参考链接： Java中的final最终变量 先上实例代码： package JavaDay5_29; import org.junit.jupiter.api.Test; import java.lang.reflect.Field... e.printStackTrace(); } System.out.println(demo1.getList()); } } 上述代码中第一个注释部分表示该...但通过Java反射机制可以获取list字段并更改它的引用。程序运行结果如下： 从结果可以看出final类型成员变量确实被更改了。
java通过反射获取类中public 方法和属性并赋值调用 1.java通过反射获取类中public 方法的返回类型 方法名 参数类型的实现方法并打印出来. 1 import java.lang.reflect.Method...二 通过反射获取类属性(String int List 实体类)并动态赋值. public static void main(String[] args) { DogEntity dogEntity...Field f : fields) { System.out.printf(f.getType().getName()); //获取属性类型...); //获取属性名称 System.out.println(""); f.setAccessible(true); //不设置语句检查...if (f.getType().getName().equals("java.lang.String")){ //判断反射过来的属性类型,将数据源赋值,这编几个数据
容易导致错误的代码 下面是一段检查用户是否存在的 Java 代码： public boolean userExistsIn(Set userIds) { var userId = getCurrentUserId...userId 的类型被 var 隐去了，如果 getCurrentUserId() 返回的是 String 类型，上述代码仍然可以正常通过编译，却无形中埋下了隐患，这个方法将会永远返回 false， 因为...而在 Scala 中，我们可以通过 Future 捕获任意线程中发生的异常。...Java 的通常做法是使用反射，但是我们知道使用反射是要付出代价的，要承受运行时的性能开销。...Scala 和 Java 同根同源，并且完全拥抱现有 Java 生态，在开发中我们也经常使用两种语言混合编程，所以 Scala = Java and More。
同样是 Java 开发者，为何会出现两种截然不同的态度，我想这其中一定有误会。Scala 是一粒金子，但是被一些表面上看起来非常复杂的概念或语法包裹的太严实，以至于人们很难在短时间内搞清楚它的价值。...容易导致错误的代码 下面是一段检查用户是否存在的 Java 代码： public boolean userExistsIn(Set userIds) { var userId = getCurrentUserId...userId 的类型被 var 隐去了，如果 getCurrentUserId() 返回的是 String 类型，上述代码仍然可以正常通过编译，却无形中埋下了隐患，这个方法将会永远返回 false， 因为...而在 Scala 中，我们可以通过 Future 捕获任意线程中发生的异常。...Java 的通常做法是使用反射，但是我们知道使用反射是要付出代价的，要承受运行时的性能开销。
反射reflection是程序对自身的检查、验证甚至代码修改功能。...反射可以通过它的Reify功能来实时自动构建生成静态的Scala实例如：类（class）、方法（method）、表达式（expression）等。...scala runtime-reflection有以下几项主要功能： 1、动态检验对象类型，包括泛类型 2、实时构建类型实例 3、实时调用类型的运算方法 反射功能可以在两种环境下体现：compile-time...各种具体的runtime反射功能是通过Mirror来获取的，以runtimeMirror(...)为入口。...主要目的可能是为了解决JVM在编译过程中的类型擦拭（type erasure）问题：在运算过程中可以从TypeTag[T]中获取T类型信息（通过typeTag[T]）,最终实现类型T的对比验证等操作：
最近狂写了一个月的Spark，接手的项目里的代码以Scala语言为主，Java为辅，两种语言混合编码。...基本数据类型相对非常底层，基本类型相同值的对象占有同样的存储单元，判断是否相等可以用 ==。...二十四，反射 通常我们通过类来创建实例，但反射机制让我们能够通过实例来获取类的信息。 包括类的名字，类的属性和方法签名，类的继承关系等等。...二十五，泛型 泛型就是编写模板代码来适应任意类型。Java的容器类中大量使用了泛型。 泛型的好处是使用时不必对类型进行强制转换，它通过编译器对类型进行检查。...因此泛型的类型不能是int,float,double等基本类型，并且不能够获取泛型的反射。 ? ?
