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大数据分析语言Scala编程指南
时间:2019-12-17来源:www.aaa-cg.com.cn点击量:作者:Sissi
时间:2019-12-17点击量:作者:Sissi




  什么是Scala?一种强大且功能强大的编程语言,改变了大数据的世界。 Scala的能力足以超越现有最快的编程语言的速度。AAA教育小编待着大家深入的认识一下什么是Scala以及Scala在大数据分析中意义价值,以便您了解Scala的真正功能。
 

  1、什么是Scala?

  2、为什么我们需要Scala?

  3、Scala和其他语言

  4、Scala的功能

  5、Scala的框架

  6、Scala中的变量

  7、Scala中的集合

  8、Scala中的控制语句

  9、Scala的应用

  10、Scala的范围
 

  因此,让我们从第一个问题开始。
 

一、什么是Scala?
 

  好吧,Scala是Martin Odersky先生及其研究团队于2003年发明的一种编程语言。
 

  Scala是一种基于编译器的紧凑,快速和高效的多范式编程语言。Scala的主要优势是JVM(Java虚拟机)。首先由Scala编译器编译Scala 代码,并生成该代码的字节代码,然后将其传输到Java虚拟机以生成输出。

大数据分析

  因此,Scala成为成功管理大量大数据的关键。
 

  现在我们知道了Scala的重要性,现在让我们了解为什么实际上它是当前趋势中最喜欢的语言。
 

二、为什么我们需要Scala?
 

大数据分析
 

  Scala能够处理以D 分布式方式存储的数据。它访问所有可用资源并支持并行数据处理。
 

  Scala支持I 可变数据,并且支持更高阶的功能。
 

  Scala是Java的升级版本,旨在消除不必要的代码。它支持多个库和API,这将使程序员能够减少停机时间。
 

  阶支持多种类型Ç onstructs其使得程序员与包装/容器类型容易的工作。
 

  现在,我们已经了解了需要Scala的要求。让我们进入比较找出其他语言在其他语言中的优势。
 

  三、Scala和其他语言
 

  Scala名称代表了该语言能够提供的可扩展性,现在您可能会提出一个问题。诸如Python,Ruby,Perl 和Legendary Java之 类的最新编程语言不是可扩展的吗?

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  答案是肯定的,它们是可伸缩的,但是有一些限制,如Java中的样板代码(例如system.print.ln)。发明Scala是为了克服这些限制并最大程度地减少代码的执行时间和复杂性。
 

  在2006年, Twitter被引入美国,开发人员使用ruby on rails作为开发此应用程序的选择武器,后来当他们不得不管理大量的Big-Data时,事实证明这是一个错误的选择。在Twitter的。

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  然后,他们将后端切换到Java,并使用Scala 作为新的编程语言,通过Hadoop 和Spark 框架以惊人的方式处理大数据。

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  现在我们了解了Scala的功能,让我们现在了解它的强大功能:
 

  四、Scala的功能
 

  面向对象的编程语言:
 

  Scala既是一种功能编程语言,又是一种面向对象的编程语言。默认情况下,Scala中使用的每个变量和值都隐式保存为对象。
 

  可扩展的编程语言:
 

  Scala可以支持多种语言构造,而无需任何特定于域的语言(DSL)扩展,库和API。

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  静态类型的编程语言:
 

  Scala在整个范围内将Datatype绑定到变量。
 

  功能编程语言:
 

  Scala提供了用于定义函数的轻量级语法,它支持高阶函数,它允许嵌套函数。
 

  互操作性:
 

  Scala使用scala编译器编译代码,并将代码转换为Java字节码并在JVM上执行。
 

  这些就是Scala的功能,让我们进入Scala能够支持的几个框架。
 

五、Scala的框架

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  Akka,Spark,Play,Neo4j,Scalding是Scala可以支持的一些主要框架。
 

