Scala-初学 - 技术栈

前提，已经安装好Scala

在Linux终端

准备资料：

a.txt 内容

HIVE 底层是 hdfs 和 mapreduce 实现存储和计算的。

HIVE 也可以使用 hadoop 配置的压缩方法对中间结果或最终数据进行压缩

import scala.io.Source

scala> val lines = Source.fromFile("/usr/local/src/test_data/a.txt").getLines()

lines： Iterator[String] = non-empty iterator

Iterator : 迭代器，不是一个集合

it...next() : 返回迭代器中的下一个元素，同时更新迭代器的状态

it.hasNext(): 用于检查迭代器中是否还有元素

scala> val lines = Source.fromFile("/usr/local/src/test/a.txt").getLines().toList

toList：将迭代器中的元素归入到列表中进行返回

Range

定义：序列，包括起点和终点，按照给定步长的所有值，是一个特殊的Array

$0,5)$

scala> val a= Range(0,5)
a: scala.collection.immutable.Range = Range(0, 1, 2, 3, 4)

复制代码

等价于

```bash
scala> val a = 0 until 5
a: scala.collection.immutable.Range = Range(0, 1, 2, 3, 4)

2.[0,5]

bash 复制代码

scala> val a = 0 until 5
a: scala.collection.immutable.Range = Range(0, 1, 2, 3, 4)

等价于

bash 复制代码

scala> val a = 0.to(5)
a: scala.collection.immutable.Range.Inclusive = Range(0, 1, 2, 3, 4, 5)

3.Range 和 list 转换

bash 复制代码

scala> val list1 = (1 to 20).toList
list1: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20)

map

对 a 的每个元素进行遍历然后 * 2

bash 复制代码

scala> val a = 1 to 5
a: scala.collection.immutable.Range.Inclusive = Range(1, 2, 3, 4, 5)
scala> a.map(x=>x*2)
res0: scala.collection.immutable.IndexedSeq[Int] = Vector(2, 4, 6, 8, 10)

Vector 是一个容器，保存其他的数据对象，也可以称为集合，是Scala标准包的，不用导包

1.创建Vector 对象

bash 复制代码

scala> var v1 = Vector(1,2,3)
v1: scala.collection.immutable.Vector[Int] = Vector(1, 2, 3)

2.索引Vector中的元素，索引是从0开始的

bash 复制代码

scala> print(v1(0))
1

3 遍历Vector

bash 复制代码

scala> for(i<-v1) print(i+"/")
1/2/3/

Scala中（下划线） _ 的用法

1,获取集合中的每一个元素

bash 复制代码

scala> a.map(_*2)
res3: scala.collection.immutable.IndexedSeq[Int] = Vector(2, 4, 6, 8, 10)

2 获取元组(Tuple)中的元素

bash 复制代码

scala> val s = ("hello","scala")
s: (String, String) = (hello,scala)

scala> s._1
res4: String = hello

scala> s._2
res5: String = scala

3 导入所有包

bash 复制代码

import scala.io._

4 初始化变量 val 声明的变量不能被修改

bash 复制代码

scala> var name:String=_
name: String = null

scala> var age:Int=_
age: Int = 0

函数 split

bash 复制代码

scala> var s = "all back money"
s: String = all back money

scala> s.split(" ")
res6: Array[String] = Array(all, back, money)

打平函数：

flatten

bash 复制代码

scala> val s1 = List(Range(1,5),Range(0,5),Range(0,5))
s1: List[scala.collection.immutable.Range] = List(Range(1, 2, 3, 4), Range(0, 1, 2, 3, 4), Range(0, 1, 2, 3, 4))

scala> val s2 = s1.flatten
s2: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4)

1.针对每一个元素 * 2

bash 复制代码

方式一：
scala> s2.map(x=>x*2)
res9: List[Int] = List(2, 4, 6, 8, 0, 2, 4, 6, 8, 0, 2, 4, 6, 8)
方式二：
scala> s2.map(_*2)
res9: List[Int] = List(2, 4, 6, 8, 0, 2, 4, 6, 8, 0, 2, 4, 6, 8)

2 针对s1每个元素直接*2

bash 复制代码

方式一：
scala> s1.map(x=>x.map(x=>x*2))
res10: List[scala.collection.immutable.IndexedSeq[Int]] = List(Vector(2, 4, 6, 8), Vector(0, 2, 4, 6, 8), Vector(0, 2, 4, 6, 8))
方式二：
scala> s1.map(_.map(_*2))
res11: List[scala.collection.immutable.IndexedSeq[Int]] = List(Vector(2, 4, 6, 8), Vector(0, 2, 4, 6, 8), Vector(0, 2, 4, 6, 8))

flatMap

bash 复制代码

scala> s1.flatMap(_.map(_*2))
res12: List[Int] = List(2, 4, 6, 8, 0, 2, 4, 6, 8, 0, 2, 4, 6, 8)

等价于

scala> s1.map(_.map(_*2)).flatten
res13: List[Int] = List(2, 4, 6, 8, 0, 2, 4, 6, 8, 0, 2, 4, 6, 8)

练习：对lines进行 wordCount

bash 复制代码

scala> val lines = Source.fromFile("/usr/local/src/test_data/a.txt").getLines().toList
lines: List[String] = List("HIVE 底层 是 hdfs 和 mapreduce 实现存储 和 计算的 。 ", HIVE 也 可以 使用 hadoop 配置 的 压缩 方法 对 中间 结果 或 最终 数据 进行 压缩)

scala> lines.map(_.split(" "))
res7: List[Array[String]] = List(Array(HIVE, 底层, 是, hdfs, 和, mapreduce, 实现存储, 和, 计算的, 。), Array(HIVE, 也, 可以, 使用, hadoop, 配置, 的, 压缩, 方法, 对, 中间, 结果, 或, 最终, 数据, 进行, 压缩))

scala> lines.map(_.split(" ")).flatten
res14: List[String] = List(HIVE, 底层, 是, hdfs, 和, mapreduce, 实现存储, 和, 计算的, 。, HIVE, 也, 可以, 使用, hadoop, 配置, 的, 压缩, 方法, 对, 中间, 结果, 或, 最终, 数据, 进行, 压缩)

scala> lines.flatMap(_.split(" "))
res15: List[String] = List(HIVE, 底层, 是, hdfs, 和, mapreduce, 实现存储, 和, 计算的, 。, HIVE, 也, 可以, 使用, hadoop, 配置, 的, 压缩, 方法, 对, 中间, 结果, 或, 最终, 数据, 进行, 压缩)