大数据入门第二十天——scala入门(二)scala基础01

时间:2022-03-03 20:05:41

一、基础语法

  1.变量类型

  大数据入门第二十天——scala入门(二)scala基础01

  // 上表中列出的数据类型都是对象,也就是说scala没有java中的原生类型。在scala是可以对数字等基础类型调用方法的。

  2.变量声明——能用val的尽量使用val!!!

  //使用val定义的变量值是不可变的,相当于java里用final修饰的变量
    val i = 3
    //使用var定义的变量是可变得,在Scala中鼓励使用val
    var j = "hello"
    //Scala编译器会自动推断变量的类型,必要的时候可以指定类型
    var k: String = "world"

  3.条件表达式

    常规判断

 val i = 10
    if (i < 100) { println("i<100") } 
 //支持混合类型表达式,将结果返回给变量
 val z = if (x > 1) 1 else "error"

  4.块表达式

 //在scala中{}中课包含一系列表达式,块中最后一个表达式的值就是块的值 //下面就是一个块表达式
    val result = { if (x < 0){ -1 } else if(x >= 1) { 1 } else { "error" } }

  5.循环

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  to是闭区间;until是左闭右开

//for(i <- 表达式),表达式1 to 10返回一个Range(区间) //每次循环将区间中的一个值赋给i
    for (i <- 1 to 3) { println(i) } //for(i <- 数组)
    for (i <- Array(1,3,5)) { println(i) } //高级for循环 //每个生成器都可以带一个条件,注意:if前面没有分号
    for (i <- 1 to 3; if i > 2) { println(i) } //for推导式:如果for循环的循环体以yield开始,则该循环会构建出一个集合 //每次迭代生成集合中的一个值
    val j = for (i <- 1 to 3) yield i * 2 println(j)

   6.方法/函数声明

    方法

def functionName ([参数列表]) : [return type]
def m1(x: Int, y: String): String = { // 可以省略return,编译器会自动推断
    x + y }

    函数(有点儿像拉姆达表达式)

 val f = (x:Int) => 2*x

  在函数式编程语言中,函数是“头等公民”,它可以像任何其他数据类型一样被传递和操作

   结合Java8中拉姆达表达式,还是阔以理解的

def m1(f: (Int, Int) => Int): Int = { f(1,2) } val f = (x:Int, y:Int) => x +y m1(f)

    方法与函数的转换:

def m1(x:Int, y:Int): Int = { x + y } // 使用下划线进行方法与函数的转换
  val f = m1 _

    使用的话,例如Java8中的集合的使用,list.map(),里边可以传入一个拉姆达表达式

二、数组、映射、元组、集合

  1.数组  

  Scala 语言中提供的数组是用来存储固定大小的同类型元素,数组对于每一门编辑应语言来说都是重要的数据结构之一。

  声明数组变量并不是声明 number0、number1、...、number99 一个个单独的变量,而是声明一个就像 numbers 这样的变量,然后使用 numbers[0]、numbers[1]、...、numbers[99] 来表示一个个单独的变量。数组中某个指定的元素是通过索引来访问的。

  数组的第一个元素索引为0,最后一个元素的索引为元素总数减1。

  声明:

   // 初始化一个长度为8的定长数组,其所有元素均为0 // 注意:如果new,相当于调用了数组的apply方法,直接为数组赋值
    val arr = new Array[Int](3) arr(0) = 3
    // 调用toBuffer,可以看到数组的内容,才不会打印hashCode值,其他类型类似
 println(arr.toBuffer) // 声明时直接赋值
    val arr2 = Array("i","love","china") println(arr2.toBuffer)

  遍历:

// 遍历数组
    for (x <- arr2) { print(x) } var total = 0
    // 遍历并求和(类似于0 until arr.length),这里使用的是IDEA的提示
    for (i <- arr.indices) { total += arr(i) } println(total) // 求最大值
    var max = arr(0) for (i <- 1 until arr.length) { if (arr(i) > max) max = arr(i) }

  转换:

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  常用操作:

//sum求和(数组与阿奴必须是数值型数据) 
println(change.sum) //min max 输出数组中最小和最大元素 
println(change.min) println(change.max) //使用sorted方法对数组或数组缓冲进行升序排序,这个过程不会修改原始数组 
 val sortArr = ab.sorted for(elem <- sortArr) print(elem + ", ") //使用比较函数sortWith进行排序 
val sortArr = ab.sortWith(_>_) //数组显示 
 println(sortArr.mkString("|")) println(sortArr.mkString("startFlag","|","endFlag")) 

  可变数组ArrayBuffer,参考:https://blog.csdn.net/wild46cat/article/details/53820349

  2.映射

    Map在scala中就叫映射

  Map 有两种类型,可变与不可变,区别在于可变对象可以修改它,而不可变对象不可以。

  默认情况下 Scala 使用不可变 Map。如果你需要使用可变集合,你需要显式的引入 import scala.collection.mutable.Map 类

  在 Scala 中 你可以同时使用可变与不可变 Map,不可变的直接使用 Map,可变的使用 mutable.Map。

  赋值取值也是很直观方便的:

package com.jiangbei import scala.collection.mutable object ScalaDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { // 定义Map
    val score = mutable.Map("小明" -> 100, "小红" -> 99, "小强" -> 65) // 追加内容
    score += ("小方" -> 61) // 取值
    println(score("小明"))
   println(score.get("小明"))
val high = mutable.Map("a" -> 1) 

