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王家林亲传《DT大数据梦工厂》第二讲Scala函数定义、流程控制、异常处理入门

2015-07-24 14:08 369 查看
王家林亲传《DT大数据梦工厂》第二讲Scala函数定义、流程控制、异常处理入门

你想了解大数据,你想成为年薪百万吗?那你还等着什么,快点来吧!跟着王家林老师学习spark大数据

第二讲主要讲了Scala函数定义、流程控制、异常处理入门

函数定义:

关键字(def) 函数名称 参数(参数名称:参数类型):返回内容类型  =  {

函数体

}

注意:

Unit:空的返回内容

Scala结束语是不需要写分号

下面一代码为例:

//不带参数

             Object  ScalaBasics{

              def doWhile(){

                    var line = “”

                                do{

line = readLine()

printIn(“Read: ”+ line)

}while (line != “”)

}

def main (args: Array [String]){

     dowhile

}

 //注意:dowhile后面的()可加可不加,没有参数就不写

 

//带参数

def looper (x : Long, y : long) : Long=  {

 var a = x

 var b =y

 while(a != 0){

    val temp = a

    a = b % a

    b = temp

    }

b

}

def main (args: Array [String]){

     printIn(looper(100,298))

}

  流程控制

    def main (args: Array [String]){

     var file = “scala.txt”

     if ( !args.isEmpty)  file =args(0)

}

printIn(file)

       var file = if ( !args.isEmpty)  args(0) else file = “scala.xml”

       printIn(if ( !args.isEmpty)  args(0) else file = “scala.xml”)

            for (I <- 1 to 10) {

printIn(“Number is :” +i)

}

//1to10另外一种写法

for (I <- 1.to (10))

val files = (new java.io.file(“.”))listFiles()

for (file <-  files){

printIn(file)

}

object  ScalaBasics{

           var line = “”

           do{

printIn (“Please inputsome words blow…..”)

line = readLine()

printIn(“Read: ” + line)

}while (line != “”)

  }

异常处理

          Val n =99

          //val file = “Spark.txt”

          //openFile(file)

          try{

val half = if (n % 2 ==0)n / 2 else throw

new RuntimeException(“Nmust be event”)

// Use the file

}catch {

  Case e : Exception => printIn(“Theexception is :” + e.getMessage())

}finally{

//close(file)

}

通过简单代码示例,从基础了解Scala的特性和对函数定义、流程控制、异常处理基本了解和掌握,希望自己跟着老师学习一点一点进步;

如果你了解的还是不清楚,你也可以学习此视频或者是记录一下联系方式

 视频地址:http://www.tudou.com/programs/view/eN90M1SI8E8/

学习地址:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwNjAwODI3Mg==&mid=212579488&idx=2&sn=883193df2b3df163d49c4fdec1ecd585&scene=5#rd
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标签:  scala spark 大数据