正如之前所介绍，Spark是用Scala语言编写的，Kafka server端也是，那么深入学习Scala对掌握Spark、Kafka是必备掌握技能。...主要作用： 1）存放工具方法和常量 2）高效共享单个不可变的实例 3）单例模式 2.伴生对象 单例对象，不需要new，用【类名.方法】调用单例对象中的方法 伴生对象 在scala的类中，与类名相同且与该类在同一个文件的对象叫伴生对象...类和伴生对象之间可以相互访问私有的方法和属性，但类的字段被private[this]修饰的只有本类能访问 3.2.2 应用程序对象 Scala程序都必须从一个对象的main方法开始，可以通过扩展App...在Scala中重写一个非抽象的方法(没有被实现)必须使用override修饰符，抽象方法可以使用也可以不使用override。...中重写一个非抽象方法必须使用override关键字 override def fly(): Unit = { println("123") } //重写抽象方法可以使用也可以不使用override关键字
Spark选择为开发语言； 上述是一些概念性的东西，属于熟悉了Scala之后需要去多多了解的，不过对于工作中现学的同学来说更重要的是如何快速上手，那就从最最紧迫的部分开始吧； 一般来说一门语言最快掌握的方法是与其他语言对比进行学习...的for循环也支持类似python列表推导式的方法：for (1 <- 1 to 10) yield i*10； 函数 准确的说，在Scala中函数和方法不完全等价，所谓的方法是类的一部分，而函数则是一个对象...) // 通过toBuffer方法转为数组缓冲区 val arr2 = Array[Int](8) // 注意这里没用new println(arr2) println(arr2.toBuffer) val....filter(_%2==0).map(_*10) println(marr2.toBuffer) // 数组的一些常用方法，注意scala中函数调用没有参数时可以不写() println(marr2....，这部分两边的差异会比较大，而且处理起来要格外小心，避免因为逻辑bug导致最终结果不一致； Spark初始化以及数据加载 这部分最简单，因为除了语法差异，可以说是完全一致，注意点如下： 由于Idea开发
而现有的spark UDF不能直接接收List、类(struct)作为输入参数。 本文提供一种Java Spark Udf1 输入复杂结构的解决方法。...cannot be cast to com.sogo.getimei.entity.PersonEntity // 输入Java List类型时的报错信息 scala.collection.mutable.WrappedArray...的具体方法。...street: array (nullable = true) | |-- element: string (containsNull = true) 敲黑板 Array to Seq报错 错误描述 scala.collection.mutable.WrappedArray...参考文献 1 Spark UDF1 返回复杂结构 https://cloud.tencent.com/developer/article/1674399 2 scala.collection.mutable.WrappedArray
而使用"类名()"的形式，其实就是"类名.apply()"的一种缩写。通常使用这种方式来构造类的对象，而不是使用"new 类名()"的方式。 ...textFile.filter((line : String) => line.contains("Spark")) #Scala可以自动推断类型，可以省略类型 textFile.filter((line...) => line.contains("Spark")) #Scala参数只有一个，可以省略括号 textFile.filter(line => line.contains("Spark")) #_...可以代表任意字符 textFile.filter(_.contains("Spark") 5：Scala之数组学习笔记： 1:Array,在Scala中，Array也是长度可变的数组，此外，由于Scala...中，如果需要类似于Java中ArrayList这种长度可变的集合类，则可以使用ArrayBuffer; 如果不想每次都使用全限定名，则可以预先导入ArrayBuffer类: import
本文内容的学习需要一定的 Spark 和 Scala 基础。想要入门spark的同学，可以在公众号后台回复关键字：spark，获取spark入门独家教程。...Spark-Scala 调用 TensorFlow 模型概述 在 Spark(Scala) 中调用 TensorFlow 模型进行预测需要完成以下几个步骤： 准备 protobuf 模型文件 创建...import scala.collection.mutable.WrappedArray import org....import org.apache.spark.sql.SparkSession import scala.collection.mutable.WrappedArray import org....import org.apache.spark.sql.SparkSession import scala.collection.mutable.WrappedArray import org.
本篇文章介绍在 Spark 中调用训练好的 TensorFlow 模型进行预测的方法。 本文内容的学习需要一定的 Spark 和 Scala 基础。...Spark-Scala 调用 TensorFlow 模型概述 在 Spark(Scala) 中调用 TensorFlow 模型进行预测需要完成以下几个步骤： 准备 protobuf 模型文件 创建 Spark-Scala...import scala.collection.mutable.WrappedArray import org....import org.apache.spark.sql.SparkSession import scala.collection.mutable.WrappedArray import org....import org.apache.spark.sql.SparkSession import scala.collection.mutable.WrappedArray import org.
