作者簡介：

藍橋簽約作者、大數據&Python領域優質創作者。管理多個大數據技術群，幫助大學生就業和初級程序員解決工作難題。

我的使命與愿景：持續穩定輸出，賦能中國技術社區蓬勃發展！

大數據系列文章，從技術能力、業務基礎、分析思維三大板塊來呈現，你將收獲：

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??掌握大數據的基礎知識，與其他同事溝通無障礙；

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評論、點贊、收藏是對我最大的支持！！！

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大數據工程師系列專欄：?面試真題、開發經驗、調優策略

大數據工程師知識體系：

大數據時代已經到來

最近幾十年，高速發展的互聯網，滲透進了我們生活的方方面面，整個人類社會都已經被互聯網連接為一體。身處互聯網之中，我們無時無刻不在產生大量數據，如瀏覽商品的記錄、成交訂單記錄、觀看視頻的數據、瀏覽過的網頁、搜索過的關鍵詞、點擊過的廣告、朋友圈的自拍和狀態等。這些數據，既是我們行為留下的痕跡，同時也是描述我們自身最佳的證據。

2014年3月，馬云曾經在北京的一次演講中說道：“人類正從IT時代走向DT時代”。7年過去了，正如馬云預想的那樣，大數據時代已經到來了。

大數據工程師的工作內容是什么？

而大數據時代，有一個關鍵性的崗位不得不提，那就是大數據工程師。想必大家也會好奇，大數據工程師，日常是做什么的呢？?

1.數據采集	找出描述用戶或對業務發展有幫助的數據，并將定義相關的數據格式，交由業務開發部門負責收集對應的數據。
2.ETL工程?	對收集到的數據，進行各種清洗、處理、轉化等操作，完成格式轉換，便于后續分析，保證數據質量，以便得出可以信賴的結果。
3.構建數倉	將數據有效治理起來，構建統一的數據倉庫，讓數據與數據間建立連接，碰撞出更大的價值。
4.數據建模	基于已有的數據，梳理數據間的復雜關系，建立恰當的數據模型，便于分析出有價值的結論。
5.統計分析	對數據進行各種維度的統計分析，建立指標體系，系統性地描述業務發展的當前狀態，尋找業務中的問題，發現新的優化點與增長點。
6.用戶畫像	基于用戶的各方面數據，建立對用戶的全方位理解，構建每個特定用戶的畫像，以便針對每個個體完成精細化運營。

大數據工程師必備技能

那么，問題來了，如果想成為一名大數據工程師，勝任上述工作內容，需要具備什么樣的條件？擁有什么樣的知識呢？

分類	子分類	技能	描述
技 術 能 力	編程基礎	Java基礎	大數據生態必備的java基礎
		Scala基礎	Spark相關生態的必備技能
		SQL基礎	數據分析師的通用語言
		SQL進階	完成復雜分析的必備技能
	大數據框架	HDFS&YARN	大數據生態的底層基石
		Hive基礎	大數據分析的常用工具
		Hive進階	大數據分析師的高級裝備
		Spark基礎	排查問題必備的底層運行原理
		Spark SQL	應對復雜任務的利刃
	工具	Hue&Zeppelin	通用的探索分析工具
		Azkaban	作業管理調度平臺
		Tableau	數據可視化平臺
業務基礎		數據收集	數據是如何收集到的？
		ETL工程	怎么清洗、處理和轉化數據？
		數據倉庫基礎	如何完成面向分析的數據建模？
		元數據中心	如何做好數據治理？
分析思維		數據分析思維方法論	怎么去分析一個具體問題？
		排查問題思維	如何高效排查數據問題？
		指標體系	怎么讓數據成體系化？

Scala為什么會如此重要，作者覺得主要有以下三點原因：

1、因為spark?

大部分從事大數據的工程師是先了解Spark進而再去選擇學習Scala的，因為Spark是用Scala開發的。現在Spark是大數據領域的殺手級應用框架，只要搭建了大數據平臺，都會大量使用Spark來處理和分析數據，而要想學好Spark，Scala這一關必須是要過的。順便說一句，Kafka也是基于Scala開發的。

2、無縫對接大數據生態組件?

