ScalaのMapとTuple

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デフォルトでは、Mapは可変の集合を構築しており、中の内容は変更できません.変更すると新しいMapになり、元のMapの内容は変更されません.

Mapの例は、ファクトリメソッドモードapplyを呼び出してMapインスタンスを構築することであり、主にMapがインタフェースである必要があり、applyでは具体的な実装

が使用される.

    //         apply   Map  ，       Map   ， apply         
    val bigDatas = Map("Spark" -> 5, "Hadoop" -> 11)

Mapインスタンスを直接newしたい場合は、HashMapなどの具体的なMapサブクラスを使用する必要があります.

クエリー1つのMapの値はgetOrElseの構文を採用しているに違いない.keyが存在しない場合に異常を報告しない一方で、デフォルト値を提供する役割もある.デフォルト値の提供は実際の開発において極めて重要であり、Sparkでは多くのデフォルトの構成がgetOrElse方式で実現されている.

    val programingLanguage = scala.collection.mutable.Map("Scala" -> 13, "Java" -> 23)
    programingLanguage("Scala") = 10
    for((name, age)

SortedMapを使用すると、ソートされたMapのセットが得られる.

    val persons = scala.collection.mutable.SortedMap(("yaj", 28), ("yrz", 4),("xh", 30))
    for((age, name)

LinkedHashMapはデータを挿入する順序を覚えることができ、これは実際の開発において非常に有用である.

    val personsInformation2 = new scala.collection.mutable.LinkedHashMap[String, Int]
    personsInformation2 += ("Scala" -> 13, "Java" -> 23, "Python" -> 10)
    for((name, age)  13, "Java" -> 23)
    personsInformation -= ("Scala")
    for((name, age)

Tupleにはいろいろなタイプのデータがあります.例えば(「yaj」,「Spark」,「30」,「I LOVE SCALA!!」)

は、企業レベルでビッグデータを実際に開発する際には、必ずTupleを繰り返してデータ構造を表現し、Tupleを用いてビジネスロジック

を処理する.

    val info = ("yaj", "Spark", "30", "I LOVE SCALA!!!")
    println(info._4)

Tupleのもう一つの非常に重要な使用は関数としての戻り値であり、Tupleではいくつかの値を返す、SparkContextソースコードを例に

を説明する.

完全な例は次のとおりです.

    object HelloMapTuple {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //         apply   Map  ，       Map   ， apply         
    val bigDatas = Map("Spark" -> 5, "Hadoop" -> 11)


    val programingLanguage = scala.collection.mutable.Map("Scala" -> 13, "Java" -> 23)
    programingLanguage("Scala") = 10
    for((name, age)  13, "Java" -> 23)
    personsInformation -= ("Scala")
    for((name, age)  13, "Java" -> 23, "Python" -> 10)
    for((name, age)

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