]，表示在spark包下所有的类都可以访问 （*）类的解析 对于Java和scala来说，运行程序必须main方法中 - 对JAVA语言来说，main...：CTRL+I * 如果想重写父类的方法：CTRL+O */ class Monkey extends Animal...: Double = 15 //抽象方法，没有实现（重写父类抽象的方法，可以选择性的使用override） override def color...(): Unit = { println("棕色") } //非抽象方法有实现了，（重写父类非抽象方法，必须使用...invokedDemo(new LineElement) //祖父类引用指向孙类对象 invokedDemo(new UniforElement) //没有重写父类方法
，而且Scala的版本也有了较大变化，这里就当做温故知新，贴出来也算是抛砖引玉，希望Spark高手能给大家带来精彩的Spark源代码解析。...看大家对scala和spark的程度，但是至少会连载到这个读书笔记完成，第一篇内容篇幅较短，主要想了解大家对scala的热情。如果大家需要，后面会继续连载spark的源代码分析。...scala> ab.toBuffer 3.3 遍历数组 scala> for ( i <- 0 util a.length) | println( i + ": “ + a(i)) 这里注意...0 util 10 实际上是一个方法的调用： 0.util(10),如果不需要使用数组下标也可以用这样的方法： scala> for ( klem <- a ) | println...映射也可以构建出可变和不可变映射两类。
隐式转换有四种常见的使用场景： 将某一类型转换成预期类型 类型增强与扩展 模拟新的语法 类型类 语法 隐式转换有新旧两种定义方法，旧的定义方法指是的“implict def”形式，这是Scala 2.10...从语义上这很自然：这个隐式转换类将包裹目标类型，隐式类的所有方法都会自动“附加”到目标类型上。 应用场景 转换成预期类型 对于这种使用场景实际上并不多见，实际意义也没有那么大。...and a conversion to scala.collection.mutable.WrappedArray (a subtype of scala.collection.Seq)....###案例二：Spark中PairRDDFunctions对RDD的类型增强 如果你看一下Spark中的RDD以及它的子类是没有groupByKey, reduceByKey以及join这一类基于key-value...->不是 scala 本身的语法，而是类型 ArrowAssoc 的一个方法。这个类型定义在包 Scala.Predef 对象中。
在object中一般可以为伴生类做一些初始化等操作 （4）伴生对象 在Java或C++中，通常会用到既有实例方法也有静态方法的类，在Scala中将静态成员分离出来，形成与类同名的伴生对象(companion...（5）独立对象 不与伴生类共享名称的单例对象称为独立对象。它可以用在很多地方，例如作为相关功能方法的工具类，或者定义Scala应用的入口点。...这是因为Scala在伴生对象中定义了apply方法，该方法返回的是伴生类的对象。...2.15 继承 1、重写一个非抽象方法必须使用override修饰符。 2、只有主构造函数才可以往基类的构造函数里写参数。...3、在子类中重写超类的抽象方法时，你不需要使用override关键字。
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。...也就是说，可以为，某个类定义一个加强版的类，并定义互相之间的隐式转换，从而让源类在使用加强版的方法时，由Scala自动进行隐式转换为加强肋，然后再调用该方法。...之Actor(多线程编程,注意,Spark中使用的分布式多线程框架，是Akka)： Scala的Actor类似于Java中的多线程编程。...我们只要重写Actor trait的act方法，即可实现自己的线程执行体，与Java中重写run方法类似。 此外，使用start()方法启动actor，使用!符号，向actor发送消息。
上面用到的相关知识，这里补充，供大家能看懂上面代码 getOrElse: println(a.get("k1").getOrElse("default")) //根据key读取元素，不存在就替换成默认值 在Spark...中写法是：persons.getOrElse("Spark",1000) //如果persons这个Map中包含有Spark，取出它的值，如果没有，值就是1000。...[Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...scala> Seq(1, 1, 2) res3: Seq[Int] = List(1, 1, 2) (注意返回的结果是一个List。Seq是一个trait；List是它的一个实现类。...def toArray : Array[A] def toArray [B >: A] (implicit arg0: ClassManifest[B]) : Array[B] def toBuffer
方法一：map + reduceByKey package com.cw.bigdata.spark.wordcount import org.apache.spark.rdd.RDD import...org.apache.spark....:Scala原生实现wordcount package com.cw.bigdata.spark.wordcount /** * Scala原生实现wordcount */ object WordCount5...size大小，即单词出现的个数 */ val res5 = res4.mapValues(_.size) println("最后一步结果") println(res5.toBuffer...) } } 方法六：combineByKey package com.cw.bigdata.spark.wordcount import org.apache.spark.
