大数据进阶之路——Scala 高级函数

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 大数据进阶之路——Scala 高级函数

@[toc]

高级函数

字符串

  • 插值
  val s ="hello"
  val name="jacksun"
  println(s+name)
  println(s+":"+name)

  println(s"hello:$name")
  • 多行字符串
  //多行
  var d =
    """
      |1
      |2
      |3
      |4
      |5
      |5
      |6
    """.stripMargin

匿名函数

匿名函数分为有参匿名函数、无参匿名函数、有返回值的匿名函数。(可以将匿名参数的返回给一个val声明的值,匿名函数不能显式的声明返回值)
package org.example

object FunctionApp extends App {

  //有参数匿名函数
  val printy = (a : Int) => {
    println(a)
  }
  printy(999)

  //无参数匿名函数
  val printx = ()=>{
    println("Scala No.1")
  }
  printx()

  //有返回值的匿名函数
  val add = (a:Int,b:Int) =>{
    a+b
  }
  println(add(4,4))

}

Currying

将接受一个参数的转化成2个
def add(a:Int,b:Int) = a+b
println(add(2,1))
//Currying
def add2(a:Int)(b:Int) = a+b
println(add2(2)(1))

高阶函数

高阶函数(Higher-Order Function)就是操作其他函数的函数。

Scala 中允许使用高阶函数, 高阶函数可以使用其他函数作为参数,或者使用函数作为输出结果。

object Test {
   def main(args: Array[String]) {

      println( apply( layout, 10) )

   }
   // 函数 f 和 值 v 作为参数,而函数 f 又调用了参数 v
   def apply(f: Int => String, v: Int) = f(v)

   def layout[A](x: A) = "[" + x.toString() + "]"
   
}

  • map

对每个集合的元组进行操作


scala> val l =List(1,2,3,4,5,6,7,8,9)
l: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

scala> l.map(x=>(x+1))
res5: List[Int] = List(2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

scala> l.map((x:Int)=>x*2)
res6: List[Int] = List(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18)

scala> l.map(x=>x*2)
res7: List[Int] = List(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18)

scala> l.map(_*2)

  • filter

过滤条件

scala> l.filter(_>5)
res9: List[Int] = List(6, 7, 8, 9)
  • take

取数

scala> l.take(1)
res10: List[Int] = List(1)

scala> l.take(3)
res11: List[Int] = List(1, 2, 3)
  • reduce

两两相加相减

scala> l.take(3).reduce(_-_)
res15: Int = -4
// 从左相减
scala> l.take(3).reduceLeft(_-_)
res16: Int = -4
// 从右相减
scala> l.take(3).reduceRight(_-_)
res17: Int = 2
相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
1月前
|
消息中间件 分布式计算 NoSQL
大数据-104 Spark Streaming Kafka Offset Scala实现Redis管理Offset并更新
大数据-104 Spark Streaming Kafka Offset Scala实现Redis管理Offset并更新
40 0
|
1月前
|
消息中间件 存储 分布式计算
大数据-103 Spark Streaming Kafka Offset管理详解 Scala自定义Offset
大数据-103 Spark Streaming Kafka Offset管理详解 Scala自定义Offset
82 0
|
1月前
|
Java 大数据 数据库连接
大数据-163 Apache Kylin 全量增量Cube的构建 手动触发合并 JDBC 操作 Scala
大数据-163 Apache Kylin 全量增量Cube的构建 手动触发合并 JDBC 操作 Scala
29 2
大数据-163 Apache Kylin 全量增量Cube的构建 手动触发合并 JDBC 操作 Scala
|
1月前
|
消息中间件 存储 druid
大数据-156 Apache Druid 案例实战 Scala Kafka 订单统计
大数据-156 Apache Druid 案例实战 Scala Kafka 订单统计
40 3
|
1月前
|
SQL 消息中间件 分布式计算
大数据-115 - Flink DataStream Transformation 多个函数方法 FlatMap Window Aggregations Reduce
大数据-115 - Flink DataStream Transformation 多个函数方法 FlatMap Window Aggregations Reduce
36 0
|
1月前
|
SQL 分布式计算 Java
大数据-96 Spark 集群 SparkSQL Scala编写SQL操作SparkSQL的数据源:JSON、CSV、JDBC、Hive
大数据-96 Spark 集群 SparkSQL Scala编写SQL操作SparkSQL的数据源:JSON、CSV、JDBC、Hive
34 0
|
1月前
|
缓存 分布式计算 大数据
大数据-90 Spark 集群 RDD 编程-高阶 RDD容错机制、RDD的分区、自定义分区器(Scala编写)、RDD创建方式(一)
大数据-90 Spark 集群 RDD 编程-高阶 RDD容错机制、RDD的分区、自定义分区器(Scala编写)、RDD创建方式(一)
45 0
|
1月前
|
分布式计算 算法 大数据
大数据-90 Spark 集群 RDD 编程-高阶 RDD容错机制、RDD的分区、自定义分区器(Scala编写)、RDD创建方式(二)
大数据-90 Spark 集群 RDD 编程-高阶 RDD容错机制、RDD的分区、自定义分区器(Scala编写)、RDD创建方式(二)
50 0
|
分布式计算 JavaScript 前端开发
大数据进阶之路——Scala入门
大数据进阶之路——Scala入门 8
262 0
大数据进阶之路——Scala入门
|
1月前
|
分布式计算 大数据 Java
大数据-87 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 手写计算圆周率、计算共同好友
大数据-87 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 手写计算圆周率、计算共同好友
49 5