第8课：零基础实战Scala最常用数据结构Map和Tuple及Spark源码鉴赏

本课内容

1.Map和Tuple在Spark源码中的鉴赏

2.Map和Tuple代码操作实战

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 *  Scala中最常见的两种数据结构：Map 和 Tuple
 *  
 *  Map初步感受就是key,value方式，key即是值的索引，排列非常规按照Hash的方式，
 *  不是说插入了3个元素后第4个就在第3个后面。它可能第4个元素就在第2个后面(因为hashcode排在第2后面)
 *  
 *  为什么说Map的key,value类型非常重要：最原始，最基础，最常用的数据结构。map中的key就是内容
 *  value的名字,如有有海量的数据，基于map检索速度非常快（数组则非常慢，尤其是修改的时候），从计算机
 *  运行的效率来讲，我们也需要这种数据结构
 *  
 *  Tuple是Scala相比JAVA中特有的一种数据结构，前面无论谈什么数据结构（Map,数组，list）这些都有
 *  具体的数据类型，但在现实社会中我们要表达一种观点，这个观点就是有不同的数据类类型放在一个集合里面。
 *  
 *  Array数组它的类型必须是一致的，要么是这个类型或者这个类型的子类型实例。而Tuple是不拘一格的，非常大
 *  的跃进。
 *  
 * 1.默认情况下Map构造的是不可变的集合，里面的内容不可修改，一旦修改就变成新的Map,原有的Map内容保持不变
 * 2.Map的实例是调用工厂模式apply来构造Map实例，而需要注意的是Map是接口，在apply中使用了具体的实现
 * 3.如果想直接new出Map实例，则需要使用HashMap等具体的Map子类
 * 4.查询一个Map中的值一定是采用getOrElse的语法的，一方面是在key不存在的情况下不报异常，另外还有一个
 * 神奇的作用就是提供默认值，而关于默认值提供在实际开发中至关重要，在Spark中很多默认的配置都是通过getOrElse
 * 的方式来实现的
 * 
 * 5.使用SortedMap可以得到排序的Map集合
 * 6.LinkedHashMap可以记住插入的数据的顺序，
 * 
 * 7.Tuple中可以有很多不同的数据("zhangs","male",30)
 * 8.在企业级实际开发大数据的时候一定会反复的使用Tuple来表达数据结构，以及使用Tuple来处理业务逻辑
 * 9.Tuple的另外一个非常重要的使用时作为函数的返回值，在Tuple中返回若干个值，以SparkContext源码为例来说明
 * // Create and start the scheduler
 *  val (sched,ts) = SparkContext.createTaskScheduler(this,master)
 *  _schedulerBackend = sched
 *  _taskScheduler = ts
 */
object C8 {
    
    def main(args: Array[String]): Unit = {
      
      //调用工厂方法模式的apply来构造Map实例，而需要注意的是Map是接口
      //在apply中使用了具体的实现
      val bigDatas = Map("Spark"->6,"Hadoop"->11)
      val persons = Map(("zhangs",11),("lisi",20))
      
      
      //bigDatas("Spark") = 10 //直接构造的Map是不可变的
      
      val programingLanguage = scala.collection.mutable.Map("Scalc"->13,"Java"->23)
      programingLanguage("Scala") = 15
      
      for((name,age) <- programingLanguage){
         println(name + ":" + age)
      }
      
      //查询一个不存在的KEY,java返回null,而scala则会报出异常：java.util.NoSuchElementException: key not found
      //不能使用这种方式，应采用getOrElse
      //println( programingLanguage("Python"))
      
      println( programingLanguage.getOrElse("Python", "zhangs"))
      
     
      val personsInfomation = new scala.collection.mutable.HashMap[String,Int]
      
      personsInfomation += ("Scalc"->13,"Java"->23) //增加元素
      personsInfomation -= ("Java") //移除元素，只需要key
      for((name,age) <- personsInfomation){
         println(name + ":" + age)
      }
      
      //只循环出key
      for(key <- personsInfomation.keySet){
         println(key)
      }
      
      //只循环出value
      for(value <- personsInfomation.values){
         println(value)
      }
      
      //原有的Map遍历成一个新的Map,交换key和value
      var result = for((name,age) <- personsInfomation) yield (age,name)
      for((name,age) <- result){
         println(name + ":" + age)
      }
      
      //排序
      val sorPer = scala.collection.immutable.SortedMap(("zhangs",11),("lisi",20),("wangwu",30))
      for((name,age) <- sorPer){
         println(name + ":" + age)
      }
     
      
      //LinkedHashMap,打印时根据所填入值的顺序显示
      
      
      //Tuple,例如描述一个人的信息
      val information = ("zhangs","male",30)
      println(information._3) //输出30
      
      
    }