1、得到每种数据类型所表示的范围
| Short.MaxValue | 32767 |
| Short.MinValue | -32768 |
| Int.MaxValue | 2147483647 |
| Int.MinValue | -2147483648 |
| Double.MaxValue | 1.7976931348623157E308 |
| Double.MinValue | -1.7976931348623157E308 |
2、Scala 中没有break方法，可以使用
import scala.util.control.Breaks._
break()
3、用scala 产生0-256的随机数
import java.lang.Math.random
A(i) =(random()*256).toShort4、数学函数，幂指数
import breeze.numerics.pow5、类型转换，如转换为 short 类型
a.toShort
6、循环方式
while
foreach(a=>println(a))
for(i<- 0 to 10)
7、定义数组方式
var A= new Array[Int](100)
8、定义函数方式
def DtoB(X :Int) : Array[Short] ={ }
总之，千万不要忘了scala 是面向函数语言
scala资料总结
1、Scala中文社区
http://www.scala-china.NET/discuz/forum.PHP?mod=viewthread&tid=142875&extra=page%3D1
2、scala标准库
http://www.scala-lang.org/api/current/index.html#package
3、scala tour（非常有用，总结得很精辟）
http://zh.scala-tour.com/#/welcome
4、scala 学习笔记
http://blog.csdn.Net/a071800/article/details/47279951
5、scala 基础学习篇（别人的学习笔记）
http://blog.csdn.net/android_lyxd/article/details/38016851
6、scala 学习笔记
http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/43956625
7、scala基础语法代码
http://blog.csdn.net/yunlong34574/article/details/38620699
8、scala list讲解
http://www.yiibai.com/scala/scala_lists.html
scalc入门与配置
一、概述
1.什么是scala
Scala是一种多范式的编程语言，其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala运行于Java平台（Java虚拟机），并兼容现有的Java程序。
scala 特性：
面向对象特性、
函数式编程
静态类型
扩展性
并发性
详细的阐述，参考菜鸟教程：http://www.runoob.com/scala/scala-intro.html
易百教程：https://www.yiibai.com/scala/scala_overview.html
通过官网的一句话总结：当面向对象遇上函数式编程。
到今天（2018年），scala 已经15岁了！
2.scala 如何工作
- 编译成Java字节码
- 可在任何标准JVM上运行
- 甚至是一些不规范的JVM上，如Dalvik
- Scala编译器是Java编译器的作者写的
3.为什么选择scala
最主要有三点：
1. API能做得优雅; 这是框架设计师第一个要考虑的问题，框架的用户是应用开发程序员，API是否优雅直接影响用户体验。
2. 能融合到Hadoop生态圈，要用JVM语言; Hadoop现在是大数据事实标准，Spark并不是要取代Hadoop，而是要完善Hadoop生态。
JVM语言大部分可能会想到Java，但Java做出来的API太丑，或者想实现一个优雅的API太费劲。
3. 速度要快; Scala是静态编译的，所以和JRuby,Groovy比起来速度会快很多，非常接近Java。关于Scala性能的问题，
主要分两种情况，
1. Scala的基准性能很接近Java，但确实没有Java好。但很多任务的单次执行的，性能损失在毫秒级不是什么问题；
2. 在大数据计算次数很多的情况下，我们全部写成命令式，而且还要考虑GC，JIT等基于JVM特性的优化。Scala很难是个很含糊的问题，
关键是要看你想达到什么目的。我们培训客户做Spark开发，基本上一两个星期就可以独立工作了。当然师傅领进门，修行靠个人
，一两个星期能独立工作不代表能马上成为Scala或Spark专家。
这里回答主要针对大数据产品应用开发，不是大数据分析。大数据分析是个更泛的话题，包括大数据分析实验和大数据分析产品等。
实验关心建模和快速试不同方式，产品关心稳定、可拓展性。大数据分析实验首选R（SAS），python和Matlab, 通常只拿真实数据的一小部分，
在一个性能很好的单机上试各种想法。Scala目前在大数据分析实验上没有太多优势，不过现在有人在做R语言的Scala实现，
可以无缝和Spark等大数据平台做衔接。当然现在也已经有SparkR了，可能用R和Spark做交互。
二、安装scala
SCALA_HOME: 变量值一栏输入：F:scala Path追加：%SCALA_HOME%in;%SCALA_HOME%jrein;
scala -version #验证
三、安装IDEA的scala插件
重启完成插件的安装、
三、基础知识
1.交互式编程
在cmd窗口输入scala即可
$ scala
Welcome to Scala version 2.11.7 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_31).
