第45讲：Scala中Context Bounds代码实战及其在Spark中的应用源码解析学习笔记

第45讲：Scala中Context Bounds代码实战及其在Spark中的应用源码解析学习笔记

本讲主要讲解scala中的上下文界定，

本讲主要内容：

1.Context Bounds代码实战

2.Context Bounds在Spark中的广泛应用。

前面讲到视图界定：T <% V,T到V实际上存在隐式转换，

Int转换为RichInt，RichInt符合类型变量的上界。

所以在scala中推出了[T: Ordering]T是泛型，Ordering也不定是泛型类或泛型接口。

意思是存在一个隐式值Ordering[T]

class Pair_Ordering[T: Ordering](val first: T, val second: T){

def bigger(implicit ordered: Ordering[T] = {

if(ordered.compare(first, second) > 0) first else second

//bigger中有隐式值Ordering[T]

//[T: Ordering]在spark编程中应用非常广泛

}

}

object Context_Bounds {

def main(args: Array[String]){

val pair = new Pair_Ordering("Spark", "Hadoop")

println(pair.bigger)

val pairInt = new Pair_Ordering(3,5)

println(pairInt.bigger)

}

下面是ordering的源码：

trait Ordering[T] extends Comparator[T] with PartialOrdering[T] with Serializable{

def tryCompare(x: T, y： T) = Some(Compare(x,y))

def compare(x: T, y: T):Int

}

scala难点：语法糖问题

Comparator有compare方法，实际实现时可以说明xy怎样计算。

隐式值生活在“冥界”，并以一种不可见的方式注入到方法当中

--摘自《快学scala》第21.7节。

以上内容是从王家林老师DT大数据课程第45讲的学习笔记。

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