// 赋值 high("a") = 2 println(high) } }

  常用基本操作:

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// 定义Map
    val score = mutable.Map("小明" -> 100, "小红" -> 99, "小强" -> 65) // 追加内容
    score += ("小方" -> 61) // 遍历key
 score.keys.foreach(println) // 遍历value
 score.values.foreach(println) score.keys.foreach { k => print(k) println(score(k)) }

  Map合并:

// 合并
    val score3 = score ++ score2

   更多映射操作,参考博文或查看API

   3.元组

  映射是K/V对偶的集合,对偶是元组的最简单形式,元组可以装着多个不同类型的值。

  定义:

 // 定义元组
    val t = (1, "love", 3.14) // 也可以通过如下方式定义元组
    /*元组的实际类型取决于它的元素的类型,比如 (99, "runoob") 是 Tuple2[Int, String]。 ('u', 'r', "the", 1, 4, "me") 为 Tuple6[Char, Char, String, Int, Int, String]。 目前 Scala 支持的元组最大长度为 22。对于更大长度你可以使用集合,或者扩展元组。*/ val t3 = new Tuple3(3.15, 100, "love") // 访问元组,通过下标的形式,下标从1开始
    println(t._1)

  迭代:

// 迭代元组
    t.productIterator.foreach{e => println(e)}

  拉链:

    可以通过arr.zip(arr2);完成两个数组的绑定,结合成一个映射

  4.集合

  Scala的集合有三大类:序列Seq集Set映射Map,所有的集合都扩展自Iterable特质

  在Scala中集合有可变(mutable)和不可变(immutable)两种类型,immutable类型的集合初始化后就不能改变了(注意与val修饰的变量进行区别)

  1.Seq,是一组有序的元素。 
  2.Set,是一组没有重复元素的集合。 
  3.Map,是一组k-v对。

  更多介绍,参考https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/72795013

    大数据入门第二十天——scala入门(二)scala基础01

  序列:

  在Scala中列表要么为空(Nil表示空列表)要么是一个head元素加上一个tail列表。

 // 定义List,ListBuffer为可变的,当然,List[String]这个类型是可以省略的,因为Scala会进行类型推导
    val names: List[String] = List("i", "love", "china") val score = 1 :: 2 :: 3 val ages: ListBuffer[Int] = ListBuffer(1, 2, 3, 4) // ListBuffer可变
    ages(0) = 2
    // 追加元素
    ages.append(5) ages += 6

  Set:

package cn.itcast.collect import scala.collection.immutable.HashSet object ImmutSetDemo extends App{ val set1 = new HashSet[Int]() //将元素和set1合并生成一个新的set,原有set不变
  val set2 = set1 + 4
  //set中元素不能重复
  val set3 = set1 ++ Set(5, 6, 7) val set0 = Set(1,3,4) ++ set1 println(set0.getClass) }
package cn.itcast.collect import scala.collection.mutable object MutSetDemo extends App{ //创建一个可变的HashSet
  val set1 = new mutable.HashSet[Int]() //向HashSet中添加元素
  set1 += 2
  //add等价于+=
  set1.add(4) set1 ++= Set(1,3,5) println(set1) //删除一个元素
  set1 -= 5 set1.remove(2) println(set1) }
通过 +=新增元素(-=减去元素) 通过max min查找最大值 最小值 通过.& .intersect查找交集 更多参阅API

   Map:

package cn.itcast.collect import scala.collection.mutable object MutMapDemo extends App{ val map1 = new mutable.HashMap[String, Int]() //向map中添加数据
  map1("spark") = 1 map1 += (("hadoop", 2)) map1.put("storm", 3) println(map1) //从map中移除元素
  map1 -= "spark" map1.remove("hadoop") println(map1) }

  都是通过+=进行元素的新增

  更多集合相关操作,参考:http://www.runoob.com/scala/scala-collections.html

   5.WordCount示例练习

    使用上面的知识编写WC代码,先导复习知识:https://blog.csdn.net/springlustre/article/details/52882205

def main(args: Array[String]): Unit = { // 定义单词列表
    val words = List("i love china", "i am alone") // map方法中_有神奇的效果,其中的flatten压平方法,将map中切割产生的2个数组进行压平 // words.map(_.split(" ")).flatten // 使用IDEA的建议,通过flatMap一步到位
    val allWords = words.flatMap(_.split(" ")) println(allWords) // 将元素和1进行绑定成为map
    val wordsAndOne = allWords.map((_, 1)) println(wordsAndOne) // 进行分组操作(返回一个映射),注意上一步得到是一个元组的集合,对元组访问采用_的形式
    val groupWords = wordsAndOne.groupBy(_._1) println(groupWords) // 进行最后的统计操作,注意对元素进行map操作时拿到的每个元素是元组,对于上一步的映射结果,每一个元组含2个元素 // 使用匿名函数,返回新元组,这里不能使用_._1,_._2了,多个参数不能同时用_
    val res = groupWords.map(x => (x._1, x._2.size)) println(res) // 排序,只有List有,所以必须先转换
    val res_sort = res.toList.sortBy(_._2).reverse println(res_sort) }