Scala中如何实现文件读取、写入、控制台操作

这篇文章主要介绍了Scala中如何实现文件读取、写入、控制台操作，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

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Scala文件读取

E盘根目录下scalaIO.txt文件内容如下：

文件读取示例代码：

 //文件读取
 val file=Source.fromFile("E:\\scalaIO.txt")
 for(line <- file.getLines)
 {
  println(line)
 }
 file.close

Scala中如何实现文件读取、写入、控制台操作

说明1：file=Source.fromFile(“E:\scalaIO.txt”)，其中Source中的fromFile()方法源自 import scala.io.Source源码包，源码如下图：

Scala中如何实现文件读取、写入、控制台操作

file.getLines(),返回的是一个迭代器-Iterator;源码如下：(scala.io)

Scala中如何实现文件读取、写入、控制台操作

Scala 网络资源读取

 //网络资源读取
 val webFile=Source.fromURL("http://spark.apache.org")
 webFile.foreach(print)
 webFile.close()

fromURL()方法源码如下：

 /** same as fromURL(new URL(s))
 */
 def fromURL(s: String)(implicit codec: Codec): BufferedSource =
 fromURL(new URL(s))(codec)

读取的网络资源资源内容如下：

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
 <meta charset="utf-8">
 <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
 <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">

 <title>
  Apache Spark&trade; - Lightning-Fast Cluster Computing

 </title>




 <meta name="description" content="Apache Spark is a fast and general engine for big data processing, with built-in modules for streaming, SQL, machine learning and graph processing.">


 <!-- Bootstrap core CSS -->
 <link href="/css/cerulean.min.css" rel="external nofollow" rel="stylesheet">
 <link href="/css/custom.css" rel="external nofollow" rel="stylesheet">

 <script type="text/javascript">
 <!-- Google Analytics initialization -->
 var _gaq = _gaq || [];
 _gaq.push(['_setAccount', 'UA-32518208-2']);
 _gaq.push(['_trackPageview']);
 (function() {
 var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;
 ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';
 var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);
 })();

 <!-- Adds slight delay to links to allow async reporting -->
 function trackOutboundLink(link, category, action) {
 try {
  _gaq.push(['_trackEvent', category , action]);
 } catch(err){}

 setTimeout(function() {
  document.location.href = link.href;
 }, 100);
 }
 </script>

 <!-- HTML5 shim and Respond.js IE8 support of HTML5 elements and media queries -->
 <!--[if lt IE 9]>
 <script src="https://oss.maxcdn.com/libs/html5shiv/3.7.0/html5shiv.js"></script>
 <script src="https://oss.maxcdn.com/libs/respond.js/1.3.0/respond.min.js"></script>
 <![endif]-->
</head>

<body>

<script src="https://code.jquery.com/jquery.js"></script>
<script src="//netdna.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.0.3/js/bootstrap.min.js"></script>
<script src="/js/lang-tabs.js"></script>
<script src="/js/downloads.js"></script>

<div class="container" >

<div class="masthead">

 <p class="lead">
  <a href="/" rel="external nofollow" >
  <img src="/images/spark-logo.png"
  ></a><span class="tagline">
   Lightning-fast cluster computing
  </span>
 </p>

</div>

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  <li class="dropdown">
  <a href="#" rel="external nofollow" rel="external nofollow" class="dropdown-toggle" data-toggle="dropdown">
   Libraries <b class="caret"></b>
  </a>
  <ul class="dropdown-menu">
   <li><a href="/sql/" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >SQL and DataFrames</a></li>
   <li><a href="/streaming/" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >Spark Streaming</a></li>
   <li><a href="/mllib/" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >MLlib (machine learning)</a></li>
   <li><a href="/graphx/" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >GraphX (graph)</a></li>
   <li class="divider"></li>
   <li><a href="http://spark-packages.org" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >Third-Party Packages</a></li>
  </ul>
  </li>
  <li class="dropdown">
  <a href="#" rel="external nofollow" rel="external nofollow" class="dropdown-toggle" data-toggle="dropdown">
   Documentation <b class="caret"></b>
  </a>
  <ul class="dropdown-menu">
   <li><a href="/docs/latest/" rel="external nofollow" >Latest Release (Spark 1.5.1)</a></li>
   <li><a href="/documentation.html" rel="external nofollow" >Other Resources</a></li>
  </ul>
  </li>
  <li><a href="/examples.html" rel="external nofollow" >Examples</a></li>
  <li class="dropdown">
  <a href="/community.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" class="dropdown-toggle" data-toggle="dropdown">
   Community <b class="caret"></b>
  </a>
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   <li><a href="/community.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >Mailing Lists</a></li>
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   <li><a href="https://cwiki.apache.org/confluence/display/SPARK/Committers" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >Project Committers</a></li>
   <li><a href="https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >Issue Tracker</a></li>
  </ul>
  </li>
  <li><a href="/faq.html" rel="external nofollow" >FAQ</a></li>
 </ul>
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<div class="row">
 <div class="col-md-3 col-md-push-9">
 <div class="news" >
  <h6>Latest News</h6>
  <ul class="list-unstyled">

