闭包本质上是一个函数和其引用的变量的统一定义,它的返回值依赖于这个函数外部的一个或者多个变量. var test = (i:Int) => i+sum 这里 i是一个形参, 随着函数的调用传入不同的值 .而more是一个自由变量. 依照函数的字面量(个人理解为函数名)在运行时创建函数对象被称作闭包,通过捕获自由变量的绑定,从而对函数字面量执行的关闭动作. 当自由变量的值发生改变是, 闭包可以捕获这一变化, 从而做出相应的改变. 如上图, 当sum有1变为100时,对应的闭包检测到这一变化,新的函

Scala 闭包 闭包是一个函数,返回值依赖于声明在函数外部的一个或多个变量. 闭包通常来讲可以简单的认为是可以访问一个函数里面局部变量的另外一个函数. 如下面这段匿名的函数: val multiplier = (i:Int) => i * 10 函数体内有一个变量 i,它作为函数的一个参数.如下面的另一段代码: val multiplier = (i:Int) => i * factor 在 multiplier 中有两个变量:i 和 factor.其中的一个 i 是函数的形式参数,在 mu

假如我们定义如下的函数: (x:Int) => x + more 这里我们引入一个自由变量more.它不是所定义函数的参数,而这个变量定义在函数外面,比如: var more =1 那么我们有如下的结果: scala> var more =1 more: Int = 1 scala> val addMore = (x:Int) => x + more addMore: Int => Int = <function1> scala> addMore (100)

最近看 scala ,看到了它的作用域,特此回顾一下python的变量作用域问题. A = 10 B = 100 print A #10 print globals() #{'A': 10, 'B': 100, '__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, '__file__': 'E:/PycharmProjects/untitled/test1.py', '__package__': None, '__name__': '__main

函数声明 Scala函数声明具有以下形式 - def functionName ([list of parameters]) : [return type] Scala 如果不使用等号和方法体,则隐式声明抽象(abstract)方法. 函数定义 Scala函数定义具有以下形式 - 语法 def functionName ([list of parameters]) : [return type] = { function body return [expr] } Scala 这里,返回类型可以是

scala闭包 代码示例: package test.close_pack import scala.collection.mutable.ArrayBuffer /** * AUTHOR Guozy * DATE 2019/6/1-14:44 **/ object F_clo { var votingName = "jack" val isOfVotingAge = (name: String) => { println(s"hello ${name},you nam

package com.dtspark.scala.basics /** * 函数式编程进阶: * 1,函数和变量一样作为Scala语言的一等公民,函数可以直接赋值给变量: * 2, 函数更长用的方式是匿名函数,定义的时候只需要说明输入参数的类型和函数体即可,不需要名称,但是如果你要使用的话,一般会把这个匿名函数赋值给一个变量(其实是val常量),Spark源码中大量存在这种语法,必须掌握: * 3, 函数可以作为参数直接传递给函数,这极大的简化的编程的语法,为什么这样说呢?原因非常简单: *

/** * 函数式编程进阶: * 1,函数和变量一样作为Scala语言的一等公民,函数可以直接赋值给变量: * 2, 函数更长用的方式是匿名函数,定义的时候只需要说明输入参数的类型和函数体即可,不需要名称,但是如果你要使用的话,一般会把这个匿名函数赋值给一个变量(其实是val常量),Spark源码中大量存在这种语法,必须掌握: * 3, 函数可以作为参数直接传递给函数,这极大的简化的编程的语法,为什么这样说呢?原因非常简单: *      第一:以前Java的方式是new出一个接口实例,并且在接

关于Scala中的正则表达式与模式匹配结合的正则表达式Reg 正则表达式的实现:正则表达式的定义与其它语言差不多,只需在表达式后加一个.r,并且可以遍历相应的表达式进行匹配 //定义的正则表达式 val regex="""([0-9]+) ([a-z]+)""".r //由数字与字母组成的常量 val numPattern = "[0-9]+".r //由数字组成的常量 val numberPattern = "&q

整体介绍 Scala 是一门多范式(multi-paradigm)的编程语言,设计初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性. 联邦理工学院洛桑(EPFL)的Martin Odersky于2001年基于Funnel的工作开始设计Scala.Java平台的Scala于2003年底/2004年初发布..NET平台的Scala发布于2004年6月.该语言第二个版本,v2.0,发布于2006年3月. Scala 运行在Java虚拟机上,并兼容现有的Java程序. Scala 源代码被编译成Java字

