Flink實時大數(shù)據(jù)處理技術(shù) 課件第1-3章 Apache Flink概述、Scala語言、環(huán)境搭建和應(yīng)用部署

第一章ApacheFlink概述Flink實時大數(shù)據(jù)處理技術(shù)教學(xué)內(nèi)容第一節(jié)Flink是什么第二節(jié)Flink層次架構(gòu)第三節(jié)大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)的發(fā)展第四節(jié)Flink應(yīng)用場景第五節(jié)生態(tài)系統(tǒng)和社區(qū)第六節(jié)Flink與其他大數(shù)據(jù)框架的關(guān)系教學(xué)目標(biāo)知識目標(biāo)了解ApacheFlink核心概念了解ApacheFlink關(guān)鍵特性及發(fā)展歷程技能目標(biāo)無畢業(yè)要求 1.工程知識ApacheFlink概述–知識點預(yù)覽#節(jié)知識點難點重點應(yīng)用1C01-01Flink是什么1、Flink的起源√

2、Flink的發(fā)展過程和主要版本√3、Flink的定義√4、編程語言的選擇√Flink的起源ApacheFlink最早由德國柏林工業(yè)大學(xué)的研究團(tuán)隊于2010年開始開發(fā)，最初名為StratoSphere，該團(tuán)隊致力于開發(fā)一種高性能、靈活的分布式數(shù)據(jù)處理框架，以便能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜數(shù)據(jù)分析方面取得突破性進(jìn)展。在Stratosphere項目的早期階段，研究團(tuán)隊關(guān)注于設(shè)計一個可擴(kuò)展且易于使用的分布式數(shù)據(jù)處理引擎。后期開發(fā)了一個基于PACT模型的分布式運(yùn)行時系統(tǒng)Nephele。隨著項目的發(fā)展，研究團(tuán)隊將重點放在了實時數(shù)據(jù)流處理上，在Nephele之上構(gòu)建了DataStreamAPI，以便用戶可以構(gòu)建復(fù)雜的流處理應(yīng)用程序。隨著時間的推移，Stratosphere項目在開發(fā)和推廣過程種獲得了廣泛的認(rèn)可和用戶支持。2014年6月，該項目被捐贈給Apache軟件基金會，正式成為了ASF（ApacheSoftwareFoundation）的頂級項目，被命名為ApacheFlink。Flink的發(fā)展過程和主要版本ApacheFlink1.0.0（2016）：這是Flink的第一個重要里程碑版本。ApacheFlink1.2.0（2017）：此版本引入了對事件時間（EventTime）處理的改進(jìn)，提供了更加強(qiáng)大的窗口函數(shù)支持，并改進(jìn)了操作狀態(tài)（OperatorState）的實現(xiàn)。ApacheFlink1.5.0（2018）：此版本主要關(guān)注在大規(guī)模部署場景下的性能優(yōu)化和穩(wěn)定性改進(jìn)。ApacheFlink1.9.0（2019）：此版本提供了對TableAPI和SQLAPI的大量改進(jìn)。ApacheFlink1.12.0（2020）：此版本繼續(xù)擴(kuò)展了對SQL和TableAPI的支持。ApacheFlink1.13.0（2021）：這個版本進(jìn)一步增強(qiáng)了對SQL和TableAPI的支持，包括對SQLCLI的改進(jìn)、對DDL語句的擴(kuò)展支持，以及對長時間運(yùn)行的作業(yè)的性能優(yōu)化。Flink1.15-1.16：引入了更多的SQL內(nèi)置函數(shù)、窗口操作和Join支持，通過優(yōu)化查詢計劃、使用編譯器技術(shù)等方式提高了SQL引擎的執(zhí)行效率和穩(wěn)定性。Flink的定義Flink是一款高性能、分布式、開源的流處理框架，它能夠高效地處理無界和有界數(shù)據(jù)流。Flink最大的特點是流處理，與Spark不同的是，Spark是基于批處理思想的，將流處理視為批處理的一種特殊情況，即將數(shù)據(jù)流拆分為微批處理。相比之下，F(xiàn)link提供了更低的延遲和更高的吞吐量，更好地適應(yīng)實時流處理的需求。此外，F(xiàn)link還提供了豐富的API和運(yùn)行時組件，可支持更廣泛的應(yīng)用場景，使得開發(fā)人員能夠更加靈活地使用Flink進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。圖1-1ApacheFlink官方LogoFlink的定義Flink的創(chuàng)新性和技術(shù)優(yōu)勢：真正的流處理強(qiáng)大的狀態(tài)管理精確的時間處理易用性和高擴(kuò)展性良好的生態(tài)兼容性編程語言的選擇Flink提供了多樣化的編程語言API，涵蓋了Java、Scala、Python和SQL等多種語言。對于Java和Scala開發(fā)人員，使用Flink提供的DataStream和DataSetAPI可以獲得更好的性能和靈活性。。對于Python開發(fā)人員，F(xiàn)link提供了PyFlinkAPI，可以使用Python進(jìn)行Flink編程。但是相比Java和ScalaAPI，PyFlink的性能較低，并且不支持所有的FlinkAPI功能。對于SQL開發(fā)人員，F(xiàn)link提供了SQLAPI和TableAPI。這兩種API支持標(biāo)準(zhǔn)的SQL語法和表達(dá)式，并提供了一些擴(kuò)展功能，例如窗口和聚合操作。綜上所述，選擇編寫Flink程序應(yīng)該根據(jù)具體項目需求和開發(fā)人員的技術(shù)背景來選擇。對于大多數(shù)情況下，建議使用Java或ScalaAPI進(jìn)行開發(fā)。如果需要更加簡單的數(shù)據(jù)處理，可以考慮使用SQLAPI或TableAPI。對于Python開發(fā)人員，可以使用PyFlink進(jìn)行開發(fā)，但需要注意性能和API支持的限制。Flink層次架構(gòu)–知識點預(yù)覽#節(jié)知識點難點重點應(yīng)用1C01-02Flink層次架構(gòu)1、架構(gòu)設(shè)計√