   <li><a href="/news/submit-talks-to-spark-summit-east-2016.html" rel="external nofollow" >Submission is open for Spark Summit East 2016</a>
   <span class="small">(Oct 14, 2015)</span></li>

   <li><a href="/news/spark-1-5-1-released.html" rel="external nofollow" >Spark 1.5.1 released</a>
   <span class="small">(Oct 02, 2015)</span></li>

   <li><a href="/news/spark-1-5-0-released.html" rel="external nofollow" >Spark 1.5.0 released</a>
   <span class="small">(Sep 09, 2015)</span></li>

   <li><a href="/news/spark-summit-europe-agenda-posted.html" rel="external nofollow" >Spark Summit Europe agenda posted</a>
   <span class="small">(Sep 07, 2015)</span></li>

  </ul>
  <p class="small" ><a href="/news/index.html" rel="external nofollow" >Archive</a></p>
 </div>
 <div class="hidden-xs hidden-sm">
  <a href="/downloads.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" class="btn btn-success btn-lg btn-block" >
  Download Spark
  </a>
  <p >
  Built-in Libraries:
  </p>
  <ul class="list-none">
  <li><a href="/sql/" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >SQL and DataFrames</a></li>
  <li><a href="/streaming/" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >Spark Streaming</a></li>
  <li><a href="/mllib/" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >MLlib (machine learning)</a></li>
  <li><a href="/graphx/" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >GraphX (graph)</a></li>
  </ul>
  <a href="http://spark-packages.org" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >Third-Party Packages</a>
 </div>
 </div>

 <div class="col-md-9 col-md-pull-3">
 <div class="jumbotron">
 <b>Apache Spark&trade;</b> is a fast and general engine for large-scale data processing.
</div>

<div class="row row-padded">
 <div class="col-md-7 col-sm-7">
 <h3>Speed</h3>

 <p class="lead">
  Run programs up to 100x faster than
  Hadoop MapReduce in memory, or 10x faster on disk.
 </p>

 <p>
  Spark has an advanced DAG execution engine that supports cyclic data flow and
  in-memory computing.
 </p>
 </div>
 <div class="col-md-5 col-sm-5 col-padded-top col-center">
 <div >
  <img src="/images/logistic-regression.png"  />
  <div class="caption" >Logistic regression in Hadoop and Spark</div>
 </div>
 </div>
</div>

<div class="row row-padded">
 <div class="col-md-7 col-sm-7">
 <h3>Ease of Use</h3>

 <p class="lead">
  Write applications quickly in Java, Scala, Python, R.
 </p>

 <p>
  Spark offers over 80 high-level operators that make it easy to build parallel apps.
  And you can use it <em>interactively</em>
  from the Scala, Python and R shells.
 </p>
 </div>
 <div class="col-md-5 col-sm-5 col-padded-top col-center">
 <div >
  <div class="code">
  text_file = spark.textFile(<span class="string">"hdfs://..."</span>)<br />
  &nbsp;<br />
  text_file.<span class="sparkop">flatMap</span>(<span class="closure">lambda&nbsp;line:&nbsp;line.split()</span>)<br />
  &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;.<span class="sparkop">map</span>(<span class="closure">lambda word: (word, 1)</span>)<br />
  &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;.<span class="sparkop">reduceByKey</span>(<span class="closure">lambda a, b: a+b</span>)
  </div>
  <div class="caption">Word count in Spark's Python API</div>
 </div>
 <!--
 <div class="code" >
  text_file = spark.textFile(<span class="string">"hdfs://..."</span>)<br/>
  &nbsp;<br/>
  text_file.<span class="sparkop">filter</span>(<span class="closure">lambda line: "ERROR" in line</span>)<br/>
  &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;.<span class="sparkop">count</span>()
 </div>
 -->
 <!--<div class="caption">Word count in Spark</div>-->
 </div>
</div>

<div class="row row-padded">
 <div class="col-md-7 col-sm-7">
 <h3>Generality</h3>