整体介绍 Scala 是一门多范式(multi-paradigm)的编程语言,设计初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性. 联邦理工学院洛桑(EPFL)的Martin Odersky于2001年基于Funnel的工作开始设计Scala.Java平台的Scala于2003年底/2004年初发布..NET平台的Scala发布于2004年6月.该语言第二个版本,v2.0,发布于2006年3月. Scala 运行在Java虚拟机上,并兼容现有的Java程序. Scala 源代码被编译成Java字

<chang哥教你一天搞定Scala> /** * <chang哥教你一天搞定Scala> * scala是一门多范式编程语言,集成了面向对象编程和函数式编程等多种特性. * scala运行在虚拟机上,并兼容现有的Java程序. * Scala源代码被编译成java字节码,所以运行在JVM上,并可以调用现有的Java类库. */ /** * 第一个Scala程序 * Scala和Java最大的区别是:Scala语句末尾的分号(:)是可选的! * 编译运行: * 先编译:scalac

一 简介 Scala 是一门多范式(multi-paradigm)的编程语言,设计初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性.Scala 运行在Java虚拟机上,并兼容现有的Java程序.Scala 源代码被编译成Java字节码,所以它可以运行于JVM之上,并可以调用现有的Java类库. 二 安装与环境配置 Scala 语言可以运行在Window.Linux.Unix. Mac OS X等系统上.Scala是基于java之上,大量使用java的类库和变量,使用 Scala 之前必须先安装 J

Scala基础语法总结:Scala 与 Java 的最大区别是:Scala 语句末尾的分号 ; 是可选的.如果一行里写多个语句那么分号是需要的 val s = "菜鸟教程"; println(s)A:区分大小写 -  Scala是大小写敏感的,这意味着标识Hello 和 hello在Scala中会有不同的含义.def main(args: Array[String]) - Scala程序从main()方法开始处理,这是每一个Scala程序的强制程序入口部分. 标识符字符数字和符号字符数

* Scala基础简述 本文章作为Scala快速学习的教程,前提环境是:我假设在此之前,你已经学会了Java编程语言,并且我们以随学随用为目标(在此不会深度挖掘探讨Scala更高级层次的知识).其中语言基础部分,不再做大量重复的无意义工作,我会直接使用RUNOOB.COM中的一些例子做一些整合,OK,我们开始. * Scala行业习惯式开场 Scala是一门多范式的编程语言,一种类似java的编程语言,设计初衷是实现可伸缩的语言.并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性. ** Scala面向对

原文:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 该论文来自Berkeley实验室,英文标题为:Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing.下面的翻译,我是基于科学网翻译基础上进行优化.修改.补充,这篇译文翻译得很不错.在此基础上,我增加了来自英文原文的图和表格数据,以及译文中缺少的未翻译的部分.如果翻译措辞或逻辑有误,欢迎

概述 什么是Spark ◆ Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更 好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法.其架构如下图所示: Spark与Hadoop的对比 ◆ Spark的中

本博文是转自如下链接,为了方便自己查阅学习和他人交流.感谢原博主的提供! http://www.aboutyun.com/thread-6849-1-1.html http://www.aboutyun.com/thread-6850-1-1.html 科普Spark,Spark核心是什么,如何使用Spark(1) 阅读本文章可以带着下面问题: 1.Spark基于什么算法的分布式计算(很简单) 2.Spark与MapReduce不同在什么地方 3.Spark为什么比Hadoop灵活 4.Spar

转载自:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 摘要 本文提出了分布式内存抽象的概念--弹性分布式数据集(RDD,Resilient Distributed Datasets),它具备像MapReduce等数据流模型的容错特性,并且允许开发人员在大型集群上执行基于内存的计算.现有的数据流系统对两种应用的处理并不高效:一是迭代式算法,这在图应用和机器学习领域很常见:二是交互式数据挖掘工具.这两种情况下,将数据保存在内存中能够极大地提高性能.为了有效地实现容错,R

原文地址:http://tech.uc.cn/?p=2116 概述 什么是Spark Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法.其架构如下图所