一、简介 由于Spark主要是由Scala编写的，虽然Python和R也各自有对Spark的支撑包，但支持程度远不及Scala，所以要想更好的学习Spark，就必须熟练掌握Scala编程语言，Scala...="spark" z: String = spark 2.3 算数操作符、关系运算符与逻辑运算符 Scala像很多其他成熟的编程语言一样，具有丰富的内置运算符，且在Scala中操作符也被视为函数，即可以通过对象...res0: String = You 2.将不可变数组转换为可变数组 我们使用.toBuffer来完成Array到ArrayBuffer的转变： scala> var array = Array...(1,2,3) array: Array[Int] = Array(1, 2, 3) scala> array.toBuffer res1: scala.collection.mutable.Buffer...，想要使用可变的映射就必须导入scala.collection.mutable.Map类。
二 变量常量声明 三 类和对象使用 四 条件语句 第四章 Scala 的方法与函数 一 函数方法的定义 二 递归方法 三 参数有默认值的方法 四 可变参数的方法 五 匿名函数 六 嵌套函数/方法 七...Spark1.6中使用的是Scala2.10。Spark2.0版本以上使用是Scala2.11版本。...scala 中的object是单例对象，相当于java中的工具类，可以看成是定义静态的方法的类。object不可以传参数。...另：Trait不可以传参数 scala中的class类默认可以传参数，默认的传参数就是默认的构造函数。 重写构造函数的时候，必须要调用默认的构造函数。...* 重写构造时，第一行必须先调用默认的构造。
摘 要 基于Scala Acotor实现多线程单词统计（WordCount） package com.itunic.scala import scala.io.Source import scala.actors...ResultTask(result) } case StopTask => { exit() } } } } } //提交任务样例类...case class SubmitTask(fileName: String) //返回结果样例类 case class ResultTask(result: Map[String, Int]) /...while (resultSet.size > 0) { val toCumpute = resultSet.filter(_.isSet) //println(toCumpute.toBuffer...resultList += res resultSet.remove(i) } //防止死鎖休眠100毫秒 Thread.sleep(100) } //计算最终结果
特质是scala中代码复用的基础单元，特质的定义和抽象类的定义很像，但它是使用trait关键字。 我们先在IDEA中创建一个特质 ?...新建一个方法，用于保存数据 save * @param allTags 最终的结果 */ def save(allTags: DataFrame): Unit = {...Hbase数据与MySQL五级标签数据处理的方法 override def getNewTag(spark: SparkSession, fiveTagDF: DataFrame, hbaseDF:...scala.collection.JavaConverters._ //引入sparkSQL的内置函数 import org.apache.spark.sql.functions._...AppName和四级标签的id，以及重写Hbase数据与MySQL五级标签数据处理的方法。
Scala中封装了许多有用强大的api，使我们处理数据更加方便，当然Java8以后也支持了一些函数式编程的写法的语法糖，终于能使雍容的java代码精简不少，有名的开源框架如Spark，Kafka，Filnk...上面的代码首先定义了一个case类，并重写了其tostring方法，紧接着又构建了一套开黑阵容的英雄的数据，最终将其放在一个数组中，下面看下核心的处理方法： ?...scala里面的map方法的参数是一个函数，首先我们通过map方法，遍历Array[Hero]里面的每一个英雄的数据，然后通过上面代码的这个匿名函数，将生成一个Iterator[(k,v)]数据结构，最终调用...在scala里面Map里面一个集合的元素，表示如下： ? 所以，下面的代码其实就是最终结果的存储的一个kv对内容： ? 最后我们来打印下，结果集的数据： ? 输出结果如下： ?...看到结果是没问题的，scala里面提供了非常多的这点常见的功能强大的api，这一点搞过spark开发的人应该都有体会，里面关于rdd操作的众多方法都与scala的原生的api非常功能非常类似，用起来非常方便
我们都知道RDD算子最终会被转化为shuffle map task和result task，这些task通过调用RDD的iterator方法获取对应partition数据，而这个iterator方法又会逐层调用父...RDD的iterator方法获取数据（通过重写scala.collection.iterator的hasNext和next方法实现）。...而f函数就是对parent RDD的iterator调用了相同的map类函数以执行用户给定的函数。...而scala.collection.Iterator的map/flatMap方法返回的Iterator就是基于当前Iterator重写了next和hasNext方法的Iterator实例。...所以，当我们调用最终结果iterator的hasNext和next方法进行遍历时，每遍历一个数据元素都会逐层调用父层iterator的hasNext和next方法。
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