在Scala中一个很强大的功能就是模式匹配，本文并不打算介绍模式匹配的概念以及如何使用。本文的主要内容是讨论Scala模式匹配泛型类型擦除问题。先来看看泛型类型擦除是什么情况：scala> def test(a:Any) = a match { | case a :List[String] => println("iteblog is ok"); | case _ => |} 按照代码的意思应该是匹配L w397090770 9年前 (2015-10-28) 6332℃ 0评论11喜欢
我们在开发网站的时候一般都会分header、main、side、footer。这些模块分别包含了各自公用的信息，比如header一般都是本网站所有页面需要引入的模块，里面一般都是放置菜单等信息；而footer一般是放在网站所有页面的底部。当网页的内容比较多的时候，我们可以看到footer一般都是在页面的底部。但是，当页面的内容不足以填满一 w397090770 9年前 (2015-10-28) 4456℃ 0评论8喜欢
Spark Data Source API是从Spark 1.2开始提供的，它提供了可插拔的机制来和各种结构化数据进行整合。Spark用户可以从多种数据源读取数据，比如Hive table、JSON文件、Parquet文件等等。我们也可以到http://spark-packages.org/（这个网站貌似现在不可以访问了）网站查看Spark支持的第三方数据源工具包。本文将介绍新的Spark数据源包，通过它我们 w397090770 9年前 (2015-10-21) 3775℃ 0评论4喜欢
你可能会在Scala中经常使用for循环已经，所以理解Scala编译器是如何解析for循环语句是非常重要的。我们记住以下四点规则即可： 1、对集合进行简单的for操作，Scala编译器会将它翻译成对集合进行foreach操作； 2、带有guard的for循环，编译器会将它翻译成一序列的withFilter操作，紧接着是foreach操作； 3、带有yield的for w397090770 9年前 (2015-10-20) 3943℃ 0评论6喜欢
我们知道，在Spark中创建RDD的创建方式大概可以分为三种：（1）、从集合中创建RDD；（2）、从外部存储创建RDD；（3）、从其他RDD创建。 而从集合中创建RDD，Spark主要提供了两中函数：parallelize和makeRDD。我们可以先看看这两个函数的声明：[code lang="scala"]def parallelize[T: ClassTag]( seq: Seq[T], numSlices: Int = defaultParalle w397090770 9年前 (2015-10-09) 48210℃ 0评论60喜欢