眾所周知，大數據生態的大部分組件都是java語言開發的。而Scala是一門基于JVM的語言，可以與java無縫混編，因此可以很好地融合到大數據生態圈。

3、適合大數據處理與機器學習?

Scala的語法簡潔而富有表達力，更容易掌握。Scala將面向對象與函數式編程相結合，功能強大且簡練，非常適合用于處理各種數據。因此，在大數據處理與機器學習中占有重要的地位。

針對大數據分析師必須掌握的scala基礎知識，本文的講解思路如下：

第1部分：scala特性。主要講解面向對象特性、函數式編程、靜態類型、擴展性和并發性。

第2部分：表達式。在scala中一切皆為表達式，理解表達式是理解其語法的前提。

第3部分：方法與函數。主要講兩者之間的區別和轉換。

第4部分：模式匹配。講解常用的幾種模式，并舉例說明。

第5部分：scala?trait。講解特質的基本特性和示例。

第6部分：集合操作。主要針對常用集合和集合函數的講解和介紹。

第7部分：讀取數據源。只針對scala如何通過Source類讀取數據源進行簡單介紹。

第8部分：隱式轉換、隱式參數。主要講解Java和scala之間的類型轉換，以及通過一個實例介紹一下隱式參數的概念。

第9部分：正則匹配。主要講解如何寫正則相關的代碼。

第10部分：異常處理。介紹scala和java的異常有何區別。

第11部分：類型層級。主要介紹scala的類型層級體系。

第12部分：基本數值類型轉換。講解scala與java基本數值類型轉換常遇到的問題。

scala基礎知識

一、Scala特性

面向對象特性?

Scala是一種純面向對象的語言，徹底貫徹萬物皆對象理念。對象的類型和行為是由類和特質來描述的。Scala引入特質（trait）來改進Java的對象模型，使得可以通過混入特質的方式，擴展類的功能。

函數式編程?

Scala也是一種函數式語言，函數也能當成值來傳遞。Scala提供了輕量級的語法用以定義匿名函數，支持高階函數，允許嵌套多層函數，并支持柯里化。Scala的case class及其內置的模式匹配相當于函數式編程語言中常用的代數類型。

靜態類型?

Scala擁有一個強大表達能力的類型系統，通過編譯時檢查，保證代碼的安全性和一致性。Scala具備類型推斷的特性，這使得開發者可以不去額外標明重復的類型信息，讓代碼看起來更加整潔易讀。

?擴展性?

Scala的設計秉承一項事實，即在實踐中，某個領域特定的應用程序開發往往需要特定于該領域的語言擴展。Scala提供了許多獨特的語言機制，可以以庫的形式輕易無縫添加新的語言結構。

二、表達式

在scala中，一切皆為表達式。scala非常推崇表達式語法，因為表達式語法，對函數式編程是非常友好的。對開發者而言，表達式語法，使得代碼非常簡潔易讀。

舉個例子，我們在定義方法時，會和聲明變量一樣，使用等號(=)連接，等號左側是函數名、參數列表和返回值類型（可以省略），而等號右邊便是一個由大括號({})包裹的多行表達式。

表達式，是一定會有返回值的。在java中使用void來聲明無返回值的方法，而在scala里，這種情況也會有返回值，會返回一個Unit，這是一個特定的值，表示忽略方法的返回值。

三、方法與函數

初學scala時，往往會覺得方法和函數的概念有些模糊，在使用中可能會搞不清楚到底該使用方法還是函數。那怎么區分呢？關鍵是看這個函數是否在類中定義，在類中定義就是方法，所以Scala 方法是類的一部分。Scala 中的函數則是一個完整的對象，可以賦給一個變量。不過，在scala中，方法和函數是可以相互轉化的。下面我們重點說下，如何把方法轉為函數。

