1. => (anonyme Funktion)
=> Anonyme Funktion. In Spark ist eine Funktion auch ein Objekt, das einer Variablen zugewiesen werden kann.
Das anonyme Funktionsdefinitionsformat von Spark:
(Parameterliste) => {Funktionskörper}
Daher besteht die Rolle von => darin, eine anonyme Funktionsinstanz zu erstellen.
Zum Beispiel: (x: Int) => x +1, was der folgenden Java-Methode entspricht:
public int function(int x) {
return x+1;
}
Beispiel:
class Symbol {
var add = (x: Int) => x + 1
}
object test2 {
def main (args: Array[String] ): Unit = {
var symbol = new Symbol
printf(""+ symbol.add.toString())
}
}
2. <- (Durchquerung einstellen)
Beispiele für die Schleifenüberquerung sind:
var list = Array(1,2,3,4)
for (aa <- list) {
printf(aa+" ")
}
Der obige Code ähnelt dem Java-Code:
int[] list = {
1,2,3,4};
for(int aa : list) {
System.out.print(aa+" ");
}
3. ++ = (String-Spleißen)
var s:String = "a"
s+="b"
println(s)
s++="c"
println(s)
4. ::: Drei Doppelpunktoperatoren und :: zwei Doppelpunktoperatoren
- ::: Die drei Doppelpunktoperatoren repräsentieren die Verkettungsoperation von List. (Ähnlich wie list1.addAll (list2) in Java)
- :: Die beiden Doppelpunktoperatoren repräsentieren die Verkettungsoperation zwischen gewöhnlichen Elementen und Liste. (Ähnlich wie bei der Operation list1.add (A) in Java)
例子:
val one = List(1,2,3)
val two = List(4,5,6)
val three = one ::: two
println(three.toString())
val four = 7 :: three
println(four.toString())
5. -> Konstruiere Tupel und _N besuche das N-te Element des Tupels
1. Die Bedeutung von Tupeln in Scala:
- Tupel ist eine Liste verschiedener Arten von Wertaggregationsthreads
- Wenn Sie mehrere Werte in Klammern setzen, bedeutet dies ein Tupel
2. Der Unterschied zwischen Tupel und Array in Scala: Die Datentypen der Elemente im Array müssen gleich sein, aber die Datentypen der Tupel können unterschiedlich sein.
例子:
val first = (1,2,3) // 定义三元元组
val one = 1
val two = 2
val three = one -> two
println(three) // 构造二元元组
println(three._2) // 访问二元元组中第二个值
6. Verwendung von _ (Unterstrich)
- Platzhalter
_ kann einen Platzhalter ähnlich * spielen:
import org.apache.spark.SparkContext._
- Bezieht sich auf jedes Element in der Sammlung
例如 遍历集合筛选列表中大于某个值的元素:
val lst = List(1,2,3,4,5)
val lstFilter = lst.filter(_ > 3)
- Ruft den Elementwert des angegebenen Index im Tupel ab
val ss = (1,"22","333")
println(ss._1)
- Verwenden Sie den Mustervergleich, um die Mitglieder des Tupels zu erhalten
val m = Map(1 -> 2,2 -> 4)
for ((k,_) <- m) println(k) //如果不需要所有部件， 则在不需要的部件使用_； 本例只取key,因此在value处用_
- Mitgliedsvariablen anstelle lokaler Variablen fügen Standardwerte hinzu
var s:Int=_
def main(args: Array[String]): Unit = {
println(s)
}
6. + =
Fügen Sie dem Variablenarray Elemente hinzu
val arrBuf1 = new ArrayBuffer[Int]()
arrBuf1+= 11 // 添加一个元素
println(arrBuf1)
7. - =
Entfernen Sie den entsprechenden Wert aus dem variablen Array der Karte
val arrBuf1 = new ArrayBuffer[Int]()
arrBuf1+= 11 // 添加一个元素
arrBuf1+= 12 // 添加一个元素
arrBuf1-= 12 // 删除一个元素
println(arrBuf1)
var map = Map(1 -> 1,2 -> 2,3 ->3 ) //key -> value
map-=1
println(map)