2、API

&

Libraries層√3、Runtime核心層√4、物理部署層√架構(gòu)設(shè)計Flink采用分層的架構(gòu)設(shè)計，從而保證各層在功能和職責(zé)上的清晰。如圖所示，由上而下分別是API&Libraries層、Runtime核心層以及物理部署層：圖1-2Flink架構(gòu)設(shè)計圖API&Libraries層API&Libraries層可以進(jìn)行如下劃分（API&Libraries組件圖）：在SQL和TableAPI層，提供了SQL語句支持及表格處理相關(guān)函數(shù)。圖1-3API&Libraries組件圖DataStreamAPI層是Flink數(shù)據(jù)處理的核心API，提供了數(shù)據(jù)讀取，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)輸出等一系列常用操作的封裝。StatefulStreamProcessing是最低級別的抽象，它通過ProcessFunction函數(shù)內(nèi)嵌到DataS-treamAPI中。Runtime核心層Runtime核心層是Flink分布式計算框架的核心實現(xiàn)層，包括作業(yè)轉(zhuǎn)換，任務(wù)調(diào)度，資源分配，任務(wù)執(zhí)行等功能，基于這一層的實現(xiàn)，可以在流式引擎下同時運(yùn)行流處理程序和批處理程序。Runtime核心層包括以下幾個主要組件：TaskManager：是Flink的核心執(zhí)行引擎，負(fù)責(zé)運(yùn)行用戶編寫的Flink程序。JobManager：JobManager是Flink集群的管理節(jié)點，它負(fù)責(zé)接收和處理Flink程序的提交請求，并將程序的執(zhí)行計劃分配給TaskManager進(jìn)行執(zhí)行。數(shù)據(jù)緩沖區(qū)（Buffer）：負(fù)責(zé)在TaskManager之間傳輸數(shù)據(jù)。任務(wù)調(diào)度器：負(fù)責(zé)對任務(wù)進(jìn)行調(diào)度，保證每個任務(wù)在執(zhí)行時都有足夠的計算資源和數(shù)據(jù)資源。運(yùn)行時優(yōu)化器：是Flink的一個核心功能，它能夠在任務(wù)運(yùn)行過程中實時地對任務(wù)執(zhí)行計劃進(jìn)行優(yōu)化，以提高任務(wù)的執(zhí)行效率。物理部署層Flink的物理部署層提供了多種部署模式，以適應(yīng)不同的應(yīng)用場景和部署環(huán)境。具體來說，支持以下幾種模式：Standalone模式：在一個獨立的集群中部署Flink應(yīng)用程序，通常使用Flink自帶的Standalone模式來實現(xiàn)。YARN模式：將Flink應(yīng)用程序部署到Y(jié)ARN集群上，可以利用YARN提供的資源管理和調(diào)度功能，同時也可以實現(xiàn)Flink集群的高可用性。Mesos模式：將Flink應(yīng)用程序部署到Mesos集群上，可以利用Mesos提供的資源管理和調(diào)度功能。Kubernetes模式：將Flink應(yīng)用程序部署到Kubernetes集群上，可以利用Kubernetes提供的資源管理和調(diào)度功能，同時也可以實現(xiàn)Flink集群的高可用性。大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)的發(fā)展–知識點預(yù)覽#節(jié)知識點難點重點應(yīng)用1C01-03大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)的發(fā)展1、Flink的起源√

2、Kappa架構(gòu)√3、流處理架構(gòu)的發(fā)展√Flink的起源Lambda架構(gòu)是一種大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)，由Twitter的數(shù)據(jù)科學(xué)家NathanMarz首次提出。它旨在解決實時大數(shù)據(jù)處理中的延遲和容錯性問題，通過結(jié)合批處理和實時處理兩種方式，實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)的低延遲和高可靠性處理。Lambda架構(gòu)的主要組成部分包括三層：數(shù)據(jù)層（DataLayer）速度層（SpeedLayer）批處理層（BatchLayer）Lambda架構(gòu)的優(yōu)點：低延遲高容錯性高擴(kuò)展性Lambda架構(gòu)的缺點：復(fù)雜性數(shù)據(jù)一致性技術(shù)選型Kappa架構(gòu)Kappa架構(gòu)是一種大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)，專注于實時數(shù)據(jù)流處理，旨在簡化Lambda架構(gòu)的復(fù)雜性。Kappa架構(gòu)的主要組成部分包括兩層：數(shù)據(jù)層（DataLayer）流處理層（StreamProcessingLayer）Kappa架構(gòu)的優(yōu)點：簡化架構(gòu)低延遲可擴(kuò)展性Kappa架構(gòu)的缺點：容錯性適用性流處理框架的發(fā)展早期流處理框架：如ApacheS4和Yahoo!Storm，主要關(guān)注實時數(shù)據(jù)處理。這些框架為實時數(shù)據(jù)提供了低延遲處理能力，但相對較少關(guān)注數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和容錯性。微批處理：為了解決實時處理中的準(zhǔn)確性和容錯性問題，微批處理模式應(yīng)運(yùn)而生。微批處理框架，如ApacheSparkStreaming，將實時數(shù)據(jù)劃分為小批量（micro-batches），然后對這些小批量進(jìn)行處理。這種方法提高了數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和容錯性，但相對犧牲了一定的延遲。狀態(tài)管理和容錯處理：如ApacheFlink通過引入精確一次（exactly-once）處理語義和分布式狀態(tài)管理，實現(xiàn)了高容錯性和低延遲的實時數(shù)據(jù)處理。統(tǒng)一批處理和流處理：如ApacheFlink和ApacheBeam，為批處理和實時數(shù)據(jù)處理提供統(tǒng)一的API和數(shù)據(jù)處理模型。無服務(wù)器流處理：隨著云計算和無服務(wù)器（Serverless）架構(gòu)的普及，一些云服務(wù)提供商開始提供無服務(wù)器流處理解決方案。例如，AWSLambda、GoogleCloudDataflow和AzureStr-eamAnalytics等。Flink應(yīng)用場景–知識點預(yù)覽#節(jié)知識點難點重點應(yīng)用1C01-04Flink應(yīng)用場景1、事件驅(qū)動型應(yīng)用√

