> <scala.version>2.11</scala.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark&l

1.新建一个Spark项目 2.选择maven,用模板创建项目 如果 没有这个模板,我们需要添加一个 我们这里使用的是1.6版本Archetype Group Id : net.alchim31.maven Archetype Artifact Id : scala-archetype-simple Archetype Version : 1.6 3.填写GoupId等. 4.选择本地的maven配置文件和仓库 5.创建完毕 这里我们要注意项目pom.xml文件中的配置 核对scala版本 并在

场景 好的,假设项目数据调研与需求分析已接近尾声,马上进入Coding阶段了,辣么在Coding之前需要干马呢?是的,“统一开发工具.开发环境的搭建与本地测试.测试环境的搭建与测试” - 本文详细记录实际Spark项目开发环境的搭建. 分析 开发工具 操作系统:win 10 JDK 版本 :jdk1.8.0_91 Scala版本:2.10.6 MAVEN版本:apache-maven-3.3.9 集成开发工具:IntelliJ IDEA 2016.1.3 开发主要语言:scala 开发环境的搭建

本地模式问题系列: 问题一:会报如下很多NoClassDefFoundError的错误,原因缺少相关依赖包 Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/fs/FSDataInputStream at org.apache.spark.SparkConf.loadFromSystemProperties(SparkConf.scala:76) at org.apache.spar

Scala中的 apply 方法有着不同的含义, 对于函数来说该方法意味着调用function本身, 以下说明摘自Programming in Scala, 3rd Edition Every function value is an instance of some class that extends one of several FunctionN traits in package scala, such as Function0 for functions with no parame

1.创建多行字符串,只要把多行字符串放在3个双引号间("""...""")即可.这是Scala对于here document,或者叫heredoc的支持.这里我们创建一个三行长的字符串: MultiLine.scala val str = """Hello world! How are you! Good morning!""" println(str) 输出如下: Hello worl

1.环境搭建 基础环境配置 jdk+idea+maven+scala2.11.以上工具安装配置此处不再赘述. 2.源码导入 官网下载spark源码后解压到合适的项目目录下,打开idea,File->open 找到源码文件夹,选中spark-parent的pom文件,确定-> open as a project.接下来就是漫长的依赖解析过程. 3.依赖解析完成后,得到一个漂亮的spark项目 4. 尝试编译.最近需要用到spark-sql相关的东西,我们先尝试编译一下spark-sql,在ide

形式:(参数)=> 表达式  [ 一种匿名函数 ] 例1:map(x => x._2) 解:x=输入参数,“=>” 右边是表达式(处理参数): x._2 : x变为(**,x,**...)元组的第二个元素: map ():将每一条输入参数映射为一个新的对象,在spark中会生成新的RDD,如下 flatmap ()对比 例2:filter(line=>line.split(",")=="Tom")- 过滤 解:先 line.split(“,”

split()函数: def split(arg0: String): Array[String] def split(arg0: String, arg1: Int): Array[String] scala> "a-b-c-d-e".split("-",3)res0: Array[String] = Array(a, b, c-d-e) scala> "a-b-c-d-e".split("-",4)res1:

1.找到spark安装目录 E:\spackLearn\spark-2.3.3-bin-hadoop2.7\jars 里面放的是spark的所有依赖jar包 2.从idea里面javalib导入即可调用里面的function

1.作为“通配符”,类似Java中的*.如import scala.math._2.:_*作为一个整体,告诉编译器你希望将某个参数当作参数序列处理!例如val s = sum(1 to 5:_*)就是将1 to 5当作参数序列处理.3.指代一个集合中的每个元素.例如我们要在一个Array a中筛出偶数,并乘以2,可以用以下办法:a.filter(_%2==0).map(2*_).又如要对缓冲数组ArrayBuffer b排序,可以这样:val bSorted = b.sorted(_4.在元组中

1.存在性类型:Existential types def foo(l: List[Option[_]]) = ... 2.高阶类型参数:Higher kinded type parameterscase class A[K[_],T](a: K[T]) 3.临时变量:Ignored variables val _ = 5 4.临时参数:Ignored parameters List(1, 2, 3) foreach { _ => println("Hi") } 5.通配模式:W

参见链接 http://blog.csdn.net/i6448038/article/details/50017427

转载地址:http://jingpin.jikexueyuan.com/article/47043.html 本文先叙述如何配置eclipse中maven+scala的开发环境,之后,叙述如何实现spark的本地运行.最后,成功运行scala编写的spark程序. 刚开始我的eclipse+maven环境是配置好的. 系统:win7 eclipse版本:Luna Release(4.4.0) maven是从EclipseMarket中安装的,如图1. 当初构建eclipse+maven环境时,仅