• 大数据Hadoop第九周——Scala开发环境搭建+Scala语言值变量类型表达式


    大数据第9

    1.Scala开发环境搭建

    • 目前具备全部功能的集成开发环境只有Idea。
    • 下载解压idea:tar -zxvf ideaIE-2019.3.3.tar.gz。
    • 进入bin目录,执行:./idea.sh。
    • 选择新建一个project。

    • 接着按如下界面选择。

    • 进入如下界面。输入Project name。

    • JDK选择我们hadoop系统使用的同一个软件包:点击JDK栏右侧的“New”,在界面中选择我们使用的jdk1.8文件夹,然后点击“OK”。

    • 点击“Scala SDK”右侧的 “Create”,如果在以下界面中有scala显示,那么检查版本号是否与我们使用的(2.11.12)相同,如果相同,可以直接选择,如果不同,点击下方“Browse”。

    • 选择我们使用的Scala软件包的文件夹,点击下方“OK”。

    • 项目建立后,点击项目界面左侧的“src”。因为我们将在src下建立文件。

    • 在主菜单点击“New”,选择“Scala Class”。

    • 跳出如下界面,要在在界面中选择“Object”,输入名字后回车。不要选“Class”。Scale的顺序是project,然后object,要有object才可以运行,与java不同。

    • 若要调字体大小等,点击在“File”菜单里的“Setting”,在“Editor”的“Font”下更改,如图所示。

    • 在界面中输入一段程序,写入main,选择“main”会自动建立一个function。下入一段程序。鼠标光标点在程序上,点击右键,选择“Run”。

    • 结果显示如下图:

     2.SCALA语言简介

    2.1值和变量

    • 值:val

    变量:var

    “值”类型声明后不可以更改数值,而“变量”类型可以。

    • 声明时可以指定数值类型,也可以不指定,不指定时系统会自动判定。
    • 指定类型方式:用冒号“:”:例如:val c:Float=5。
    • 注意对大小写敏感。声明时如果不指定数据类型,则根据初始化的字面量,系统自动进行判断,判断的原则是:

    • 数值类型在计算中可以进行自动转换,如果计算的数值类型不同,将向高级的数值类型自动转换,而不会向低级的数据类型进行转换。

    • 如果要手工转换数据类型,使用toType方法。如果转成Int型是toInt,转成Float型是toFloat。

      1. Scala类型
    • C和Java基本类是Object,而Scala是Any。它包括数值类型和引用类型。如下图所示。

    2.3 String类型

    • String类型都是引用类型。
    • 要在String中加入值或变量,更直接的一种方式是利用字符串内插。
    • 字符串内插:在字符串中插入变量,显示为变量的值,用“$”。

     3.Scala的表达式

    3.1表达式的返回值

    • Scala语言的表达式返回值不是用return语句,而是最后执行的那一句就是返回语句。
    • 如图在“{}”中的是一句表达式,最后执行的那一句“a”、“b”、“c”就是返回语句。这是Scala区别于其它语言的较大的不同点,其它语言一般都用“return”返回。

    如果没有“{}”那就说明不是一句表达式,每一句表达式都会有返回。变量“resA”只是用来存储表达式的返回值。

    3.2 if表达式

    • Scala只有if,else,没有其他语言常用的if,else if,else if,else格式。没有“?”表达式语句,比如java中的System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);。

    3.3 匹配表达式

    • 类似其他语言的case语句。

    object testScala {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        val x=10; val y=20
        val max=x>y match{
            case true =>println(s"Received data is $x.");x
            case false =>println(s"Received data is $y.");y
        }
        println(s"The max is $max.")
      }
    }
    • 通配模式匹配,用“other”或“_”。

    object testScala2 {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        var message="OK"
        val status = message match {
            case "OK" => 200
            case other => {
              println(s"Couldn't parse $other")
              -1
            }
        }
        println(s"status is $status")
        message="hhh"
        val status2 = message match {
          case "OK" => 200
          case other => {
            println(s"Couldn't parse $other")
            -1
          }
        }
        println(s"status2 is $status2")
      }
    }
    • 模式哨卫匹配。
    • 第一个例子:

    object testScala3 {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        val response:String="OK"
        val res=response match{
          case s if s!=null =>println(s"Received s is $s.");s
          case s =>println(s"Other $s");
        }
        println(s"The res is $res.")
      }
    }
    • 第二个例子:

    object testScala4 {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        val x:Int=12180
        val y:Any=x
        val res=y match{
          case x:String =>println(s"$x.");x
          case a:Float =>println(s"$a%.2f.");a
          case b:Double =>println(s"$b..2f.");b
          case c:Long =>println(s"${c}l.");c
          case d:Int =>println(s"${d}i.");d
        }
        println(s"The res is $res.")
      }
    }

    3.4 循环(下次讲)

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