2、數(shù)據(jù)分析應(yīng)用√3、數(shù)據(jù)管道應(yīng)用√4、行業(yè)應(yīng)用√Flink數(shù)據(jù)處理流程ApacheFlink功能強(qiáng)大，支持開發(fā)和運(yùn)行多種不同種類的應(yīng)用程序，其主要應(yīng)用主要可以分為三大類，包括：事件驅(qū)動型應(yīng)用、數(shù)據(jù)分析應(yīng)用、數(shù)據(jù)管道應(yīng)用：除了這三大核心應(yīng)用場景外，ApacheFlink還在不同行業(yè)領(lǐng)域中展現(xiàn)出了其強(qiáng)大的實時數(shù)據(jù)處理能力圖1-4Flink數(shù)據(jù)處理流程圖數(shù)據(jù)驅(qū)動型應(yīng)用事件驅(qū)動型應(yīng)用是一種具有狀態(tài)的應(yīng)用，它可以從一個或多個事件流中提取數(shù)據(jù)，并根據(jù)到來的事件觸發(fā)計算、狀態(tài)更新或其他外部動作。如下圖所示，傳統(tǒng)應(yīng)用和事件驅(qū)動型應(yīng)用架構(gòu)之間的區(qū)別：傳統(tǒng)應(yīng)用中，計算和存儲是分離的，而事件驅(qū)動型應(yīng)用中則是緊密耦合的。這種緊密的耦合關(guān)系能夠為應(yīng)用帶來更高的性能和可靠性。事件驅(qū)動型應(yīng)用無須查詢遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)庫，本地數(shù)據(jù)訪問使得它具有更高的吞吐和更低的延遲。典型的事件驅(qū)動型應(yīng)用包括：反欺詐、異常檢測、基于規(guī)則的報警、業(yè)務(wù)流程監(jiān)控等。圖1-5傳統(tǒng)應(yīng)用和事件驅(qū)動型應(yīng)用架構(gòu)圖數(shù)據(jù)分析應(yīng)用數(shù)據(jù)分析應(yīng)用旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有價值的信息和指標(biāo)。借助流處理引擎，可以實時地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。與傳統(tǒng)查詢不同，流式處理程序會接入實時事件流，并隨著事件消費(fèi)持續(xù)產(chǎn)生和更新結(jié)果。這些結(jié)果數(shù)據(jù)可以寫入外部數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)或以內(nèi)部狀態(tài)的形式維護(hù)。實時報表或大屏應(yīng)用可以相應(yīng)地從外部數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)或直接查詢應(yīng)用的內(nèi)部狀態(tài)。ApacheFlink同時支持流式和批量分析應(yīng)用，如下圖所示(批量分析應(yīng)用和流式分析應(yīng)用圖)。典型的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用包括：電信網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量監(jiān)控、移動應(yīng)用中的產(chǎn)品更新及實驗評估分析、消費(fèi)者技術(shù)中的實時數(shù)據(jù)即席分析、大規(guī)模圖分析。圖1-6批量分析應(yīng)用和流式分析應(yīng)用圖數(shù)據(jù)管道應(yīng)用提取-轉(zhuǎn)換-加載（ETL）是一種在存儲系統(tǒng)之間進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和遷移的常用方法。數(shù)據(jù)管道和ETL作業(yè)的用途相似，都可以轉(zhuǎn)換、豐富數(shù)據(jù)，并將其從某個存儲系統(tǒng)移動到另一個。但數(shù)據(jù)管道是以持續(xù)流模式運(yùn)行，而非周期性觸發(fā)。因此它支持從一個不斷生成數(shù)據(jù)的源頭讀取記錄，并將它們以低延遲移動到終點。如下圖所示(周期性ETL作業(yè)和持續(xù)數(shù)據(jù)管道的差異圖)。和周期性ETL作業(yè)相比，持續(xù)數(shù)據(jù)管道可以明顯降低將數(shù)據(jù)移動到目的端的延遲。典型的數(shù)據(jù)管道應(yīng)用包括：電子商務(wù)中的實時查詢索引構(gòu)建、電子商務(wù)中的持續(xù)ETL。圖1-7周期性ETL作業(yè)和持續(xù)數(shù)據(jù)管道的差異圖行業(yè)應(yīng)用在中國，許多領(lǐng)先的互聯(lián)網(wǎng)公司都在使用Flink處理大量實時數(shù)據(jù)。以下是一些在中國和全球范圍內(nèi)使用Flink的知名互聯(lián)網(wǎng)公司：阿里巴巴：阿里巴巴是Flink在中國最大的應(yīng)用者之一。阿里巴巴在其各個業(yè)務(wù)領(lǐng)域，如電商、金融、物流等，廣泛使用Flink進(jìn)行實時數(shù)據(jù)處理和分析。還積極為Flink社區(qū)貢獻(xiàn)代碼，推動了Flink的發(fā)展和優(yōu)化。騰訊：騰訊是另一個在中國大規(guī)模使用Flink的互聯(lián)網(wǎng)巨頭。騰訊在其廣告、游戲、社交和金融等業(yè)務(wù)中使用Flink處理大量實時數(shù)據(jù)。騰訊還將Flink與其自身的技術(shù)棧相結(jié)合，以滿足特定業(yè)務(wù)需求。百度：百度在搜索、推薦、安全等業(yè)務(wù)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用Flink進(jìn)行實時數(shù)據(jù)處理。百度將Flink與自家的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)相結(jié)合，以提高數(shù)據(jù)處理效率和應(yīng)用性能。網(wǎng)易：網(wǎng)易在游戲、電商和教育等業(yè)務(wù)領(lǐng)域使用Flink進(jìn)行實時數(shù)據(jù)處理。網(wǎng)易利用Flink提供的實時數(shù)據(jù)處理能力，實現(xiàn)了對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控、分析和優(yōu)化。行業(yè)應(yīng)用在全球范圍內(nèi)，有許多知名的互聯(lián)網(wǎng)公司也在使用Flink處理大量實時數(shù)據(jù)，例如：Uber：Uber在其實時數(shù)據(jù)平臺中大規(guī)模使用Flink，用于實時計費(fèi)、實時調(diào)度、實時監(jiān)控和實時分析等場景。Netflix：Netflix使用Flink進(jìn)行實時數(shù)據(jù)處理，以提供實時推薦、實時監(jiān)控和實時分析等服務(wù)。Lyft：Lyft使用Flink進(jìn)行實時數(shù)據(jù)處理，以支持實時定價、實時調(diào)度和實時分析等場景。Yelp：Yelp利用Flink進(jìn)行實時數(shù)據(jù)處理，用于實時搜索、實時推薦和實時監(jiān)控等業(yè)務(wù)場景。Flink生態(tài)系統(tǒng)和社區(qū)–知識點預(yù)覽#節(jié)知識點難點重點應(yīng)用1C01-05Flink生態(tài)系統(tǒng)和社區(qū)1、Flink的生態(tài)系統(tǒng)和相關(guān)工具√

2、Flink的社區(qū)和貢獻(xiàn)者√Flink的生態(tài)系統(tǒng)和相關(guān)工具Flink的生態(tài)系統(tǒng)由多個項目和工具組成，這些項目和工具提供了各種功能和擴(kuò)展，讓Flink在不同的場景下得以應(yīng)用。FlinkCDCFlinkCDC支持多種常見的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，如MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer等。采用binlog、WAL等技術(shù)，實現(xiàn)了高效、低延遲的數(shù)據(jù)捕獲和傳輸。同時，F(xiàn)linkCDC提供了豐富的數(shù)據(jù)源和Sink，可以與Flink的流處理引擎無縫集成，實現(xiàn)高效、實時的數(shù)據(jù)處理和分析。FlinkCDC在實際應(yīng)用中具有廣泛的應(yīng)用場景，如實時數(shù)據(jù)同步、數(shù)據(jù)倉庫更新、實時報表等。它可以與Flink的SQL、DataStreamAPI和TableAPI等組件無縫集成，為企業(yè)提供了一個高效、實時、可靠的數(shù)據(jù)處理和分析方案。Flink的生態(tài)系統(tǒng)和相關(guān)工具FlinkGellyFlinkGelly是Flink的圖計算庫，旨在提供一種高效的方式來進(jìn)行大規(guī)模圖計算。提供了許多圖計算算法，如PageRank、ConnectedComponents、TrianglesCounting等，支持用戶自定義算法。FlinkGelly提供了三種不同的圖表示方式，分別是基于Edge的圖表示、基于Vert-ex的圖表示和基于Tuple的圖表示。還提供了許多方便的API和工具來簡化圖計算的實現(xiàn)，如Vertex-centricIteration、Edge-centricIteration等。FlinkGelly與Flink的批處理和流處理API無縫集成，可以輕松地將圖處理任務(wù)與其他處理任務(wù)組合起來實現(xiàn)更復(fù)雜的應(yīng)用程序。ApacheKafkaApacheKafka是一種分布式流數(shù)據(jù)處理平臺，由LinkedIn公司開發(fā)并捐贈給Apache基金會。它是一種高吞吐量、低延遲的消息隊列，主要用于解決數(shù)據(jù)管道、流式處理等領(lǐng)域的問題。Kafka可以作為Flink的數(shù)據(jù)源或者數(shù)據(jù)目的地，用于數(shù)據(jù)的輸入和輸出。Flink提供了KafkaConnector來實現(xiàn)Kafka和Flink之間的數(shù)據(jù)交互，同時也支持使用Kafka作為狀態(tài)后端存儲Flink的狀態(tài)信息。在實際應(yīng)用中，Kafka和Flink通常被一起使用，實現(xiàn)流數(shù)據(jù)處理的全鏈路，可以處理各種規(guī)模的數(shù)據(jù)流。Flink的生態(tài)系統(tǒng)和相關(guān)工具FlinkCEP