方法轉函數

上文中提到任何方法都是在聲明一個表達式，所以將方法轉為函數也就非常簡單了，相當于是把方法指向的表達式，又重新賦給了一個函數變量，這就是顯式轉化。還有另外一種寫法，是通過偏應用函數的方式，將方法轉化為一個新的函數，稱作隱式轉化。

1）隱式轉化

val f2 = f1 _

2）顯式轉化

val f2: (Int) => Int = f1

四、模式匹配

模式匹配是檢查某個值是否匹配某一個模式的機制。它是Java中的switch語句的升級版，同樣可以用于替代一系列的 if/else 語句，以下介紹幾種常用的模式匹配：常量模式、變量模式、通配符模式。

常量模式

常量模式匹配，就是在模式匹配中匹配常量。

object ConstantPattern{　　def main(args:Array[String]) :Unit = {　　　　//模式匹配結果作為函數返回值　　　　def patternShow(x : Any) = x match { //常量模式　　　　　　case 5 => "五"　　　　　　case true => "真"　　　　　　case "test" => "字符串"　　　　　　case null => "null值"　　　　　　case Nil => "空列表" //變量模式 case x => "變量" //通配符模式　　　　　　case _ => "通配符"　　　　}　　}} 變量模式和通配符模式，都可以匹配任意值，他們之間的區別是，變量模式匹配成功后，該變量中會存儲匹配成功的值，在后續的代碼中還可以引用，而通配符模式匹配成功后，不能再引用匹配到的值。另外要注意的是，由于模式匹配是按順序匹配的，因此變量模式和通配符模式要寫在表達式的最后面。

類型匹配模式

可以匹配輸入變量的類型。

object TypePattern{　　def main(args:Array[String]) :Unit = {　　//類型匹配模式　　def typePattern(t : Any) = t match {　　　　case t : String => "String"　　　　case t : Int => "Intger"　　　　case t : Double => "Double"　　　　case _ => "Other Type"　　 }　　}}

case class模式

構造器模式指的是，直接在case語句后面接類構造器，匹配的內容放置在構造器參數中。

object CaseClassPattern{　　def main(args:Array[String]) :Unit = {　　//定義一個Person實例　　val p = new Person("nyz",27) //case class 模式　　def constructorPattern(p : Person) = p match {　　　　 case Person(name,age) => "name =" + name + ",age =" + age　　　　 case _ => "Other"　　　　}　　}}

模式守衛

為了讓匹配更加具體，可以使用模式守衛，也就是在模式后面加上if判斷語句。

object ConstantPattern{　　def main(args:Array[String]) :Unit = {　　　　//模式匹配結果作為函數返回值　　　　def patternShow(x : Any) = x match { //模式守衛 case x if(x == 5) => "守衛" //通配符模式　　　　　　case _ => "通配符"　　　　}　　}}

Option匹配

在Scala中Option類型樣例類用來表示可能存在或也可能不存在的值(Option的子類有Some和None)。Some包裝了某個值，None表示沒有值。

class OptionDemo { val map = Map (("a",18),("b",81))??//get方法返回的類型就是Option[Int] map.get("b") match { case some(x) => println(x) case None => println("不存在") }}

五、Scala Trait(特質)

Scala Trait(特質) 相當于 Java 的接口，但實際上它比接口的功能強大。與接口不同的是，它還可以定義屬性和方法的實現。

一般情況下Scala的類只能夠繼承單一父類，但可以使用with關鍵字混入多個 Trait(特質) 。不過，如果一個scala類沒有父類，那么它混入的第一個特質需要使用extends關鍵字，之后混入的特質使用with關鍵字。

Trait(特質) 定義的方式與類相似，但它使用的關鍵字是 trait，如下所示：

trait Equal { def isEqual(x: Any): Boolean def isNotEqual(x: Any): Boolean = !isEqual(x)}

以上特質（Equal）由兩個方法組成：isEqual 和 isNotEqual。isEqual 方法沒有定義方法的實現，isNotEqual定義了方法的實現。子類繼承特質可以實現未被實現的方法。

