hadoop和strom都有介绍过怎么进行单词计数，这里使用Scala来实现个简易的单词计数程序，在这之前补充几个常用方法
1、排序
排序在前面有介绍过，这里是因为单词计数用到了排序就带过一下
scala> val lst = List(2,3,1,5,7,6,4,9,8)
lst: List[Int] = List(2, 3, 1, 5, 7, 6, 4, 9, 8)
scala> val lst2 = lst.sorted
lst2: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
scala> lst
res0: List[Int] = List(2, 3, 1, 5, 7, 6, 4, 9, 8)
scala> lst2
res1: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
2、分组
使用grouped(n)，每n个为一组，最后不足的略过
scala> val lst3 = lst2.grouped(5)
lst3: Iterator[List[Int]] = non-empty iterator
scala> lst3
res2: Iterator[List[Int]] = non-empty iterator
//将Iterator转为List
scala> val lst4 = lst3.toList
lst4: List[List[Int]] = List(List(1, 2, 3, 4, 5), List(6, 7, 8, 9))
scala> lst4
res3: List[List[Int]] = List(List(1, 2, 3, 4, 5), List(6, 7, 8, 9))
3、平铺
flattern
scala> val lst5 = lst4.flatten
lst5: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
scala> lst5
res4: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
介绍几个日常工作必备的 Scala 集合函数，如转换函数和聚合函数。
1 最大值和最小值
我们先从动作函数开始。
在序列中查找最大或最小值是一个极常见的需求，较常用于面试问题和算法。还记得 Java 中的代码行吗？如下：
int[] arr = {11, 2, 5, 1, 6, 3, 9};
int to = arr.length - 1;
int max = arr[0];
for (int i = 0; i < to; i++) {
if (max < arr[i+1])
max = arr[i+1];
}
System.out.println(max);
问题：怎么在 List 中找到最大/最小值呢？
Scala 推荐了一个很赞的解决方案：
val numbers = Seq(11, 2, 5, 1, 6, 3, 9)
numbers.max //11
numbers.min //1
但实际操作的数据更加复杂。下面我们介绍一个更高级的例子，其中包含一个书的序列。
case class Book(title: String, pages: Int)
val books = Seq( Book("Future of Scala developers", 85),
Book("Parallel algorithms", 240),
Book("Object Oriented Programming", 130),
Book("Mobile Development", 495) )
//Book(Mobile Development,495)
books.maxBy(book => book.pages)
//Book(Future of Scala developers,85)
books.minBy(book => book.pages)
如上所示，minBy & maxBy 方法解决了复杂数据的问题。你只需选择决定数据最大或最小的属性。
#2 过滤
你过滤过集合吗？比如，筛选价格大于10美元的条目，或挑选年龄在24岁以下员工等，所有这些操作属于过滤。
让我们举例说明：过滤一个数字 List，只获取奇数的元素。
val numbers = Seq(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
numbers.filter(n => n % 2 == 0)
然后加大难度，我想获取页数大于120页的书。
val books = Seq(
Book("Future of Scala developers", 85),
Book("Parallel algorithms", 240),
Book("Object Oriented Programming", 130),
Book("Mobile Development", 495)
)
books.filter(book => book.pages >= 120)
实际上，过滤是一个转换类型的方法，但是比运用 min 和 max 方法简单。
还有一个与 filter 类似的方法是 filterNot。它的名字就体现了它的作用。如果你还是不了解它的实际用途，你可以在一个示例中，用 filterNot 替换 filter 方法。
#3 Flatten
我想大多数朋友都没听说过这个功能。其实它很好理解，我们来举例说明：
val abcd = Seq('a', 'b', 'c', 'd')
val efgj = Seq('e', 'f', 'g', 'h')
val ijkl = Seq('i', 'j', 'k', 'l')
val mnop = Seq('m', 'n', 'o', 'p')
val qrst = Seq('q', 'r', 's', 't')
val uvwx = Seq('u', 'v', 'w', 'x')
val yz = Seq('y', 'z')
val alphabet = Seq(abcd, efgj, ijkl, mnop, qrst, uvwx, yz)
//
// List(a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k, l, m, n, o, p, q, r, s, t,
// u, v, w, x, y, z)
alphabet.flatten
当有一个集合的集合，然后你想对这些集合的所有元素进行操作时，就会用到 flatten。
#4 Euler Diagram 函数
不要紧张！接下来的操作大家都熟知：差集、交集和并集。以下示例能很好地解释 Euler Diagram 函数：
val num1 = Seq(1, 2, 3, 4, 5, 6)
val num2 = Seq(4, 5, 6, 7, 8, 9)
//List(1, 2, 3)
num1.diff(num2)
//List(4, 5, 6)
num1.intersect(num2)
//List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
num1.union(num2)
上述示例中的 union 保留了重复的元素。如果我们不需要重复怎么办？这时可以使用 distinct 函数：
/List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
