Scala：Tuple、Array、Map与文件操作

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1 Tuple



2 Array





3 Map










4 文件操作





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【大数据Scala系列】Scala Map & Tuple
weixin_54707168的博客
03-31 331
【大数据Scala系列】Scala Map & Tuple
scala编程笔记（2）List-Tuple-set-map
luyee2010的专栏
04-17 5055
使用类型参数化数组 先来段代码： //val greeting:Array[String] = new Array[String](3) val greeting = new Array[String](3) greeting(0) = "hello" greeting(1) = "," greeting.update(2,"World") for(i - 0
Scala之Array，List,Tuple,Set,Map
08-09 2371
package com.scala.study /** * Created by Administrator on 2016/8/8. */ object Test { def max(x:Int,y:Int):Int={ if(x>y) x else y } /** * 函数只有一条语句时，可以不用花括号{ }
如何在Scala中将List转换为Map？
cumtv80668的专栏
07-22 3862
在Scala中列出 (List in Scala) List is a collection of immutable data of the same type. List represents a LinkedList in Scala. 列表是相同类型的不可变数据的集合。 列表表示Scala中的LinkedList。 Creating a list: 创建列表 ： Syntax t...
Scala实现函数将string分割为二维数组后，转化为map
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06-22 1984
目录定义数组初始化及互相转换函数实现将string分割为二维数组定义动态二维数组将string分割为二维数组将二维数组转换为Map完整函数代码 这篇文章是我使用scala实现的第一个函数，是用于将String类型的参数分割成数组（二维），然后转换为map，比较简单易实现。 定义数组 Array：是不可变的，不能直接对其元素进行删除操作，只能通过重赋值或过滤生成新的Array的方式来删除不要的元素。说白了就是通过过滤来删除Array中的元素，生成新的Array。 ArrayBuffer是可变的，本身提供了很多
Scala入门到精通——第四节 Set、Map、Tuple、队列操作实战
weixin_34378922的博客
07-21 507
本节主要内容 mutable、immutable集合 Set操作实战 Map操作实战 Tuple操作实战 队列操作实战 栈操作实战 mutable、immutable集合 以下内容来源于scala官方文档： http://www.scala-lang.org/docu/files/collections-api/collecti...
【Scala入门】掌握Scala集合：列表、数组与集合操作
weixin_52938153的博客
06-15 962
集合（Collection）在编程中扮演着至关重要的角色。Scala 提供了丰富且强大的集合库，支持多种集合类型和操作。本文将介绍 Scala 中的常用集合类型，包括列表（List）、数组（Array）以及其他集合类型，并详细讲解如何操作这些集合。
utility_Scala:Scala编程语言基本和函数式编程（fp）和Spark Scala基本演示| #SE
03-12
Utility_Scala 在常见的用例中，通过几个基本脚本介绍了Scala programming language和Spark Scala 。 请检查以获取更多信息。... -Scala Array基本操作，属性 ， -Scala列表与数组非常相似，这意味着列
使用scala编写spark任务，计算余弦相似度和欧式距离报错 2025-12-30 19:43:11,060 | WARN | [task-result-getter-1] | Lost task 0.0 in stage 345.0 (TID 37861) (node-group-9Ddam0002 executor 2): java.lang.RuntimeException: Error while decoding: java.lang.NullPointerException: Null value appeared in non-nullable field: - array element class: "scala.Double" - root class: "scala.collection.Seq" If the schema is inferred from a Scala tuple/case class, or a Java bean, please try to use scala.Option[_] or other nullable types (e.g. java.lang.Integer instead of int/scala.Int). mapobjects(lambdavariable(MapObject, DoubleType, true, -1), assertnotnull(lambdavariable(MapObject, DoubleType, true, -1)), input[0, array<double>, true], Some(interface scala.collection.Seq)) at org.apache.spark.sql.catalyst.encoders.ExpressionEncoder$Deserializer.apply(ExpressionEncoder.scala:186) at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.ScalaUDF.$anonfun$scalaConverter$2(ScalaUDF.scala:159) at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$SpecificUnsafeProjection.ScalaUDF_0$(Unknown Source) at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$SpecificUnsafeProjection.subExpr_0$(Unknown Source) at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$SpecificUnsafeProjection.apply(Unknown Source) at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$SpecificUnsafeProjection.apply(Unknown Source) at scala.collection.Iterator$$anon$10.next(Iterator.scala:461) at org.apache.spark.sql.execution.UnsafeExternalRowSorter.sort(UnsafeExternalRowSorter.java:209) at org.apache.spark.sql.execution.exchange.ShuffleExchangeExec$.$anonfun$prepareShuffleDependency$10(ShuffleExchangeExec.scala:343) at org.apache.spark.rdd.RDD.$anonfun$mapPartitionsInternal$2(RDD.scala:897) at org.apache.spark.rdd.RDD.$anonfun$mapPartitionsInternal$2$adapted(RDD.scala:897) at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:52) at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:373) at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:337) at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:52) at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:373) at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:337) at org.apache.spark.shuffle.ShuffleWriteProcessor.write(ShuffleWriteProcessor.scala:59) at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:99) at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:52) at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:131) at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.