object Map_Tuple {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//不可变映射
val map = Map("book" -> 10, "gun" -> 18, "ipad" -> 1000)
for ((k, v) <- map) yield (k, v * 0.9)
//可变映射
val scores = scala.collection.mutable.Map("Scala" -> 7, "Hadoop" -> 8, "Spark" -> 10)
val hadoopScore = scores.getOrElse("Hadoop", 0)
scores += ("R" -> 10)
scores -= "Hadoop"
//按key的字典顺序进行排序
val sortedScore = scala.collection.mutable.SortedSet("Scala" -> 7, "Hadoop" -> 8, "Spark" -> 10)
//Tuple很常用！！！
val tuple = (1, 2, 3.14, "Rocky", "Spark")
val third = tuple._3
val (first, second, thirda, fourth, fifth) = tuple
val (f, s, _, _, _) = tuple
//partition方法返回的是一对字符串，分别包含了满足某个条件和不满足某个条件的字符
"Rocky Spark".partition(_.isUpper)
val symbols = Array("[", "-", "]")
val counts = Array(2, 5, 2)
val pairs = symbols.zip(counts)
for ((x, y) <- pairs) print(x * y)
}
}
本博客说明：
1.整理思路，提高自己。
2.受教于王家林老师，有所收获，故推荐。
3.博客注重实践，多余的文字就不多说了，都是做技术的。
4.信息来源于 DT大数据梦工厂微信公众账号：DT_Spark。
DT大数据梦工厂的微信公众号是DT_Spark，每天都会有大数据实战视频发布，请您持续学习。
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