（ComplexEventProcessing）FlinkCEP是Flink提供的一種用于處理復(fù)雜事件的工具，它基于流式數(shù)據(jù)處理和規(guī)則匹配技術(shù)，能夠?qū)崟r地處理來自多個數(shù)據(jù)源的事件流，并將事件序列轉(zhuǎn)換為有用的信息。FlinkCEP可以用于監(jiān)測、診斷和處理各種業(yè)務(wù)流程中發(fā)生的事件，例如金融交易、網(wǎng)絡(luò)安全、物聯(lián)網(wǎng)等。FlinkCEP與Flink的流式處理引擎緊密集成，能夠高效地處理大規(guī)模的事件流，并支持事件的窗口和時間延遲處理等特性。FlinkMLFlinkML是Flink生態(tài)系統(tǒng)中的一個機(jī)器學(xué)習(xí)庫，它為Flink應(yīng)用程序提供了一些常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括分類、聚類、回歸、降維等。FlinkML通過Flink的分布式計算能力，可以在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，支持在線學(xué)習(xí)和批量學(xué)習(xí)模式，提供了一些機(jī)器學(xué)習(xí)算法的實現(xiàn)，例如邏輯回歸、線性回歸、K-Means、樸素貝葉斯等。Flink的生態(tài)系統(tǒng)和相關(guān)工具ApacheDruidApacheDruid是一個分布式、列存儲、實時數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，旨在快速查詢大型數(shù)據(jù)集并實時分析實時數(shù)據(jù)。它提供了快速的多維聚合、近實時查詢和可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)處理能力，適用于實時分析、數(shù)據(jù)探索、指標(biāo)監(jiān)控和實時報警等場景。Druid的數(shù)據(jù)模型由數(shù)據(jù)源、維度、度量和時間戳組成。數(shù)據(jù)源可以是任何類型的數(shù)據(jù)源，包括數(shù)據(jù)庫、日志文件和事件流等。維度和度量用于描述和量化數(shù)據(jù)，時間戳則指定數(shù)據(jù)的時間范圍。與Flink的關(guān)系是，F(xiàn)link提供了一個Kafka到Druid的Connector，稱為ApacheFlinkDruidSink。這個Sink能夠?qū)link中的數(shù)據(jù)發(fā)送到Druid集群，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速插入和實時查詢。同時，F(xiàn)link也可以從Druid中讀取數(shù)據(jù)，進(jìn)一步擴(kuò)展了Flink在實時數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的應(yīng)用場景。Flink的社區(qū)和貢獻(xiàn)者Flink的社區(qū)是一個開放且充滿活力的社區(qū)，由來自不同背景、不同地域、不同組織的貢獻(xiàn)者組成。目前，F(xiàn)link的社區(qū)包括了ApacheFlink社區(qū)、Ververica社區(qū)和DataArtisans社區(qū)，共同推動Flink的發(fā)展和應(yīng)用。Flink的社區(qū)貢獻(xiàn)者包括了來自全球的開發(fā)者、用戶、學(xué)者、企業(yè)等不同背景的人員，他們通過提交代碼、編寫文檔、報告Bug、解決問題等方式為Flink的發(fā)展和應(yīng)用做出了重要的貢獻(xiàn)。ApacheFlink社區(qū)：由來自全球的開發(fā)者、用戶、貢獻(xiàn)者和愛好者組成。Ververica社區(qū)：是由Flink的核心貢獻(xiàn)者和開發(fā)者創(chuàng)建的社區(qū)，致力于推動Flink的應(yīng)用和發(fā)展。DataArtisans社區(qū)：是Flink的創(chuàng)始人和核心開發(fā)者創(chuàng)建的社區(qū)，它為Flink提供了一些重要的功能和擴(kuò)展，例如Flink的復(fù)雜事件處理引擎CEP，F(xiàn)link的狀態(tài)后端RocksDB和Flink的Kafka連接器。Flink與其他大數(shù)據(jù)框架的關(guān)系–知識點預(yù)覽#節(jié)知識點難點重點應(yīng)用1C01-06Flink與其他大數(shù)據(jù)框架的關(guān)系1、Flink與Hadoop√

2、Flink與Hive√3、Flink與SparkStreaming√4、Flink與Storm√Flink與HadoopFlink和Hadoop都是大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的重要技術(shù)，但它們有一些本質(zhì)的區(qū)別：Hadoop是一個分布式計算平臺，它主要由HDFS和MapReduce兩個核心組件組成，用于存儲和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。Hadoop的處理方式是將數(shù)據(jù)分成塊進(jìn)行分布式處理，采用批量處理模式，對于數(shù)據(jù)流的實時處理不是很擅長。Flink則是一個實時計算引擎，它專注于流數(shù)據(jù)處理，提供了更為靈活的流處理模式。相比于Hadoop，F(xiàn)link支持更為復(fù)雜的數(shù)據(jù)流處理操作，如窗口計算、狀態(tài)管理和復(fù)雜事件處理等，且延遲更低，可以更快地處理實時數(shù)據(jù)。Flink在物理部署層面上可以支持多種資源管理框架，包括Hadoop的YARN，因此在實際使用中，F(xiàn)link和Hadoop并不是完全互斥的關(guān)系，可以結(jié)合使用，比如使用Flink進(jìn)行實時數(shù)據(jù)處理，再將處理結(jié)果存儲在Hadoop的HDFS上進(jìn)行批量處理和存儲。Flink可以與HDFS集成使用，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)處理的全流程。HDFS是一個可靠的大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，而Flink則提供了快速的流處理能力，兩者的結(jié)合可以使企業(yè)在大數(shù)據(jù)處理方面具有更強(qiáng)的競爭力。Flink與HiveFlink與Hive是兩個在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的開源項目，它們都可以用來處理和分析海量數(shù)據(jù)。它們的設(shè)計目標(biāo)和應(yīng)用場景不同:Hive是一個基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，它提供了一種基于SQL的編程模型來進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢和分析。Flink是一個開源的分布式流處理引擎，能夠處理實時數(shù)據(jù)和流式數(shù)據(jù)。Flink在實時處理和低延遲數(shù)據(jù)分析方面的性能優(yōu)勢得到了廣泛認(rèn)可。Flink可以與Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的其他項目進(jìn)行集成，如HDFS、HBase、Hive等。Flink支持在流處理和批處理任務(wù)中訪問Hive表和數(shù)據(jù)。通過使用Flink的HiveCatalog和HiveInputFormat/HiveOutputFormat，可以在Flink程序中使用Hive表作為輸入和輸出。Flink與Hive在數(shù)據(jù)處理和分析的應(yīng)用場景不同，它們各自有自己的優(yōu)勢和局限性。在處理流式數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)分析方面，F(xiàn)link顯然更具優(yōu)勢，而在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫和批量數(shù)據(jù)處理方面，Hive更適合。Flink與SparkStreamingFlink和SparkStreaming都是大數(shù)據(jù)流處理的框架，但它們的設(shè)計理念和架構(gòu)不同：Flink的核心是流處理，支持對有界和無界的數(shù)據(jù)流進(jìn)行高效處理，并且將批處理看成流處理的一種特殊情況。SparkStreaming則采用了微批處理的方式，將數(shù)據(jù)流拆分為一小段小的批處理作業(yè)進(jìn)行處理?？偟膩碚f，F(xiàn)link在一些方面（如處理延遲、系統(tǒng)架構(gòu)等）具有優(yōu)勢，而SparkStreaming則在生態(tài)系統(tǒng)、成熟度等方面具有優(yōu)勢，使用哪個框架應(yīng)該根據(jù)具體需求和場景來選擇。Flink與StromStorm是一個分布式實時計算系統(tǒng)，由Twitter公司開發(fā)并貢獻(xiàn)給Apache開源社區(qū)。它提供了一個容錯性、高可用性的實時數(shù)據(jù)流處理平臺，可以用于大數(shù)據(jù)的實時處理、數(shù)據(jù)流分析、實時監(jiān)控等場景。相較于Storm，F(xiàn)link有以下幾個優(yōu)勢：低延遲可以處理有界和無界數(shù)據(jù)更強(qiáng)的容錯能力更靈活的狀態(tài)管理更全面的API支持第二章Scala語言Flink實時大數(shù)據(jù)處理技術(shù)教學(xué)內(nèi)容第一節(jié)Scala語言概述第二節(jié)Scala語言入門第三節(jié)集合第四節(jié)函數(shù)式編程第五節(jié)面向?qū)ο缶幊痰诹?jié)模式匹配教學(xué)目標(biāo)知識目標(biāo)了解Scala語言的基本語法和特性技能目標(biāo)掌握Scala語言基本語法的核心操作畢業(yè)要求 1.工程知識Scala語言概述–知識點預(yù)覽#節(jié)知識點難點重點應(yīng)用1C02-01Scala語言概述1、Scala簡介√

