列表和元组的区别，使用方法

List list是一种处理一组有序项目的数据结构，也就是说，您可以在一个列表中存储一系列项目。 元组是Scala语言中非常有用的容器对象。元组非常类似于列表，但是元组是不可变的。列表控件可以在四种不同的视图中显示项目，而元组适用于许多场景。List list是一种处理有序项目集的数据结构，也就是说，您可以在一个列表中存储一系列项目。列表中的项目应该用方括号括起来，这样python就知道您在指示一个列表。创建列表后，您可以添加、删除或搜索列表中的项目。由于可以添加或删除项目，所以我们说列表是可变数据类型，也就是说，这种类型是可以改变的。列表可以嵌套。元组非常类似于列表，但是元组是不可变的。也就是不能修改元组。元组由括号中逗号分隔的项定义。元组通常用于使语句或用户定义的函数能够安全地采用一组值，也就是说，所使用的元组的值不会改变。元组可以嵌套。列表控件可以在四种不同的视图中显示项目。您可以将项目分组到有或没有列标题的列中，并显示附带的图标和文本。例如，ListView控件用于将名为ListItem对象的列表项组织成以下四种不同视图之一:1 大(标准)图标2。小图标3。清单4。“报表视图”属性确定控件使用哪个视图来显示列表中的项。比如组件[1]的列表控件，有完整的列表框、多栏下拉列表框、拆分样式等。它可以管理列表中项目的排序方法和选定项目的外观。Tuple是Scala语言中非常有用的容器对象。像列表一样，元组是不可变的；但是与列表不同，元组可以包含不同类型的元素。比如一个list只能写成List[Int]或者List[String]，但是一个tuple可以同时有Int和String。元组适用于许多场景，例如，如果您需要在一个方法中返回多个对象。Java中的做法是创建一个已经包含多个返回值的JavaBean，Scala只能返回元组。而且做起来也很简单；把元组实例化需要的对象放在括号里，用逗号隔开就行了。元组实例化后，可以通过点、下划线和基于1的索引来访问其中的元素。

val x=1

val y=2

val l = x::y::Nil

l: List[Int] = List(1, 2)

作用就是构造一个列表，第一个元素为x，第二个元素为y，然后就结束

问题有误，没有 : *** 作符或者函数，只有 ::，另外列表结尾为Nil，不是nil

val arr = new Array[Int](5) // 创建包含 5 个整数的数组

for (i <- 0 until arrlength) {

println(s"请输入第 ${i+1} 个元素：")

arr(i) = scalaioStdInreadInt()

}

这段代码会依次提示用户输入每个数组元素的值，并将其存储到数组中。请注意，until 方法用于生成一个包括起始值但不包括结束值的区间，因此 0 until arrlength 将生成一个范围为 [0, arrlength) 的整数序列，即 0, 1, 2, 3, 4，正好对应数组的 5 个元素。