在命令行中可以直接引用即可： 1.2 创建Dataset Spark 支持由内部数据集和外部数据集来创建 DataSet，其创建方式分别如下： 1....RDD 转换为 DataFrame，分别是使用反射推断和指定 Schema 转换： 1....以编程方式指定Schema import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.types._ // 1.定义每个列的列类型 val...DataFrame 与 Dataset 间的互相转换，示例如下： # DataFrames转Datasets scala> df.as[Emp] res1: org.apache.spark.sql.Dataset...col("colName") column("colName") // 对于 Scala 语言而言，还可以使用$"myColumn"和'myColumn 这两种语法糖进行引用。
而Scala将这两种编程语言完美的融合到一起，形成一门更加强大的JVM语言，同时Scala修正了Java很多不合理的设计，新增了更多高级特性，学习Scala的同时也是对Java的一次深度回顾，让你对编程语言的理解更加地深刻...与Java相比，Scala的设计更加一致： 一切都是对象 1.toDouble //可以直接调用基本类型上的方法 "1".toInt //将字符串转换成整型 一切都是方法 "a" * 3 //等价于:..."a".*(3) 2 - 1 //等价于: 2.-(1) 一切都是表达式 val i = if(true){ 1 } else { 0 } // i = 1 Scala拥有一套强大的类型推导系统，...6.2 Option Scala用Option类型表示一个值是否存在，用来避免Java的NullPointerException。它有两个子类：Some和None。...处于完成状态的Future可能包含两种情况的信息，一种是异步任务执行成功了，Future中包含异步任务执行成功的返回结果；另一种是异步任务执行失败了，Future中包含了相应的Exception信息。
3.2 Option Scala用Option类型表示一个值是否存在，用来避免Java的NullPointerException。它有两个子类：Some和None。...在Scala中默认的集合类例如List，Set，Map，Tuple等都是不可变的，所以调用其修改方法会返回一个新的实例。...如果要使用可变集合，请使用scala.collection.mutable包下相应的类。不可变类型在编写并发代码时很有用。...->"其实是String类型上的方法，返回一个二元组： "a" -> 1 //等价于: ("a", 1) 所以你也可以这样构建Map: val map = Map(("a", 1), ("b", 2))...处于完成状态的Future可能包含两种情况的信息，一种是异步任务执行成功了，Future中包含异步任务执行成功的返回结果；另一种是异步任务执行失败了，Future中包含了相应的Exception信息。
函数字面量 在非函数式编程语言里，函数的定义包含了“函数类型”和“值”两种层面的内容。...但是，在函数式编程中，函数是“头等公民”，可以像任何其他数据类型一样被传递和操作，也就是说，函数的使用方式和其他数据类型的使用方式完全一致了。...就像变量的“类型”和“值”是分开的两个概念一样，函数式编程中，函数的“类型”和“值”也成为两个分开的概念，函数的“值”，就是“函数字面量”。...res2: List[Int] = List(4, 5) scala> list.filter(_ > 3) res3: List[Int] = List(4, 5) x => x>3和_ > 3是等价的...，当采用下划线的表示方法时，对于列表list中的每个元素，都会依次传入用来替换下划线，首先传入1，然后判断1>3是否成立，如果成立，就把该值放入结果集合，如果不成立，则舍弃，接着再传入2，然后判断2>3
而解析一个类或者方法的注解往往有两种形式，一种是编译期直接的扫描，一种是运行期反射。...典型的就是注解 @Override，一旦编译器检测到某个方法被修饰了 @Override 注解，编译器就会检查当前方法的方法签名是否真正重写了父类的某个方法，也就是比较父类中是否具有一个同样的方法签名。...剩下两种类型的注解我们日常用的不多，也比较简单，这里不再详细的进行介绍了，你只需要知道他们各自的作用即可。...main 方法下是否有过时的方法调用，也就压制了编译器对于这种警告的检查。...当然，JAVA 中还有很多的警告类型，他们都会对应一个字符串，通过设置 value 属性的值即可压制对于这一类警告类型的检查。
同样是 Java 开发者，为何会出现两种截然不同的态度，我想这其中一定有误会。Scala 是一粒金子，但是被一些表面上看起来非常复杂的概念或语法包裹的太严实，以至于人们很难在短时间内搞清楚它的价值。...容易导致错误的代码 下面是一段检查用户是否存在的 Java 代码。 ? 请仔细观察上述代码，你能一眼看出问题所在吗？...userId 的类型被 var 隐去了，如果 getCurrentUserId() 返回的是 String 类型，上述代码仍然可以正常通过编译，却无形中埋下了隐患，这个方法将会永远返回 false， 因为...而在 Scala 中，我们可以通过 Future 捕获任意线程中发生的异常。...Java 的通常做法是使用反射，但是我们知道使用反射是要付出代价的，要承受运行时的性能开销。
map(myinc, [4,5,6]) # => [5, 6, 7] Ruby 中与其对应的是过程（Proc），与上面功能等价的 Ruby 代码为： myinc = Proc.new {|num...函数可以检查这个block是否存在。&myinc 可以理解为取 Proc 的地址传给 map 函数。...： myinc = proc {|num| num + 1} # 与 Proc.new 等价 myinc = lambda {|num| num + 1} 这两种形式的 Proc 有以下两点不同：...类型，专为面向对象特性设计，面向对象更一般的说法是消息传递，通过给一对象发送不同消息，对象作出不同相应，这一点与 SICP 第三章的内容不谋而合。...puts rect.method(:area) # 可以通过 Method 的 to_proc 方法可以将 Method 转为功能等价的 Proc。