2、開發(fā)環(huán)境配置√3、創(chuàng)建項目√Scala簡介Scala（全稱：ScalableLanguage）是一種通用的、支持面向?qū)ο缶幊毯秃瘮?shù)式編程的編程語言。最初是為了在Java虛擬機(jī)（JVM）上提供更好的可擴(kuò)展性而創(chuàng)建的。Scala的語法結(jié)構(gòu)源自于Java和ML語言，它旨在融合面向?qū)ο缶幊毯秃瘮?shù)式編程的最佳特性，以提高程序的可讀性、靈活性和擴(kuò)展性。Scala和Java一樣，都是運(yùn)行在Java虛擬機(jī)上的編程語言。Scala代碼可以與Java代碼無縫地集成，也可以使用Java庫，反之亦然。Scala還具有一些Java所沒有的功能和優(yōu)勢，例如更豐富的函數(shù)式編程特性、支持類型推斷和隱式轉(zhuǎn)換、更靈活的語法等等。Scala簡介Scala是一種多范式編程語言，具有以下幾個特點：面向?qū)ο蠛瘮?shù)式編程JVM兼容性模式匹配隱式參數(shù)和隱式轉(zhuǎn)換并發(fā)和異步編程開發(fā)環(huán)境配置—下載安裝JavaSE采用的Scala版本為2.12.x，此版本需要保證JDK為1.8及以上版本。在Windows上配置Scala環(huán)境如下：首先，需要到Oracle官網(wǎng)下載并安裝JDK（JavaDevelopmentKit），具體步驟如下：打開網(wǎng)址/java/technologies/javase-downloads.html在JavaSE下載頁面中，選擇適合自己操作系統(tǒng)的版本（如Windows、macOS等），

然后點擊“下載”按鈕。同意許可協(xié)議并下載相應(yīng)版本的安裝程序。下載完成后，運(yùn)行安裝程序，按照指示完成JDK的安裝。開發(fā)環(huán)境配置—配置Java環(huán)境變量安裝完成后，需要配置JAVA_HOME環(huán)境變量。在Windows操作系統(tǒng)中，可以按照以下步驟進(jìn)行配置：打開“控制面板”，進(jìn)入“系統(tǒng)和安全”選項，點擊“系統(tǒng)”。在系統(tǒng)界面中，點擊“高級系統(tǒng)設(shè)置”。在“系統(tǒng)屬性”窗口中，點擊“環(huán)境變量”。在“環(huán)境變量”窗口中，點擊“新建”按鈕，輸入變量名JAVA_HOME，變量值為JDK

的安裝路徑（如C:\ProgramFiles\Java\jdk1.8.0_271）。在“環(huán)境變量”窗口中，找到系統(tǒng)變量中的“Path”變量，點擊“編輯”按鈕，在變量值

的末尾添加;%JAVA_HOME%\bin，表示將JDK的bin目錄添加到系統(tǒng)路徑中。點擊“確定”按鈕，保存修改并關(guān)閉窗口。配置完成后，可以在命令行輸入java-version命令，如果可以正常輸出版本信息，則表示JDK安裝成功，并且JAVA_HOME環(huán)境變量配置成功。開發(fā)環(huán)境配置—下載安裝配置Scala從官網(wǎng)/下載適合自己操作系統(tǒng)的Scala安裝包，然后解壓到一個不包含中文及空格的路徑下。以下為Scala的環(huán)境變量配置：新建變量SCALA_HOME，值為Scala安裝路徑（例如C:\Program\scala）。編輯變量Path，在末尾添加%SCALA_HOME%\bin;，保存退出。環(huán)境變量設(shè)置后，打開命令行提示符，驗證是否配置成功，輸入scala-version指令，回車后，如果顯示Scala版本信息，則表示安裝成功，然后配置Scala開發(fā)環(huán)境。開發(fā)環(huán)境配置—IDEA環(huán)境配置由于IDEA默認(rèn)不支持Scala語言的開發(fā)，需要安裝Scala插件進(jìn)行擴(kuò)展。打開IDEA，依次點擊File=>Settings=>Plugins選項卡，在搜索框中搜索Scala插件，找到插件后進(jìn)行安裝。安裝完成后，需要重啟IDEA以使插件生效，如圖所示。圖2-1IDEA安裝Scala插件創(chuàng)建項目—選擇Maven選項在安裝Scala插件后，創(chuàng)建項目時，左側(cè)選項中會增加創(chuàng)建Scala項目的選項，由于，后面的Flink項目除了涉及Scala代碼，也可能會編寫Java代碼，選擇創(chuàng)建Maven項目更為通用，因此，此處選擇Maven選項。圖2-2選擇Maven選項創(chuàng)建項目—選擇Scala框架填寫項目名稱后，按提示創(chuàng)建項目。由于創(chuàng)建的是Maven項目，還需要添加Scala框架的支持。右鍵點擊項目名稱，選擇“AddFrameworkSupport”選項，在彈出的窗口中選擇Scala框架，完成Scala框架的添加，如圖所示。圖2-3選擇Scala框架創(chuàng)建項目—新建ScalaClass類添加完成后，在項目結(jié)構(gòu)中，找到“src/main/java”目錄，右鍵單擊該目錄，選擇“New->ScalaClass”。如下圖所示：圖2-4新建Scala類創(chuàng)建項目—選擇object選項因為在Scala語言中，程序的入口點是一個單例對象而不是一個類，因此在創(chuàng)建類時需要選擇"Object"選項，如圖所示：圖2-5選擇”O(jiān)bject”選項創(chuàng)建項目—編寫程序在新建的Demo文件中加入以下示例代碼，就可以完成一個基本的Scala程序。然后點擊"Run"按鈕或使用快捷鍵"Shift+F10"運(yùn)行程序，在控制臺中即可看到輸出"Hello,world!"。objectDemo{defmain(args:Array[String]):Unit={print("helloworld");}}objectDemo：定義了一個名為Demo的對象。defmain(args:Array[String]):Unit=：定義了一個名為main的方法，該方法有一個

參數(shù)args，類型為Array[String]，并且返回值類型為Unit，表示沒有返回值。print("helloworld")：在main方法中，使用print方法打印了字符串"helloworld"。Scala語言入門–知識點預(yù)覽#節(jié)知識點難點重點應(yīng)用1C02-02Scala語言入門1、類型體系結(jié)構(gòu)√