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.
scala> 1 + 1
res0: Int = 2
scala> println("Hello World!")
Hello World!
scala>
2.注释
与Java保持一致
3.包
定义包与导包与Java一致
4.访问修饰符
Scala 访问修饰符基本和Java的一样，分别有：private，protected，public。
如果没有指定访问修饰符符，默认情况下，Scala对象的访问级别都是 public。
Scala 中的 private 限定符，比 Java 更严格，在嵌套类情况下，外层类甚至不能访问被嵌套类的私有成员。
在 scala 中，对保护（Protected）成员的访问比 java 更严格一些。因为它只允许保护成员在定义了该成员的的类的子类中被访问（Java本包和子类）。
5.结束符
结束符分号;在scala是可选的（通常IDEA会提示是多余的）
IDEA创建scala项目的三种方法
转自 https://blog.csdn.net/u013850277/article/details/78526046
- 用了好几年的Eclipse，最近想着了解下Scala，听说Intelli JDEA这个工具很强大，因而开始着手试试 Intelli JDEA，下面是运用该工具创建Scala项目的一些简单操作。
-
Scala的拥护者们认为Scala的主要优势是速度和它的表达性。
-
安装完 IJ IDEA 工具以及配置好Scala 环境便可进行Scala 开发了。
IJ IDEA 原本是不支持开发Scala的，因而需要自行安装Scala插件 -
在线安装Scala插件步骤如下：
一、创建普通Scala 项目
需要手动添加依赖包，
选择IDEA 便是创建普通的Scala 项目（注：IJ IDEA版本的不同，这里IDEA可能显示成Scala，不过这个并没有什么影响）
如果scala已下载安装，此处直接添加已有scala的路径即可，下载步骤如下：
新建一个scala class ,选object，创建后如下所示：
二、创建Sbt 项目
- sbt是scala的御用打包管理工具，SBT-based Scala project (recommended)
- 注：第一次通过 SBT 创建Scala项目时会很慢（大概需要十来分钟），因为SBT会加载很多相关的包，但是后面再进行创建就会很快了。
前面的步骤跟创建普通项目一样：
- 选择Scala 版本以及SBT 版本，笔者SBT选择默认的，Scala 选择与本地安装版本一致的
- 创建后的项目结构如图所示:
- 创建Object
三、通过Maven 创建 Scala 项目
- 通过File - > new project 与前面两种方式一致就不重复了
- 选择Maven（前提得先配置好IJ IDEA 工具的Maven环境）
具操作见下图：
- 点击Next，如下图：
- 点击Next，选择已安装的Maven 环境
- 创建成功后如下所示:
- 上面的 App 类以及test中对应的类是创建项目时自动创建的，试着运行发现出现上述错误，本人比较懒，所以直接将自动创建的类全部drop掉，自行创建了一个HelloScala类，运行没问题，如下图：
1.首先启动hdfs
2.向hdfs上传一个文件到hdfs://node1.itcast.cn:9000/words.txt
3.在spark shell中用scala语言编写spark程序
sc.textFile("hdfs://node1.itcast.cn:9000/words.txt").flatMap(_.split(" "))
.map((_,1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("hdfs://node1.itcast.cn:9000/out")
4.使用hdfs命令查看结果
hdfs dfs -ls hdfs://node1.itcast.cn:9000/out/p*
说明：
sc是SparkContext对象，该对象时提交spark程序的入口
textFile(hdfs://node1.itcast.cn:9000/words.txt)是hdfs中读取数据
flatMap(_.split(" "))先map在压平
map((_,1))将单词和1构成元组
reduceByKey(_+_)按照key进行reduce，并将value累加
saveAsTextFile("hdfs://node1.itcast.cn:9000/out")将结果写入到hdfs中