43.Scala中类型变量Bounds代码实战及其在Spark中的应用源码解析

最新推荐文章于 2018-11-09 10:57:31 发布

AI大模型实战师

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分类专栏： scala 文章标签： scala 大数据类型变量 Bounds

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本文通过实战案例介绍了Scala中类型变量界限的概念，包括上界和下界的使用，并展示了这些概念如何应用于Spark中以限定泛型参数，确保类型安全。

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一、Scala中的类型变量Bounds代码实战

//上界
class Pair[T <: Comparable[T]] (val first : T, val second : T) {  //Comparable[T]是父类  
  //若对T不做限定，则不确定first这个类型是否有compareTo这个方法。
  //Comparable[T]是T的上界，T是Comparable[T]的下界

 def bigger = if(first.compareTo(second) > 0) first else second
}


//下界
class Pair_Lower_Bound[T] (val first:T, val second : T){
  
  def replaceFirst[R >: T] (newFirst : R) = new Pair_Lower_Bound[R](newFirst, second)  //R是父类，T是子类
  //从R的角度看：T是R的下界
  //从T的角度看：R是T的上界
  //例如：Person是Student的父类、上界，Student是Person的子类、下界。显然可以用Person类型来代替Student类型。（面向接口编程）
 }

object Type_Variable_Bounds_43 {
  def main(args : Array[String]) {
     val pair = new Pair("Spark", "Hadoop")
     println(pair.bigger)
  }
}

输出：Spark

二、类型变量Bounds在Spark中的广泛应用

def hadoopFile[K, V](
      path: String,
      inputFormatClass: Class[_ <: InputFormat[K, V]],   ...

读取hadoop文件的方法，用上界限定必须具有某些特征

参考资料来源于大数据梦工厂深入浅出scala 第43讲由王家林老师讲解