2、變量的定義與使用√3、字面量與插值表達(dá)式√4、運(yùn)算符√5、流程控制語句√類型體系結(jié)構(gòu)Scala數(shù)據(jù)類型體系圖如下所示，可以劃分以下層次：頂級類型：Any和AnyRef，所有Scala類的超類都是Any。AnyRef是所有引用類的超類。值類型和引用類型，值類型的變量直接存儲值，引用類型的變量存儲的是對實際值的引用。圖2-6Scala數(shù)據(jù)類型體系圖變量的定義與使用在Scala中，變量可以使用var和val關(guān)鍵字定義。其中，var關(guān)鍵字定義的變量是可變的，可以修改其值，類似于Java中的變量；val關(guān)鍵字定義的變量是不可變的，一旦初始化后，其值就不能被修改，類似于Java中的常量。//定義一個可變變量varvariableName：variableType=initialValue//定義一個不可變變量valvariableName：variableType=initialValue變量的定義語法如下代碼所示：變量的使用非常簡單，直接使用變量名即可：//定義一個可變變量vara：Int=10a=20println(a)//輸出20//定義一個不可變變量valb：Int=30//b=40//報錯，val變量不能重新賦值println（b）輸出30需要注意的是，一般情況下建議使用不可變變量，因為不可變變量的值在初始化后就不能被修改，可以更好地避免由于變量值被修改而導(dǎo)致的錯誤。只有在必要的情況下才使用可變變量。變量的定義與使用

Scala支持類型推斷，編譯器可以自動推斷出一個變量或表達(dá)式的類型，因此在大多數(shù)情況下不需要顯式地指定變量的類型。示例代碼如下：valx=10//類型推斷為Intvaly="hello“//類型推斷為String在這里，編譯器會根據(jù)變量的初始值來推斷變量的類型。在需要顯式指定類型的情況下，可以使用冒號(:)符號來指定類型。示例代碼如下：valx：Int=10//顯式指定類型為Intvaly：String="hello“//顯式指定類型為String當(dāng)變量的類型被顯式指定時，如果變量的初始值與指定的類型不匹配，則會導(dǎo)致編譯錯誤。類型推斷在Scala中非常常見，因為Scala的類型系統(tǒng)非常強(qiáng)大，并且Scala編譯器可以根據(jù)表達(dá)式的上下文來推斷類型。字面量與插值表達(dá)式—字面量在Scala中，每種類型都有其對應(yīng)的字面量表示方式，下面是一些常見類型的字面量表示：整數(shù)類型（Byte、Short、Int、Long）可以使用十進(jìn)制、八進(jìn)制、十六進(jìn)制和二進(jìn)制表示，例如：123,0x12AB,0o765,0b1010。浮點數(shù)類型（Float、Double）可以使用十進(jìn)制表示，也可以使用科學(xué)計數(shù)法表示，例如：1.23,1.23e5。布爾類型（Boolean）有兩個字面量值：true和false。字符類型（Char）使用單引號包含一個字符，例如：'a'。字符串類型（String）使用雙引號包含一組字符，例如："hello"。Scala提供了“”“...”“”語法，通過三個雙引號來表示原生字符串和多行字符串，使用該種方式，原生字符串中的特殊字符不會被轉(zhuǎn)義，它們的語法如下代碼所示：valmultiLineString="""Thisisamulti-linestringwithtriplequotes."""字面量與插值表達(dá)式—插值表達(dá)式在Scala中，插值表達(dá)式（InterpolationExpression）可以讓我們在字符串字面量中使用變量或表達(dá)式。Scala提供了三種插值方式：s插值、f插值和raw插值。f插值與s插值類似，不同的是可以指定格式化參數(shù)，格式化參數(shù)的語法與C語言的printf函數(shù)相似。示例代碼如下：valpi=3.1415926println(f"Piisapproximately$pi%1.2f.")//輸出結(jié)果為：Piisapproximately3.14.

s插值是最常用的插值方式，它使用$符號來引用變量或表達(dá)式，可以使用${}來明確變量或表達(dá)式的范圍。示例代碼如下：valname="Tom"valage=20println(s"Mynameis$name,I'm$ageyearsold.")//輸出結(jié)果為：MynameisTom,I'm20yearsold.字面量與插值表達(dá)式—插值表達(dá)式

raw插值與s插值類似，但是它不會將反斜杠字符\轉(zhuǎn)義為其轉(zhuǎn)義字符。在需要打印特殊字符的場景下，可以使用raw插值。示例代碼如下：可以看到，使用raw插值輸出的結(jié)果中，反斜杠字符\并沒有被轉(zhuǎn)義成其轉(zhuǎn)義字符，而是按照原本的樣子輸出了出來。println(raw"Hello\nWorld")//輸出結(jié)果為：Hello\nWorld字面量與插值表達(dá)式—運(yùn)算符

Scala和其他語言一樣，支持大多數(shù)的操作運(yùn)算符，如表所示：varx=10;vary=20;varz=x+y;println("x+y="+z);//輸出結(jié)果為：x+y=30

Scala支持加減乘除等常見的算術(shù)運(yùn)算符，示例代碼如下：表2-1Scala操作運(yùn)算符字面量與插值表達(dá)式—運(yùn)算符

Scala支持各種比較運(yùn)算符，示例代碼如下：varx=60;vary=13;println("(x&y)="+(x&y));println("(x|y)="+(x|y));println("(x^y)="+(x^y));println("~x="+(~x));

Scala也支持位運(yùn)算符，包括按位AND、按位OR、按位XOR等，示例代碼如下：varx=10;vary=20;if(x>y){println("x>y");}else{println("x<=y");//輸出結(jié)果為：x<=y

Scala支持邏輯運(yùn)算符包括AND、OR和NOT代碼如下:varx=true;vary=false;println("x&&y="+(x&&y));println("xIly="+(xIly));println("!x="+!x);//輸出結(jié)果為：x&&y=falsex||y=true!x=false//輸出結(jié)果(x&y)=12(x|y)=61(x^y)=49~X=-61字面量與插值表達(dá)式—運(yùn)算符

Scala也支持各種賦值運(yùn)算符，示例代碼如下：varx=10；x+=5；//等價于x=x+5println（"x="+x）；//輸出結(jié)果為：x=15在Scala中，沒有單獨的自增和自減運(yùn)算符++和--，而是通過+=1和-=1來實現(xiàn)的。具體而言，對于一個變量x，x+=1相當(dāng)于x=x+1，而x-=1相當(dāng)于x=x-1，示例代碼如下:varx=10x+=1//自增1，相當(dāng)于x=x+1println（x）//輸出11x-=1//自減1，相當(dāng)于x=x-1println（x）//輸出10字面量與插值表達(dá)式—流程控制語句If-else條件表達(dá)式if（condition）{//如果條件為真，執(zhí)行此處代碼}else{//如果條件為假，執(zhí)行此處代碼}下面是一個if語句的演示程序，示例代碼如下：objectIfElseDemo{defmain(args:Array[String]){valx=5if(x<0){println("xisnegative")}elseif(x>0){println("xispositive")}else{println("xiszero")}}}Scala中的if-else語句用于根據(jù)某個條件執(zhí)行不同的代碼塊。其語法格式如下：字面量與插值表達(dá)式—流程控制語句while循環(huán)與do-while循環(huán)while（條件）{

//循環(huán)體}示例代碼如下：vari=0while（i<5）{println（s"當(dāng)前數(shù)字為$i"）i+=1}while循環(huán)的語法結(jié)構(gòu)如下：Scala支持while和do-while兩種循環(huán)語句，用于執(zhí)行一定的操作直到條件不成立為止。輸出結(jié)果字面量與插值表達(dá)式—流程控制語句while循環(huán)與do-while循環(huán)do{