num1.union(num2).distinct
下面是上述功能的图示：
image.png
#5 map（映射）列表元素
map 是 Scala 集合最常用的一个函数。它的功能十分强大：
val numbers = Seq(1,2,3,4,5,6)
//List(2, 4, 6, 8, 10, 12)
numbers.map(n => n * 2)
val chars = Seq('a', 'b', 'c', 'd')
//List(A, B, C, D)
chars.map(ch => ch.toUpper)
map 函数的逻辑是遍历集合中的元素并对每个元素调用函数。你也可以不调用任何函数，保持返回元素本身，但这样 map 无法发挥作用，因为你在映射过后得到的是同样的集合。
#6 flatMap
我很难具体说明 flatMap 的使用场合，因为很多不同的情况下都会用到 flatMap。如果大家仔细观察，就会发现 flatMap 是由下列这两个函数组成的：
map & flatten
现在，假设我们想知道字母表中的大写字母和小写字母的排列情况：
val abcd = Seq('a', 'b', 'c', 'd')
//List(A, a, B, b, C, c, D, d)
abcd.flatMap(ch => List(ch.toUpper, ch))
scala> val line = "this is a book"
line: String = this is a book
scala> val words = line.split(" ")
words: Array[String] = Array(this, is, a, book)
scala> val arrayofChars = words.flatMap(_.toList)
arrayofChars: Array[Char] = Array(t, h, i, s, i, s, a, b, o, o, k)
#7 对整个集合进行条件检查
有一个场景大家都知道，即确保集合中所有元素都要符合某些要求，如果有哪怕一个元素不符合条件，就需要进行一些处理：
val numbers = Seq(3, 7, 2, 9, 6, 5, 1, 4, 2)
//ture
numbers.forall(n => n < 10)
//false
numbers.forall(n => n > 5)
而 forall 函数就是为处理这类需求而创建的。
#8 对集合进行分组
你是否尝试过将一个集合按一定的规则拆分成两个新的集合？比如，我们把某个集合拆分成偶数集和奇数集，partition 函数可以帮我们做到这一点：
val numbers = Seq(3, 7, 2, 9, 6, 5, 1, 4, 2)
//(List(2, 6, 4, 2), List(3, 7, 9, 5, 1))
numbers.partition(n => n % 2 == 0)
#9 Fold
另一个流行的操作是 fold。 在 Scala 的上下文中，通常可以考虑 foldLeft 和 foldRight。他们是从不同的方面做同样的工作：
val numbers = Seq(1, 2, 3, 4, 5)
//15
numbers.foldLeft(0)((res, n) => res + n)
在第一对括号中，我们放一个起始值。 在第二对括号中，我们定义需要对数字序列的每个元素执行的操作。 第一步，n = 0，然后它根据序列元素变化。
另一个关于 foldLeft 的例子，计算字符数：
val words = Seq("apple", "dog", "table")
//13
words.foldLeft(0)((resultLength, word) => resultLength + word.length)
foreach
foreach 方法的参数是一个函数，它把这个函数作用于集合中的每一个元素，但是不返回任何东西。它和 map 类似，唯一的区别在于 map 返回一个集合，而 foreach 不返回任何东西。由于它的无返回值特性它很少使用。
scala> val words = "scala is fun".split(" ")
words: Array[String] = Array(scala, is, fun)
scala> words.foreach(println)
scala
is
fun
reduce
reduce 方法返回一个值。顾名思义，它将一个集合整合成一个值。它的参数是一个函数，这个函数有两个参数，并返回一个值。从本质上说，这个函数是一个二元操作符，并且满足结合律和交换律。
scala> val xs = List(2,3,4,5,6)
xs: List[Int] = List(2, 3, 4, 5, 6)
scala> var sum = xs.reduce(_+_)
sum: Int = 20
scala> var sum = xs.reduce(_-_)
sum: Int = -16
scala> var sum = xs.reduce(_/_)
sum: Int = 0
scala> var sum = xs.reduce(_*_)
sum: Int = 720
下面是一个找出句子中最长单词的例子
scala> val words = "scala is fun".split(" ")
words: Array[String] = Array(scala, is, fun)
scala> val longestWord = words.reduce((w1,w2)=>if(w1.length > w2.length) w1 else
w2)
longestWord: String = scala
wordcount程序编写
注：思路是跟mapreduce做单词统计一样而不是跟常规的java编写一样。
//对三个字符串中的单词做单词数量统计
scala> val lines = List("hadoop hdfs mr hive","hdfs hive hbase storm kafka","hive hbase storm kafka spark")
lines: List[String] = List(hadoop hdfs mr hive, hdfs hive hbase storm kafka, hive hbase storm kafka spark)
//3个字符串中的单词均根据空格切割
scala> lines.map(_.split(" "))
res18: List[Array[String]] = List(Array(hadoop, hdfs, mr, hive), Array(hdfs, hive, hbase, storm, kafka), Array(hive, hbase, storm, kafka, spark))
//平铺
scala> lines.map(_.split(" ")).flatten
res19: List[String] = List(hadoop, hdfs, mr, hive, hdfs, hive, hbase, storm, kafka, hive, hbase, storm, kafka, spark)
scala> val words = lines.map(_.split(" ")).flatten
words: List[String] = List(hadoop, hdfs, mr, hive, hdfs, hive, hbase, storm, kafka, hive, hbase, storm, kafka, spark)
