大数据系列修炼-Scala课程02

本文深入探讨了Scala中的核心数据结构,包括Tuple的使用,讲解了元组中数据的访问方式以及在函数返回多值时的重要角色。此外,还介绍了Array数组的实战操作以及Map映射的基本应用。同时提到了文件操作,特别是Source如何处理本地文件路径和URL。

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核心内容:
1、Tuple(元组)、Array(数组)、Map(映射)实战
2、文件操作入门实战


1、scala中Tuple(元组)、Array(数组)、Map(映射)实战

注意:
(1)在元组当中可以存放很多个数据,元组中数据的访问是从下标1开始的.
(2)元组是很重要的,因为对于一个函数或算子来说,有可能会返回几个值,我们常用tuple中定义的几个变量来接受
函数返回的数值。
Tuple示例程序:

object App1
{
    def main(args:Array[String]):Unit=
    {
       val tripe = ("Spark","Hadoop",88.8,20)
       println(tripe._1) //对于元组来说,数据的访
内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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