以下演示了特質的完整實例：

trait Equal { def isEqual(x: Any): Boolean def isNotEqual(x: Any): Boolean = !isEqual(x)} class Point(xc: Int, yc: Int) extends Equal { val x: Int = xc val y: Int = yc def isEqual(obj: Any) = obj.isInstanceOf[Point] && obj.asInstanceOf[Point].x == x} object Test { def main(args: Array[String]) { val p1 = new Point(2, 3) val p2 = new Point(2, 4) val p3 = new Point(3, 3) println(p1.isNotEqual(p2)) println(p1.isNotEqual(p3)) println(p1.isNotEqual(2)) }}

執行以上代碼，輸出結果為：

$ scalac Test.scala $ scala -cp . Testfalsetruetrue

六、集合操作

常用集合

通過下面的代碼，可以了解常用集合的創建方式

// 定義整型 List，其元素以線性方式存儲，可以存放重復對象。val x = List(1,2,3,4) // 定義 Set，其對象不按特定的方式排序，并且沒有重復對象。val x = Set(1,3,5,7) // 定義 Map，把鍵對象和值對象映射的集合，它的每一個元素都包含一對鍵對象和值對象。val x = Map("one" -> 1, "two" -> 2, "three" -> 3) // 創建兩個不同類型元素的元組，元組是不同類型的值的集合val x = (10, "Bigdata") // 定義 Option，表示有可能包含值的容器，也可能不包含值。val x:Option[Int] = Some(5)

集合函數

工作中操作 Scala 集合時，一般會進行兩類操作：轉換操作（transformation ）和行動操作（action）。第一種操作類型將集合轉換為另一個集合，第二種操作類型返回某些類型的值。

1）最大值和最小值

先從行動函數開始。在序列中查找最大或最小值是一個極常見的需求。

先看一下簡單的例子。

val numbers = Seq(11, 2, 5, 1, 6, 3, 9) numbers.max //11 numbers.min //1

對于這種簡單數據集合，Scala的函數式特性顯露無疑，如此簡單的取到了最大值和最小值。再來看一個數據集合復雜的例子。

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)) //下面代碼返回Book(Mobile Development,495)books.maxBy(book => book.pages) //下面代碼返回Book(Future of Scala developers,85)books.minBy(book?=>?book.pages)

minBy & maxBy方法解決了復雜數據的問題。

2）篩選-Filter

對集合進行過濾，返回滿足條件的元素的新集合，比如過濾一組數據中的偶數。

val numbers = Seq(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) numbers.filter(n => n % 2 == 0)//上面返回Seq(2,4,6,8,10)

獲取頁數大于300頁的書。

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 >= 300)//上面返回Seq(Book("Mobile?Development",?495))

還有一個與 filter類似的方法是 filterNot，也就是篩選出不滿足條件的對象。

3）Flatten

它的作用是將多個集合展開，組成一個新的集合，舉例說明。

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) alphabet.flatten

執行后返回下面的集合：

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')

4）集合運算函數

集合運算即差集、交集和并集操作。

val num1 = Seq(1, 2, 3, 4, 5, 6)val num2 = Seq(4, 5, 6, 7, 8, 9) //返回List(1, 2, 3)num1.diff(num2) //返回List(4, 5, 6)num1.intersect(num2) //返回List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 4, 5, 6, 7, 8, 9)num1.union(num2) //合并后再去重，返回List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)num1.union(num2).distinct

5）map函數

map 函數的邏輯是遍歷集合并對每個元素調用傳入的函數進行處理。

val numbers = Seq(1,2,3,4,5,6) //返回List(2, 4, 6, 8, 10, 12)numbers.map(n => n * 2) val chars = Seq('a', 'b', 'c', 'd') //返回List(A, B, C, D)chars.map(ch?=>?ch.toUpper)

6）flatMap

它將map & flatten組合起來，請看下面的操作。

val abcd = Seq('a', 'b', 'c', 'd') //List(A, a, B, b, C, c, D, d)abcd.flatMap(ch?=>?List(ch.toUpper,?ch))