//每个元素都写为（单词，1）的对偶格式
scala> words.map((_,1))
res20: List[(String, Int)] = List((hadoop,1), (hdfs,1), (mr,1), (hive,1), (hdfs,1), (hive,1), (hbase,1), (storm,1), (kafka,1), (hive,1), (hbase,1), (storm,1), (kafka,1), (spark,1))
根据单词进行分组
scala> words.map((_,1)).groupBy(_._1)
res21: scala.collection.immutable.Map[String,List[(String, Int)]] = Map(storm -> List((storm,1), (storm,1)), kafka -> List((kafka,1), (kafka,1)), hadoop -> List((hadoop,1)), spark -> List((spark,1)), hive -> List((hive,1), (hive,1), (hive,1)), mr -> List((mr,1)), hbase -> List((hbase,1), (hbase,1)), hdfs -> List((hdfs,1), (hdfs,1)))
scala> val grouped = words.map((_,1)).groupBy(_._1)
grouped: scala.collection.immutable.Map[String,List[(String, Int)]] = Map(storm -> List((storm,1), (storm,1)), kafka -> List((kafka,1), (kafka,1)), hadoop -> List((hadoop,1)), spark -> List((spark,1)), hive -> List((hive,1), (hive,1), (hive,1)), mr -> List((mr,1)), hbase -> List((hbase,1), (hbase,1)), hdfs -> List((hdfs,1), (hdfs,1)))
scala> grouped.map(t => (t._1,t._2.size))
res22: scala.collection.immutable.Map[String,Int] = Map(storm -> 2, kafka -> 2, hadoop -> 1, spark -> 1, hive -> 3, mr -> 1, hbase -> 2, hdfs -> 2)
//单词统计和排序，但是必须转List才能使用sortBy
scala> grouped.map(t => (t._1,t._2.size)).sortedBy(_._2)
:14: error: value sortedBy is not a member of scala.collection.immutable.Map[String,Int]
grouped.map(t => (t._1,t._2.size)).sortedBy(_._2)
^
scala> grouped.map(t => (t._1,t._2.size)).toList
res25: List[(String, Int)] = List((storm,2), (kafka,2), (hadoop,1), (spark,1), (hive,3), (mr,1), (hbase,2), (hdfs,2))
scala> grouped.map(t => (t._1,t._2.size)).toList.sortBy(_._2)
res26: List[(String, Int)] = List((hadoop,1), (spark,1), (mr,1), (storm,2), (kafka,2), (hbase,2), (hdfs,2), (hive,3))
scala> val result = grouped.map(t => (t._1,t._2.size)).toList.sortBy(_._2)
result: List[(String, Int)] = List((hadoop,1), (spark,1), (mr,1), (storm,2), (kafka,2), (hbase,2), (hdfs,2), (hive,3))
并行计算的一些方法
scala> val a = Array(1,2,3,4,5,6)
a: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6)
scala> a.sum
res41: Int = 21
scala> a.reduce(_+_) //reduce调的是reduceLeft，从左往右操作
res42: Int = 21
scala> a.reduce(_-_)
res43: Int = -19
scala> a.par //转换为并行化集合
res44: scala.collection.parallel.mutable.ParArray[Int] = ParArray(1, 2, 3, 4, 5, 6)
scala> a.par.reduce(_+_)//会将集合切分为好几块然后并行计算最后汇总
res45: Int = 21
scala> a.fold(10)(_+_) //先给初始值10，加上a中所有值之和。fold是并行计算,第一个_表示初始值或者累加过后的结果
res46: Int = 31
scala> a.par.fold(10)(_+_) //并行化之后可能就不一样了，每份都要+10
res47: Int = 51
scala> a.par.fold(0)(_+_)
res49: Int = 21
文件I/O
Scala 进行文件写操作，直接用的都是 java中 的 I/O 类 （java.io.File)：
import java.io._
object Test {
def main(args: Array[String]) {
val writer = new PrintWriter(new File("test.txt" ))
writer.write("hello world")
writer.close()
}
}
从屏幕读取输入
object Test {
def main(args: Array[String]) {
print("请输入你的名字 : " )
val line = Console.readLine
println("谢谢，你输入的是: " + line)
}
}
从文件上读取内容
从文件读取内容非常简单。我们可以使用 Scala 的 Source 类及伴生对象来读取文件。
import scala.io.Source
object Test {
def main(args: Array[String]) {
println("文件内容为:" )
Source.fromFile("test.txt" ).foreach{
print
}
}
}
import scala.io.Source
object Test {
def main(args: Array[String]) {
println("文件内容为:" )
Source.fromFile("test.txt" ).getLines.foreach{
print
}
}
}