//循環(huán)體}while（條件）示例代碼如下：vari=0do{println（s"當(dāng)前數(shù)字為$i"）i+=1}while（i<5）do-while循環(huán)的語法結(jié)構(gòu)如下：do-while循環(huán)與while循環(huán)的區(qū)別在于，do-while循環(huán)會先執(zhí)行一次循環(huán)體，再進(jìn)行條件判斷。輸出結(jié)果字面量與插值表達(dá)式—流程控制語句for循環(huán)for(i<-1to10){println(i)}可以加入until關(guān)鍵字,示例代碼如下：for(i<-1until10){println(i)}傳統(tǒng)的for循環(huán)形式如下：嵌套的for循環(huán)形式如下：for(i<-1to3;j<-1to3){println(s"($i,$j)")}for循環(huán)可用于遍歷集合中的元素代碼如下：vallist=List("apple","banana","cherry")for(fruit<-list){println(fruit)}字面量與插值表達(dá)式—流程控制語句for循環(huán)vallist=List("apple","banana","cherry")for(fruit<-listiffruit.startswith("a")){println(fruit)}for循環(huán)可以在循環(huán)時添加過濾條件，只有滿足條件的元素才會被遍歷，代碼如下：for循環(huán)使用了yield關(guān)鍵字，可以將遍歷的元素存儲到一個集合中返回，代碼如下：vallist=List("apple","banana","cherry")valresult=for(fruit<-listiffruit.startswith("a"))yieldfruitprintln(result)for循環(huán)使用了循環(huán)守衛(wèi)，循環(huán)守衛(wèi)可以確保只有當(dāng)特定的條件滿足時，循環(huán)才會繼續(xù)進(jìn)行，代碼如下：for(i<-1to10ifi%2==0){println(i)}字面量與插值表達(dá)式—流程控制語句循環(huán)控制importscala.util.control.Breaks.breakable{for(i<-1to10){if(i==5)breakelseprintln(i)}}Scala中沒有像Java中的break和continue這樣的關(guān)鍵字，但是可以使用breakable方法和if表達(dá)式來實現(xiàn)類似的效果。breakable方法可以將一個代碼塊標(biāo)記為可中斷的，然后在代碼塊中使用break關(guān)鍵字來跳出循環(huán)。示例代碼如下：在這個例子中，使用breakable方法將for循環(huán)塊標(biāo)記為可中斷的。當(dāng)循環(huán)計數(shù)器i等于5時，使用break語句跳出循環(huán)。字面量與插值表達(dá)式—流程控制語句Match-case語句inputmatch{casepattern1=>action1casepattern2=>action2case_=>defaultAction}Match-case語句是Scala中的一種模式匹配語法，可以用于根據(jù)不同的輸入?yún)?shù)執(zhí)行不同的邏輯。它類似于其他編程語言中的switch語句，但更加靈活和強(qiáng)大。其中，input是要匹配的輸入?yún)?shù)，casepattern是模式匹配的表達(dá)式，=>后面是要執(zhí)行的邏輯。每一個case子句都包括了一個模式和一個動作，如果輸入?yún)?shù)和模式匹配成功，就會執(zhí)行對應(yīng)的動作。Match-case語句的基本語法如下：使用match-case語句對不同的顏色進(jìn)行匹配如下：defprintColor(color:String):Unit=colormatch{case"red"=>println("Colorisred")case_=>println("Unknowncolor")case"blue"=>println("Colorisblue")case"green"=>println("Colorisgreen")}printColor("red")printColor("yellow")集合–知識點預(yù)覽#節(jié)知識點難點重點應(yīng)用1C02-03集合1、集合概述

√

2、Array和ArrayBuffer√3、Tuple√4、List和ListBuffer√5、Set√6、Map√7、集合操作符號√集合概述Scala集合體系結(jié)構(gòu)主要包含可變集合和不可變集合兩種類型?？勺兗鲜侵冈诩系牟僮鬟^程中可以對其進(jìn)行修改，而不可變集合則是指在集合的操作過程中不會修改集合的內(nèi)容。Scala集合體系結(jié)構(gòu)可以分為三個層次，分別是：頂層：

Iterable、Seq、Map、Set等，scala.collection包集合結(jié)構(gòu)。中層：集合的中層包括scala.collection.immutable和scala.collection.mutable兩個包。底層：集合的底層是scala.collection.mutable和scala.collection.immutable包中的具體集合類實現(xiàn)。集合概述圖2-7scala.collection包集合結(jié)構(gòu)圖Array和ArrayBuffer在Scala中，Array和ArrayBuffer都是可變的序列，可以進(jìn)行添加、刪除和修改等操作。不同之處在于：Array是一個固定大小的序列，一旦創(chuàng)建就無法改變它的大小。Array-Buffer可以動態(tài)地增加或減少元素數(shù)量。Array的創(chuàng)建方式有兩種，一種是使用Array伴生對象的apply方法，另一種是使用A-rray類的構(gòu)造方法。下面是兩種方式的示例代碼：//使用apply方法創(chuàng)建Arrayvalarray1=Array（1，2，3，4，5）//使用構(gòu)造方法創(chuàng)建Arrayvalarray2=newArray[Int]（5）array2（0）=1array2（1）=2array2（2）=3array2（3）=4array2（4）=5Array和ArrayBufferArrayBuffer的創(chuàng)建方式是使用ArrayBuffer類的構(gòu)造方法。下面是一個示例代碼：importscala.collection.mutable.ArrayBuffervalbuffer=ArrayBuffer(1,2,3,4,5)對于Array和ArrayBuffer，常見的操作包括添加元素、刪除元素和修改元素等。以A-rrayBuffer為例，以下是一些常用的操作，示例代碼如下：importscala.collection.mutable.ArrayBuffer//創(chuàng)建一個空的ArrayBuffervalbuffer=ArrayBuffer[Int]