什么是反射 反射是程序在运行时检查其变量和值并找到它们类型的能力。听起来比较笼统，接下来我通过文章的例子一步步带你认识反射。...为什么需要反射 当学习反射的时候，每个人首先会想到的问题都是 “为什么我们要在运行时检查变量的类型呢，程序里的变量在定义的时候我们不都已经给他们指定好类型了吗？”...这两种类型是创建我们的SQL生成器函数的基础。 让我们写一个简单的例子来理解这两种类型。...第二条指的是我们能把反射类型的变量再转换回到接口类型，最后一条则是与反射值是否可以被更改有关。...reflect.StructField可以通过reflect.Type提供的下面两种方式拿到。
RDD 可以包含 Python、Java、Scala 中任意类型的对象，甚至可以包含用户自定义的对象。RDD 具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。...DataSet 具有用户友好的 API 风格，既具有类型安全检查也具有 DataFrame 的查询优化特性。 ...DataFrame 只知道字段，但是不知道字段的类型，所以在执行这些操作的时候是没有办法在编译的时候检查是否类型失败的，比如你可以对一个 String 类型进行加减法操作，在执行的时候才会报错，而 DataSet...不仅仅知道字段，而且知道字段类型，所以有更为严格的错误检查。...0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作 介绍一下 Spark 将 RDD 转换成 DataFrame 的两种方式： 1.通过反射获取 Schema：使用 case class 的方式，
提供了两种自定义聚合函数的方法，分别如下： 有类型的自定义聚合函数，主要适用于 DataSet； 无类型的自定义聚合函数，主要适用于 DataFrame。...以下分别使用两种方式来自定义一个求平均值的聚合函数，这里以计算员工平均工资为例。...两种自定义方式分别如下： 3.1 有类型的自定义函数 import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator import org.apache.spark.sql..., job: String, mgr: scala.Option[Long], sal: Double) // 2.定义聚合操作的中间输出类型 case class SumAndCount(var sum...方法的作用在上图都有说明，这里解释一下中间类型和输出类型的编码转换，这个写法比较固定，基本上就是两种情况： 自定义类型 Case Class 或者元组就使用 Encoders.product 方法；
当通过网络传输或者读写状态后端、检查点以及保存点时，需要对它们进行序列化和反序列化。为了能够更高效的做到这一点，Flink 需要详细了解应用程序处理的数据类型。...1.3.2 Scala Case Class 与 Tuple 类型 Flink 支持任意的 Scala Case Class 以及 Scala tuples 类型，支持的字段数量上限为 22，支持通过字段名称和位置索引获取指标...需要注意的是，如果根据名称获取字段，可以使用 Tuple 中的默认字段名称： // 通过 scala Tuple 创建具有两个元素的数据集 val tupleStream: DataStream[Tuple2...，例如 Scala 中的 List、Map、Either、Option、Try 数据类型，以及 Java 中 Either 数据类型，还有 Hadoop 的 Writable 数据类型。...)); 4.2 Lambda 表达式与泛型 由于 Java 泛型会出现类型擦除问题，因此 Flink 通过 Java 反射机制尽可能重构类型信息，例如使用函数签名以及子类的信息等。
反射的时候提供了一套API可以拿到，比如getGenericType() 泛型带来的问题 泛型类型变量不能使用基本类型 比如没有ArrayList，只有ArrayList，当泛型擦除后...static void append(List list){ //编译会报错 E element = new E(); list.add(element); } 不过可以通过反射来创建...Fruit[] 泛型，继承和子类 给定两种具体的类型 A和B，无论A和B是否相关，MyClass和MyClass都没有半毛钱关系； 比如Apple继承自Fruit，那Plate和Plate...> 非限定通配符，是一个泛型类型 ？表示未知，等价于 Plate；副作用是既不能读也不能写；可以促使进行安全检查 List和List，前者不会进行安全检查，后者会进行类型的安全检查 限定通配符 Plate 限定上届，能读不能写，类似于生产者； Plate<?
SparkSQL支持查询原生的RDD。 RDD是Spark平台的核心概念，是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础。 能够在Scala中写SQL语句。...支持简单的SQL语法检查，能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据，并将结果取回作为RDD使用。 ...DataFrame是一个一个Row类型的RDD，df.rdd()/df.javaRdd()。 可以两种方式读取json格式的文件。 df.show()默认显示前20行数据。...创建DataFrame（重要） 1) 通过反射的方式将非json格式的RDD转换成DataFrame（不建议使用） 自定义类要可序列化 自定义类的访问级别是Public RDD转成DataFrame后会根据映射将字段按...，sqlContext是通过反射的方式创建DataFrame * 在底层通过反射的方式获得Person的所有field，结合RDD本身，就生成了DataFrame */ DataFrame df = sqlContext.createDataFrame
使用注解可以写出更加简洁干净的代码，同时还可以在编译期进行类型检查。Kotlin 的注解完全兼容 Java 的注解。 本章介绍 Kotlin 中的注解与反射编程的相关内容。...虽然两种方法都能用，但大多数方法主要靠其中一种。 注解是把编程中的元数据信息直接写在源代码中，而不是保存在外部文件中。...@Retention 指定这个注解的信息是否被保存到编译后的 class 文件中, 以及在运行时是否可以通过反射访问到它, 可取的枚举值有3个，分别是： SOURCE （注解数据不存储在二进制输出），...Kotlin中的函数和属性也是头等公民，我们可以通过反射来内省属性和函数：如运行时属性名或类型，函数名或类型等。 在Kotlin中我们有两种方式来实现反射的功能。...那么我们能不能通过反射获取到泛型的信息呢？我们知道 Java中的泛型采用擦拭法。在运行时，无法得到自己本身的泛型信息。
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