從結果可以看出來是先做的map，然后做的flatten

7）forall?& exists

forall是對整個集合做判斷，當集合中的所有元素都滿足條件時，返回true。而exists則是只要有一個元素滿足條件就返回true。

val numbers = Seq(3, 7, 2, 9, 6, 5, 1, 4, 2) //返回turenumbers.forall(n => n < 10) //返回falsenumbers.forall(n => n > 5) //返回truenumbers.exists(n?=>?n?>?5)

七、讀取數據源

讀取外部數據源是開發中很常見的需求，如在程序中讀取外部配置文件并解析，獲取相應的執行參數。這里只針對scala如何通過Source類讀取數據源進行簡單介紹。

import scala.io.Sourceobject ReadFile { //讀取ClasPath下的配置文件 val file = Source.fromInputStream(this.getClass.getClassLoader.getResourceAsStream("app.conf")) //一行一行讀取文件,getLines()表示讀取文件所有行 def readLine: Unit ={ for(line <- file.getLines()){ println(line) } } //讀取網絡上的內容 def readNetwork: Unit ={ val file = Source.fromURL("http://www.baidu.com") for(line <- file.getLines()){ println(line) } } //讀取給定的字符串-多用于調試 val source = Source.fromString("test") }

八、隱式轉換

隱式轉換是Scala中一種非常有特色的功能，是其他編程語言所不具有的，可以實現將某種類型的對象轉換為另一種類型的對象。數據分析工作中，最常使用到的就是java和scala集合之間的互相轉換，轉換以后就可以調用另一種類型的方法。scala提供了scala.collection.JavaConversions類，只要引入此類中相應的隱式轉化方法，在程序中就可以用相應的類型來代替要求的類型。

如通過以下轉換，scala.collection.mutable.Buffer自動轉換成了java.util.List。

import scala.collection.JavaConversions.bufferAsJavaListscala.collection.mutable.Buffer?=>?java.util.List

同樣，java.util.List也可以轉換成scala.collection.mutable.Buffer。

import scala.collection.JavaConversions.asScalaBufferjava.util.List?=>?scala.collection.mutable.Buffer

所有可能的轉換匯總如下，雙向箭頭表示可互相轉換，單箭頭則表示只有左邊可轉換到右邊。

import scala.collection.JavaConversions._ scala.collection.Iterable <=> java.lang.Iterablescala.collection.Iterable <=> java.util.Collectionscala.collection.Iterator <=> java.util.{ Iterator, Enumeration }scala.collection.mutable.Buffer <=> java.util.Listscala.collection.mutable.Set <=> java.util.Setscala.collection.mutable.Map <=> java.util.{ Map, Dictionary }scala.collection.concurrent.Map <=> java.util.concurrent.ConcurrentMap scala.collection.Seq => java.util.Listscala.collection.mutable.Seq => java.util.Listscala.collection.Set => java.util.Setscala.collection.Map => java.util.Mapjava.util.Properties???=>?scala.collection.mutable.Map[String,?String]

隱式參數

所謂隱式參數，指的是在函數或者方法中，定義使用implicit修飾的參數。當調用該函數或方法時，scala會嘗試在變量作用域中找到一個與指定類型相匹配的使用implicit修飾的對象，即隱式值，注入到函數參數中函數體使用。示例如下：

class SayHello{ def write(content:String) = println(content)}implicit val sayHello=new SayHello def saySomething(name:String)(implicit sayHello:SayHello){ sayHello.write("Hello," + name)} saySomething("Scala") //打印 Hello,Scala

值得注意的是，隱式參數是根據類型匹配的，因此作用域中不能同時出現兩個相同類型的隱式變量，否則編譯時會拋出隱式變量模糊的異常。

九、正則匹配

正則的概念、作用和規則都在上一篇《大數據分析工程師入門--1.Java基礎》中已經完整的講述了，這里將通過示例來講解下在scala中正則相關代碼怎么寫：

定義

val?TEST_REGEX?=?"home\\*(classification|foundation|my_tv)\\*[0-9-]{0,2}([a-z_]*)".r