如何创建RDD？RDD可以从普通数组创建出来，也可以从文件系统或者HDFS中的文件创建出来。举例：从普通数组创建RDD，里面包含了1到9这9个数字，它们分别在3个分区中。scala> val a = scparallelize(1 to 9, 3)a: orgapachesparkrddRDD[Int] = ParallelCollectionRDD[1] at parallelize at <console>:12举例：读取文件READMEmd来创建RDD，文件中的每一行就是RDD中的一个元素scala> val b = sctextFile("READMEmd")b: orgapachesparkrddRDD[String] = MappedRDD[3] at textFile at <console>:12虽然还有别的方式可以创建RDD，但在本文中我们主要使用上述两种方式来创建RDD以说明RDD的API。mapmap是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。举例：scala> val a = scparallelize(1 to 9, 3)scala> val b = amap(x => x2)scala> acollectres10: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)scala> bcollectres11: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18)上述例子中把原RDD中每个元素都乘以2来产生一个新的RDD。mapPartitionsmapPartitions是map的一个变种。map的输入函数是应用于RDD中每个元素，而mapPartitions的输入函数是应用于每个分区，也就是把每个分区中的内容作为整体来处理的。它的函数定义为：def mapPartitions[U: ClassTag](f: Iterator[T] => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U]f即为输入函数，它处理每个分区里面的内容。每个分区中的内容将以Iterator[T]传递给输入函数f，f的输出结果是Iterator[U]。最终的RDD由所有分区经过输入函数处理后的结果合并起来的。举例：scala> val a = scparallelize(1 to 9, 3)scala> def myfunc[T](iter: Iterator[T]) : Iterator[(T, T)] = { var res = List[(T, T)]() var pre = iternext while (iterhasNext) { val cur = iternext; res ::= (pre, cur) pre = cur; } resiterator}scala> amapPartitions(myfunc)collectres0: Array[(Int, Int)] = Array((2,3), (1,2), (5,6), (4,5), (8,9), (7,8))上述例子中的函数myfunc是把分区中一个元素和它的下一个元素组成一个Tuple。因为分区中最后一个元素没有下一个元素了，所以(3,4)和(6,7)不在结果中。mapPartitions还有些变种，比如mapPartitionsWithContext，它能把处理过程中的一些状态信息传递给用户指定的输入函数。还有mapPartitionsWithIndex，它能把分区的index传递给用户指定的输入函数。mapValuesmapValues顾名思义就是输入函数应用于RDD中Kev-Value的Value，原RDD中的Key保持不变，与新的Value一起组成新的RDD中的元素。因此，该函数只适用于元素为KV对的RDD。举例：scala> val a = scparallelize(List("dog", "tiger", "lion", "cat", "panther", " eagle"), 2)scala> val b = amap(x => (xlength, x))scala> bmapValues("x" + _ + "x")collectres5: Array[(Int, String)] = Array((3,xdogx), (5,xtigerx), (4,xlionx),(3,xcatx), (7,xpantherx), (5,xeaglex))mapWithmapWith是map的另外一个变种，map只需要一个输入函数，而mapWith有两个输入函数。它的定义如下：def mapWith[A: ClassTag, U: ](constructA: Int => A, preservesPartitioning: Boolean = false)(f: (T, A) => U): RDD[U]第一个函数constructA是把RDD的partition index（index从0开始）作为输入，输出为新类型A；第二个函数f是把二元组(T, A)作为输入（其中T为原RDD中的元素，A为第一个函数的输出），输出类型为U。举例：把partition index 乘以10，然后加上2作为新的RDD的元素。val x = scparallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10), 3) xmapWith(a => a 10)((a, b) => (b + 2))collect res4: Array[Int] = Array(2, 2, 2, 12, 12, 12, 22, 22, 22, 22)flatMap与map类似，区别是原RDD中的元素经map处理后只能生成一个元素，而原RDD中的元素经flatmap处理后可生成多个元素来构建新RDD。 举例：对原RDD中的每个元素x产生y个元素（从1到y，y为元素x的值）scala> val a = scparallelize(1 to 4, 2)scala> val b = aflatMap(x => 1 to x)scala> bcollectres12: Array[Int] = Array(1, 1, 2, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 4)flatMapWithflatMapWith与mapWith很类似，都是接收两个函数，一个函数把partitionIndex作为输入，输出是一个新类型A；另外一个函数是以二元组（T,A）作为输入，输出为一个序列，这些序列里面的元素组成了新的RDD。它的定义如下：def flatMapWith[A: ClassTag, U: ClassTag](constructA: Int => A, preservesPartitioning: Boolean = false)(f: (T, A) => Seq[U]): RDD[U]举例：scala> val a = scparallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9), 3)scala> aflatMapWith(x => x, true)((x, y) => List(y, x))collectres58: Array[Int] = Array(0, 1, 0, 2, 0, 3, 1, 4, 1, 5, 1, 6, 2, 7, 2,8, 2, 9)flatMapValuesflatMapValues类似于mapValues，不同的在于flatMapValues应用于元素为KV对的RDD中Value。每个一元素的Value被输入函数映射为一系列的值，然后这些值再与原RDD中的Key组成一系列新的KV对。举例scala> val a = scparallelize(List((1,2),(3,4),(3,6)))scala> val b = aflatMapValues(x=>xto(5))scala> bcollectres3: Array[(Int, Int)] = Array((1,2), (1,3), (1,4), (1,5), (3,4), (3,5))上述例子中原RDD中每个元素的值被转换为一个序列（从其当前值到5），比如第一个KV对(1,2), 其值2被转换为2，3，4，5。然后其再与原KV对中Key组成一系列新的KV对(1,2),(1,3),(1,4),(1,5)。reducereduce将RDD中元素两两传递给输入函数，同时产生一个新的值，新产生的值与RDD中下一个元素再被传递给输入函数直到最后只有一个值为止。举例scala> val c = scparallelize(1 to 10)scala> creduce((x, y) => x + y)res4: Int = 55上述例子对RDD中的元素求和。reduceByKey顾名思义，reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行reduce，因此，Key相同的多个元素的值被reduce为一个值，然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。

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