()//添加元素buffer+=1//在尾部添加元素buffer+=2buffer++=Array（3，4）//在尾部添加一個數(shù)組的元素buffer.insert（1，5）//在索引1處插入元素5//刪除元素buffer-=4//刪除元素4buffer.remove（2）//刪除索引2處的元素//修改元素buffer（0）=0//修改索引0處的元素為0Array和ArrayBufferScala中的Array和ArrayBuffer都可以與Java中的數(shù)組進(jìn)行轉(zhuǎn)換。將Java數(shù)組轉(zhuǎn)換為Scala數(shù)組，可以使用Array伴生對象的apply方法，示例代碼如下：valjavaArr=Array("a","b","c")valscalaArr=Array.apply(javaArr:_*)將Scala數(shù)組轉(zhuǎn)換為Java數(shù)組，可以使用Scala數(shù)組的toArray方法，代碼中調(diào)用方法時省略了括號，示例代碼如下：valscalaArr=Array("a","b","c")valjavaArr=scalaArr.toArray//或者使用Java的Arrays類的asList方法importjava.util.ArraysvalscalaArr=Array("a","b","c")valjavaArr=Arrays.asList(scalaArr:_*)TupleTuple（元組）是一個不可變的、有序的、可以容納不同類型元素的容器。Tuple可以將多個不同類型的值封裝在一起，形成一個完整的數(shù)據(jù)單元。Tuple的元素可以通過下標(biāo)訪問，下標(biāo)從1開始計數(shù)，也可以使用tuple._1、tuple._2等方式進(jìn)行訪問。Scala中的Tuple最多可以包含22個元素，分別是Tuple1、Tuple2、Tuple3直到Tuple22。Tuple常用于需要將多個值作為一個整體處理的場景，例如函數(shù)返回多個值、元組作為Map中的鍵值對等。下面是一個示例程序，演示了如何創(chuàng)建Tuple并訪問它的元素：//創(chuàng)建一個包含兩個元素的元組valtuple=（1，"Scala"）//訪問元組的第一個元素valfirst=tuple._1//訪問元組的第二個元素valsecond=tuple._2//打印元素值println（first）//輸出1println（second）//輸出"Scala"List和ListBuffer在Scala中，List和ListBuffer都是用來表示序列的集合類型。List是不可變的序列，可以使用::操作符在頭部添加元素，但不能在尾部添加元素。它的元素類型可以是任意類型，但所有元素類型必須相同。List的常用操作包括head、tail、isEmpty、l-ength等。List的應(yīng)用場景包括不需要頻繁添加和刪除元素的場景，例如配置文件的讀取、程序參數(shù)的處理等，示例代碼如下：//創(chuàng)建一個包含整數(shù)的Listvallist1=List（1，2，3，4，5）//創(chuàng)建一個包含字符串的Listvallist2=List（"apple"，"banana"，"orange"）//在List頭部添加元素vallist3="pear"：：list2//獲取List頭部元素valhead=list3.head//獲取List尾部元素valtail=list3.tail//判斷List是否為空valisEmpty=list3.isEmpty//獲取List的長度vallength=list3.lengthList和ListBuffer列表的其他常用操作方法如下：表2-2列表的其他常用操作方法List和ListBufferListBuffer的應(yīng)用場景包括需要頻繁添加和刪除元素的場景，例如日志記錄、緩存數(shù)據(jù)等，示例代碼如下：//創(chuàng)建一個空的ListBuffervallistBuffer=ListBuffer[Int]（）//在ListBuffer尾部添加元素listBuffer+=1listBuffer+=2listBuffer+=3//在ListBuffer頭部添加元素4+=：listBuffer5+=：listBuffer//在指定位置插入元素listBuffer.insert（2，0）//刪除指定元素listBuffer-=3//刪除指定位置的元素listBuffer.remove（0）//將ListBuffer轉(zhuǎn)換為Listvallist=listBuffer.tolistSet在Scala中，Set是一個集合，用于存儲唯一的元素。它可以是可變的（mutable）或不可變的（immutable）。使用Set的主要場景是為了保證集合中不會出現(xiàn)重復(fù)的元素。例如，我們可以使用Set來統(tǒng)計一段文本中有多少個不同的單詞。以下是使用不可變Set的示例代碼：//創(chuàng)建不可變Setvalset1=Set（1，2，3，4，5）valset2=Set（4，5，6，7，8）//打印集合元素println（set1）//Set（1，2，3，4，5）//向集合中添加元素valset3=set1+6println（set3）//Set（1，2，3，4，5，6）//求兩個集合的交集、并集和差集valintersect=ersect（set2）//交集valunion=set1.union（set2）//并集valdiff=set1.diff（set2）//差集//打印集合操作結(jié)果println（intersect）//Set（4，5）println（union）//Set（1，2，3，4，5，6，7，8）println（diff）//Set（1，2，3）總的來說，Set可以用于處理需要去重的數(shù)據(jù)，例如統(tǒng)計單詞頻率、過濾重復(fù)數(shù)據(jù)等。在具體應(yīng)用場景中，可以根據(jù)需要選擇不可變或可變的Set。MapMap是Scala集合框架中的一種集合類型，用于存儲鍵值對。它可以用于各種應(yīng)用場景，如緩存、配置文件、數(shù)據(jù)存儲等。在Scala中，Map有不可變和可變兩種類型，它們分別在scala.collection.immutab-le和scala.collection.mutable包中定義。不可變Map的鍵值對不能被修改，而可變Map的鍵值對可以被修改。以下是使用不可變Map的示例代碼：創(chuàng)建一個不可變Mapvalmap=Map（"a"->1，"b"->2，"c"->3）//訪問Map中的元素vala=map（"a"）valb=map.get（"b"）//遍歷Mapfor（（key，value）<-map）{println（s"key：$key，value：$value"）}//添加元素valnewMap=map+（"d"->4）//刪除元素valdelMap=map-"c"Map以下是使用可變Map的示例代碼：//創(chuàng)建一個可變Mapvalmap=scala.collection.mutable.Map（"a"->1，"b"->2，"c"->3）//訪問Map中的元素vala=map（"a"）valb=map.get（"b"）//遍歷Mapfor（（key，value）<-map）{println（s"key：$key，value：$value"）}//添加元素map+=（"d"->4）//刪除元素map-="c"集合操作符號在Scala中，集合操作中的符號是一些預(yù)定義的操作符，它們用于對集合進(jìn)行操作，如元素添加、刪除、連接等。Scala集合操作符號列表如下：表2-3Scala集合操作符號列表集合操作符號可以使用+運(yùn)算符向一個列表中添加一個元素，示例代碼如下：vallist=List（1，2，3）valnewList=list+4println（newlist）//輸出List（1，2，3，4）valset1=Set（1，2，3）valset2=Set（3，4，5）valnewSet=set1++set2println（newSet）//輸出Set（1，2，3，4，5）可以使用++運(yùn)算符連接兩個集合，示例代碼如下：函數(shù)式編程–知識點預(yù)覽#節(jié)知識點難點重點應(yīng)用1C02-04函數(shù)式編程1、函數(shù)的定義與使用√

2、匿名函數(shù)√3、高階函數(shù)√4、柯里化雨閉包√函數(shù)的定義與使用Scala的函數(shù)式編程指的是一種編程范式，它強(qiáng)調(diào)函數(shù)的重要性和使用不可變值來構(gòu)建應(yīng)用程序。在函數(shù)式編程中，函數(shù)被視為一等公民（first-classcitizens），可以像其他數(shù)據(jù)類型一樣被操作和傳遞。在Scala中，函數(shù)是一等公民，也就是說，函數(shù)可以被視為變量一樣進(jìn)行傳遞和使用。函數(shù)的定義由函數(shù)名、參數(shù)列表、返回值類型和函數(shù)體組成。Scala中的函數(shù)定義格式如下：函數(shù)的調(diào)用可以像Java一樣使用函數(shù)名和參數(shù)列表的形式進(jìn)行。Scala中的函數(shù)調(diào)用格式如下：deffunctionName（param1：Type1，param2：Type2，...）：ReturnType={//函數(shù)體…}valresult=functionName(arg1,arg2,...)函數(shù)的定義與使用下面是一個簡單的函數(shù)示例：下面是一個無返回值函數(shù)的例子：defadd（x：Int，y：Int）：Int={x+у}valresult=add（1，2）println（result）//輸出3defprintMessage(message:String):Unit={println(message)}定義了一個名為add的函數(shù)，該函數(shù)有兩個參數(shù)x和y，返回值類型為Int，函數(shù)體為將兩個參數(shù)相加。然后我們調(diào)用add函數(shù)，并將返回值賦給result變量，最后輸出result的值為3。無返回值函數(shù)的定義方式是在函數(shù)簽名后面添加Unit類型，表示該函數(shù)不會返回任何值。一般情況下，我們可以省略Unit類型的聲明，因為Scala編譯