使用

//path是用來匹配的字符串TEST_REGEX findFirstMatchIn path match { case Some(p) => { //獲取TEST_REGEX中的第一個括號里正則片段匹配到的內容 launcher_area_code = p.group(1) //獲取TEST_REGEX中的第二個括號里正則片段匹配到的內容 launcher_location_code = p.group(2) }}

十、異常處理

學習過Java的同學對異常一定并不陌生，異常通常是程序執行過程中遇到問題時，用來打斷程序執行的重要方式。關于異常處理的注意事項，在上一講《大數據分析工程師入門--1.Java基礎》里已經講過了，這里就不再贅述了。我們重點來講下scala和java在異常這個特性的設計上的不同。

1. 捕獲異常的方式略有不同

java中是通過多個catch子句來捕獲不同類型的異常，而在scala中是通過一個catch子句，加上模式匹配的類型匹配方式來捕獲不同類型的異常。如下圖所示：

2.scala沒有checked異常

在java中，非運行時異常在編譯期是會被強制檢查的，要么寫try...catch...處理，要么使用throws關鍵字，將異常拋給調用者處理。而在scala中，更推崇通過使用函數式結構和強類型來減少對異常及其處理的依賴。因此scala不支持檢查型異常（checked exception）。

當使用scala調用java類庫時，scala會把java代碼中聲明的異常，轉換為非檢查型異常。

3.scala在throw異常時是有返回值的

在scala的設計中，所有表達式都是有返回值的。那么，自然throw表達式也不例外，throw表達式的返回值為Nothing。由于Nothing類型是所有類型的子類型，因此throw表達式可以出現在任意位置，而不會影響到類型的推斷。

十一、類型層級

在scala中，所有的值都是有類型的，包括數值型值和函數，比java更加徹底地貫徹了萬物皆對象的理念。因此，scala有一套自己的類型層級，如下圖所示：

（圖片來自于網絡）

如圖中所示，scala的頂級類是Any，下面包含兩個子類，AnyVal和AnyRef，其中AnyVal是所有值類型的父類，其中包含一個特殊的值Unit；而AnyRef是所有引用類型的父類，所有java類型和非值類型的scala類型都是它的子類。其中，有兩個比較特殊的底層子類型，一個是Null，它是所有引用類型的子類型，可以賦給任何引用類型變量；另一個是Nothing，它是所有類型的子類，因此既可以賦給引用類型變量，也可以賦給值類型變量。

十二、基本數值類型轉換

在scala中，通常會自動進行java和scala之間基本數值類型的轉換，并不需要單獨去處理。所以，在我們的感受中，通常java和scala的基本數據類型是可以無縫銜接的。但是，有一種情況是例外的，那就是當你引用第三方的java類庫，而在它的代碼中接收參數是Object類型，之后又對傳入對象的實際數值類型做判斷時，通常會失敗報錯。

原因很簡單，第三方java類庫，使用java語言編寫，它只認得java的類型。當接收參數為Object類型時，scala默認不會轉換成java的數值類型，這樣當判斷對象的具體數值類型時，會出現不認識scala對象類型的異常。

解決方案也很簡單，只需要在傳入第三方類庫方法前，手動包裝成java類型即可。以下是代碼示例，本例演示了DBUtils類庫傳入scala類型時的處理，只展示了部分代碼：

//由于java和scala中的類型短名稱重名，為避免歧義，進行了重命名import java.lang.{Long => JLong, Double => JDouble}//conn為數據庫連接，sql為要執行的SQL語句queryRunner.update(conn,?sql,?new?JLong(1L),?new?JDouble(2.2))

總結

本文結合實際工作經驗，把scala中最常用到的一些知識點進行了梳理，要想成為一名初級大數據工程師，這些知識是必須要掌握的。

大數據俱樂部、數據與智能:??https://blog.csdn.net/weixin_39032019/article/details/117997723

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創作挑戰賽新人創作獎勵來咯，堅持創作打卡瓜分現金大獎

總結

以上是生活随笔為你收集整理的23篇大数据系列（二）scala基础知识全集（史上最全，建议收藏）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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