  Akka 是运行时的工具包,用于在JVM上构建高度并发,分布式和容错的应用程序。Akka 用Scala编写,并为Scala和Java提供了语言绑定。
 

  Spark Framework设计用于处理和处理大数据,并且仅支持Scala。
 

  Play 框架旨在创建Web应用程序,并且在过程中使用Scala以获得最佳的性能。
 

  扩展是Scala编程语言中的一种 领域特定语言(DSL),该语言集成了Cascading。它是Scala中使用的函数式编程范例,比Java更接近MapReduce函数的原始模型。
 

  Neo4j是Scala支持的Java Spring框架,具有特定于域的功能,分析功能,图形算法等。
 

  这些是Scala支持的流行框架,现在让我们了解Scala中的变量和数据类型。
 

六、Scala中的变量
 

  可以将变量定义为用于存储值的保留内存位置。同样,我们在Scala编程语言中也有变量。Scala中的变量分为两种类型。

大数据分析

  可变变量
 

  这些变量使我们可以在声明变量后更改值。可变变量是通过使用var关键字定义的。数据类型的第一个字母应使用大写字母,因为在Scala中,数据类型被视为对象。
 

  1个

  2var b = "Edureka"

  b = "Brain4ce Organisation"

  输出:
 

  b:字符串= Edureka
 

  b:字符串= Brain4ce组织
 

  在这种情况下,变量将接受并显示新字符串。
 

  不变变量
 

  这些变量不允许您在声明变量后更改值。通过使用val关键字定义不可变的变量。数据类型的第一个字母应使用大写字母,因为在 Scala中,数据类型被视为对象。
 

  1个
 

  2val a = "hello world"
 

  a = "how are you"
 

  输出:
 

  a:字符串= hello world
 

  :25:错误:重新分配给val
 

  a =“你好吗”
 

  ^

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  该代码将产生错误,并且变量a将不接受新值。
 

  懒惰评估
 

  1个
 

  2lazy val x = 100
 

  x*2


  输出:
 

  x:整数= <惰性>
 

  res:整数= 200
 

  懒惰 评估是Scala的主要功能,它为它带来了全新的尊严。这里,声明的变量将不能被访问或任何 操作 时 不 执行,除非程序员特别是对于可变访问它,并执行操作上它。
 

  简而言之,它是操作的按需执行,可以实时节省大量内存和处理资源。
 

  Scala支持的数据类型如下:

大数据分析
 

七、Scala中的集合
 

  数组
 

  数组是一种数据结构,用于存储相同数据类型的元素的固定大小的顺序集合。
 

  我们将研究Scala中的一些数组示例:

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  输出:
 

  Edureka
 

  Brain4ce
 

  组织

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  现在让我们了解需要Scala的应用程序。
 

九、Scala的应用
 

  Scala是一种功能强大的编程语言,具有支持多种功能的能力。
 

  Scala的一些主要应用如下:
 

  设计Web 应用程序和网页
 

  Spark Framework使用Scala执行实时数据流
 

  并发和 分布式数据处理应用程序
 

  Scala支持批处理数据处理和并行数据处理
 

  Spark Framework在数据分析中使用Scala
 

大数据分析

  现在,这些都是几个重要的应用斯卡拉,现在让我们看看到的范围,我们对Scala的编程语言。
 

  十、Scala的范围
 

  斯卡拉是20世纪的奇迹多个流。自第一天以来它的增长惊人,可以肯定它是对编程语言的更高要求之一。以下统计信息将进一步说明Scala在不久的将来的范围。

大数据分析

  下表根据Scala编程语言的知识描述了永久性工作和基于合同的工作。

大数据分析

  因此,本文到此结束。我希望我们能对您对Scala的了解,它的功能以及可以使用Scala进行的各种类型的操作有所启发。
 

  本文基于 Apache Spark和Scala认证培训 而设计,旨在为您准备Cloudera Hadoop和Spark开发人员认证考试(CCA175)。您将获得有关Apache Spark和Spark生态系统的深入知识,其中包括Spark DataFrames,Spark SQL,Spark MLlib和Spark Streaming。您将获得有关Scala编程语言,HDFS,Sqoop,Flume,Spark GraphX和消息传递系统的全面知识。


 

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