本篇文章给大家谈谈scala求和，以及scala函数对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、Scala的所有符号运算符是什么意思
- 2、如何实现mapreduce计算框架以有效实现迭代
- 3、大数据都需要什么技术
- 4、org.apache.spark.rdd.rdd$怎么解决
- 5、如何用Spark来实现已有的MapReduce程序
Scala的所有符号运算符是什么意思
(音译)，求和的意思。一般它会有一个 上标 和下标的，下标表示开始 加 的起始数，上标表示终止数。
两个算符（其实是函数）的效果是一模一样的。：：是 List 专有的函数，后来Scala 的 collection API 重新设计，加入了++函数，++定义在 trait TraversableLike 中，更加通用，但是 List 中已经存在的：：是不能删除的，要保留兼容性。
“&&”表示 与，意为同时都要满足。“||”表示 或，意为二者或多着只要满足其中一个。在C语言中，&&和||都属于逻辑运算符，并且都是双目运算符。逻辑运算符总共有3个，分别是&&、||和！。a && b，一假必假，结合性从左至右。
scala中的自增运算是一般它会有一个上标和下标的，下标表示开始 加 的起始数，上标表示终止数。不过，第一种写法更好，因为它可以用来初始化一个val。而在第二种写法当中，s必须是var。Java和C++有一个？：操作符用于同样目的。如下表达式：x 0 ？ 1 ： -1 // Java或C++。
&& 和 || 都是逻辑表达式，一般用法是 if（表达式1 || 表达式2） 或者 if（表达式1 && 表达式2）。|| 表示 或 满足括号里其中一个，整个表达式就为真，就满足if判定的条件执行if{}里的语句。&& 表示与 且 if括号内的表达式都为真 才能满足if判定的条件 才会执行if{}里的语句。
&： 在C语言中有两种意思，一种是取地址符，是单目运算符；另一种是位运算符，表示“按位与”，是双目运算符。|： 是位运算符，表示“按位或”。资料扩展符号 & 和 | 这两个运算符都是二进制的按位操作符。&： 二进制“与”(都为1时，结果是1，否则是0。
如何实现mapreduce计算框架以有效实现迭代
事实上，map和flatMap都不是Spark中Mapper的最接近的对应函数，Spark中Mapper的最接近的对应函数是十分重要的mapPartitions()方法，这个方法能够不仅完成单值对单值的映射，也能完成一组值对另一组值的映射，很像一个批映射(bulkmap)方法。这意味着mapPartitions()方法能够在开始时从本地分配资源，并在批映射结束时释放资源。
MapReduce是分布式计算框架，由Google提出，主要用于解决海量数据的计算问题。 MapReduce运行的时候，会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件，然后调用自己的方法，处理数据，最后输出。Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据，作为自己的输入数据，调用自己的方法，最后输出到HDFS的文件中。
Hadoop的MapReduce计算框架将数据处理分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。 在Map阶段，每个数据项被独立处理，由Map函数为其分配一个标签。 MapReduce框架会根据标签将具有相同特征的数据分组。 在Reduce阶段，框架将具有相同标签的数据分组处理，由Reduce函数执行累计计算。
用户编写MapReduce需要实现的类或者方法有：（1） InputFormat接口 用户需要实现该接口以指定输入文件的内容格式。该接口有两个方法 其中getSplits函数将所有输入数据分成numSplits个split，每个split交给一个map task处理。
大数据都需要什么技术
大数据开发需要掌握的技术有很多，以下是一些主要的技术： Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，可以处理大规模数据集。 Spark：Spark是一个快速的、通用的、分布式计算系统，可以用于大规模数据处理和分析。 Storm：Storm是一个分布式实时计算系统，可以用于处理流式数据。
大数据关键技术有数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。
Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具。
Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型的语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的。
分布式处理技术 分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务。比如Hadoop。
大数据工程师要学习JAVA、Scala、Python等编程语言，不过这些语言都是相通的，掌握了一门编程语言其他的就很好学习了。大数据的学习需要掌握以下技术：Hadoop、spark、storm等核心技术。
org.apache.spark.rdd.rdd$怎么解决
RDD可以从普通数组创建出来，也可以从文件系统或者HDFS中的文件创建出来。举例：从普通数组创建RDD，里面包含了1到9这9个数字，它们分别在3个分区中。
对此现象的优化可以是，将文件存为符合hive table文件的格式，然后使用hive load将产生的结果文件直接move到指定目录下。
HadoopRDD是读取hdfs文件的rdd。HadoopRDD使用的是MapReduce API。spark.sparkContext.textFile( hdfs：//user/local/admin.text ) 中textFile是读取hdfs文件的方法。其中会调用HadoopRDD。textFile 是从HDFS分布式文件系统的所有节点上读取数据，返回Strings的RDD。
Spark中现在支持的分区器有Hash分区器和Range分区器，除此之外，用户也可以自定义分区方式。默认的分区方式为Hash分区器。Spark中的分区器直接决定了RDD中分区的个数，以及RDD经过Shuffle后数据的分区和Reduce的任务数。注：可以通过RDD的 partitioner 属性来获取RDD的分区器。
如何用Spark来实现已有的MapReduce程序
1、Spark的RDD API有个reduce方法，但是它会将所有key-value键值对reduce为单个value。这并不是Hadoop MapReduce的行为，Spark中与之对应的是ReduceByKey。 另外，Reducer的Reduce方法接收多值流，并产生0，1或多个结果。
2、有以下四个步骤。构建SparkApplication的运行环境（启动SparkContext），SparkContext向资源管理器（可以是Standalone、Mesos或YARN）注册并申请运行Executor资源。资源管理器分配Executor资源并启动StandaloneExecutorBackend，Executor运行情况将随着心跳发送到资源管理器上。
3、在 Spark 里面，reduceByKey() 方法可以被用来统计每篇文章里面出现的字母数量。如果我们想统计每一篇文章里面出现的大写字母数量，在 MapReduce 里程序可以如清单 15 所示。
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