$anonfun$run$3(Executor.scala:516) at org.apache.spark.util.Utils$.tryWithSafeFinally(Utils.scala:1606) at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:519) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624) at java.lang.Thread.run(Thread.java:750) Caused by: java.lang.NullPointerException: Null value appeared in non-nullable field: - array element class: "scala.Double" - root class: "scala.collection.Seq" If the schema is inferred from a Scala tuple/case class, or a Java bean, please try to use scala.Option[_] or other nullable types (e.g. java.lang.Integer instead of int/scala.Int). at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$SpecificSafeProjection.MapObjects_0$(Unknown Source) at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$SpecificSafeProjection.apply(Unknown Source) at org.apache.spark.sql.catalyst.encoders.ExpressionEncoder$Deserializer.apply(ExpressionEncoder.scala:182) ... 26 more
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根据用户的问题，我们需要解决在Scala编写Spark任务计算余弦相似度和欧式距离时出现的`java.lang.NullPointerException: Null value appeared in non-nullable field`错误。结合引用内容，这个错误通常是因为在非可...
leetcode100-leetcode-scala:我在Scala中对一些Leetcode问题的解决方案，用于熟悉Scala
06-30
Tuple , groupBy , mapValues Regular Expression 、 groupBy 、 maxBy for-loop , if-else Boolean filter Parse Integer map ， filter ， min ， abs distinct ， filter ， ! (NOT) ! (NOT) ， contains （类似...
Scala中List集合与Map集合的相互转换
qq_44160357的博客
02-07 6930
List集合转换成Map集合 object Demo{ def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建一个List集合对象 val list: List[String] = List("dog", "tiger", "lion", "cat", "panther", "eagle") // 映射(转...
Scala笔记（二）：Array转换成Map，saveAsTextFile保存为一个文件，短竖线分割，mkString方法，JSON数组与对象
小心小梦
08-05 5845
1.Array转换成Map 在公司里实习，经常讲究的是需求，实际上需求也是由诸多小模块拼接在一起完成的。上周遇到一个问题，就是需要把一个二维数组转化为一个对应的Map，举个栗子，我得到了一个数组：Array(Array(“a”,1),Array(“b”,2),Array(“c”,3)) 转化为Map(a-&gt;1,b-&gt;2,c-&gt;3) 使用Array的map方法和case cl...
scala 关于Array,List,Tuple的区别
weixin_33804990的博客
09-29 160
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
Scala学习笔记--Array和List和Tuple和Set和Map
snail_gesture的博客
11-04 2035
Array(可变的同类对象序列) Scala里面使用new实例化对象，实例化过程中，可以用值和类型使对象参数化(parameterize) 参数化的意思是：在创建实例的同事完成对它的”设置”。使用值参数化实例通过把值传递给构造器的 圆括号来实现。 scala> val big = new java.math.BigInteger(“12345”) b
scala List和Tuple的用法
yucf1988的专栏
05-30 1万+
使用List 方法不应该有副作用是函数风格编程的一个很重要的理念。方法唯一的效果应该是计算并返回值。用这种方式工作的好处就是方法之间很少纠缠在一起，因此就更加可靠和可重用。另一个好处（静态类型语言里）是传入传出方法的所有东西都被类型检查器检查，因此逻辑错误会更有可能把自己表现为类型错误。把这个函数式编程的哲学应用到对象世界里意味着使对象不可变。 如你所见，Scala数组是一个所有对象都共享相同类型的可变序列。比方说Array[String]仅包含String。尽管实例化之后你无法改变Array的长度，它的
scala array转换成map
热门推荐
shouwangV6的专栏
09-06 1万+
需求：       有一个二维数组 eg:Array(Array(1,20),Array(3,5),Array(7,9))  转化为map(1->20,3->5,7->9) 实现方法如下：      使用Array的map方法变量里边的数组元素，利用case class 先把数组转化为tuple，再用tuple的toMap方法转化为map。这个方法在spark程序中同样适用。 只有短短
元组Tuple、数组Array、映射Map
weixin_34329187的博客
11-29 584
一、元组Tuple 　　元组Tuple是不同类型的值的聚集，元组的值将单个的值包含在圆括号中来构成，元组可以包含一个不同类型的元素 如 val riple = (100, "Scala" , "Spark")1、元组中可以包含不同类型的元素，如上，把鼠标放在riple上，IDE会自动推断出元组riple里面的3个元素类型分别是Int、String、String2、元组实例化后，和数组Array不...
Scala List(Map1,Map2,Map3 ....) 转换为一个Map的形式
weixin_45063703的博客
10-09 473
前言 在一次处理数据时，需要将List（Map）形式的数据转换为Map的形式。这时最简单的方法就是采用fold（）函数 fold函数：折叠，提供一个输入参数作为初始值，然后大括号中应用自定义fun函数并返回值。 list.fold(Map()){(x,y)=> x ++ y} 实例 object TestScala00 { def main(args:Array[String]) { var list= List(Map("g"->2.9),Map("h"->23.2),
Scala编程数组、Map操作（四）
闵浮龙的博客
05-05 4003
Array 在Scala中，Array代表的含义与Java中类似，也是长度不可改变的数组。此外，由于Scala与Java都是运行在JVM中，双方可以互相调用，因此Scala数组的底层实际上是Java数组。例如字符串数组在底层就是Java的String[]，整数数组在底层就是Java的Int[]。 数组初始化后，长度就固定下来了，而且元素全部根据其类型初始化 val a = new A...
Scala编程：元组与数组深度解析
"这篇文档主要介绍了Scala编程语言中关于Array和Map的基本概念和操作，包括元组、定长数组和变长数组的使用方法。" 在Scala中，Array和Map是两种常用的数据结构，它们各自有不同的特点和应用场景。 1. 元组（Tuple...
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