 <p class="lead">
  Combine SQL, streaming, and complex analytics.
 </p>

 <p>
  Spark powers a stack of libraries including
  <a href="/sql/" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >SQL and DataFrames</a>, <a href="/mllib/" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >MLlib</a> for machine learning,
  <a href="/graphx/" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >GraphX</a>, and <a href="/streaming/" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >Spark Streaming</a>.
  You can combine these libraries seamlessly in the same application.
 </p>
 </div>
 <div class="col-md-5 col-sm-5 col-padded-top col-center">
 <img src="/images/spark-stack.png"  usemap="#stack-map" />
 <map name="stack-map">
  <area shape="rect" coords="0,0,74,95" href="/sql/" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" alt="Spark SQL" title="Spark SQL" />
  <area shape="rect" coords="74,0,150,95" href="/streaming/" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" alt="Spark Streaming" title="Spark Streaming" />
  <area shape="rect" coords="150,0,224,95" href="/mllib/" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" alt="MLlib (machine learning)" title="MLlib" />
  <area shape="rect" coords="225,0,300,95" href="/graphx/" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" alt="GraphX" title="GraphX" />
 </map>
 </div>
</div>

<div class="row row-padded" >
 <div class="col-md-7 col-sm-7">
 <h3>Runs Everywhere</h3>

 <p class="lead">
  Spark runs on Hadoop, Mesos, standalone, or in the cloud. It can access diverse data sources including HDFS, Cassandra, HBase, and S3.
 </p>

 <p>
  You can run Spark using its <a href="/docs/latest/spark-standalone.html" rel="external nofollow" >standalone cluster mode</a>, on <a href="/docs/latest/ec2-scripts.html" rel="external nofollow" >EC2</a>, on Hadoop YARN, or on <a href="http://mesos.apache.org" rel="external nofollow" >Apache Mesos</a>.
  Access data in <a href="http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsUserGuide.html" rel="external nofollow" >HDFS</a>, <a href="http://cassandra.apache.org" rel="external nofollow" >Cassandra</a>, <a href="http://hbase.apache.org" rel="external nofollow" >HBase</a>,
  <a href="http://hive.apache.org" rel="external nofollow" >Hive</a>, <a href="http://tachyon-project.org" rel="external nofollow" >Tachyon</a>, and any Hadoop data source.
 </p>
 </div>
 <div class="col-md-5 col-sm-5 col-padded-top col-center">
 <img src="/images/spark-runs-everywhere.png"  />
 </div>
</div>


 </div>
</div>



<div class="row">
 <div class="col-md-4 col-padded">
 <h4>Community</h4>

 <p>
  Spark is used at a wide range of organizations to process large datasets.
  You can find example use cases at the <a href="http://spark-summit.org/summit-2013/" rel="external nofollow" >Spark Summit</a>
  conference, or on the
  <a href="https://cwiki.apache.org/confluence/display/SPARK/Powered+By+Spark" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >Powered By</a>
  page.
 </p>

 <p>
  There are many ways to reach the community:
 </p>
 <ul class="list-narrow">
  <li>Use the <a href="/community.html#mailing-lists" rel="external nofollow" >mailing lists</a> to ask questions.</li>
  <li>In-person events include the <a href="http://www.meetup.com/spark-users/" rel="external nofollow" >Bay Area Spark meetup</a> and
  <a href="http://spark-summit.org/" rel="external nofollow" >Spark Summit</a>.</li>
  <li>We use <a href="https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >JIRA</a> for issue tracking.</li>
 </ul>
 </div>

 <div class="col-md-4 col-padded">
 <h4>Contributors</h4>

 <p>
  Apache Spark is built by a wide set of developers from over 200 companies.
  Since 2009, more than 800 developers have contributed to Spark!
 </p>

 <p>
  The project's
  <a href="https://cwiki.apache.org/confluence/display/SPARK/Committers" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >committers</a>
  come from 16 organizations.
 </p>

 <p>
  If you'd like to participate in Spark, or contribute to the libraries on top of it, learn
  <a href="https://cwiki.apache.org/confluence/display/SPARK/Contributing+to+Spark" rel="external nofollow" >how to
  contribute</a>.
 </p>
 </div>

 <div class="col-md-4 col-padded">
 <h4>Getting Started</h4>

 <p>Learning Spark is easy whether you come from a Java or Python background:</p>
 <ul class="list-narrow">
  <li><a href="/downloads.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >Download</a> the latest release &mdash; you can run Spark locally on your laptop.</li>
  <li>Read the <a href="/docs/latest/quick-start.html" rel="external nofollow" >quick start guide</a>.</li>
  <li>
  Spark Summit 2014 contained free <a href="http://spark-summit.org/2014/training" rel="external nofollow" >training videos and exercises</a>.
  </li>
  <li>Learn how to <a href="/docs/latest/#launching-on-a-cluster" rel="external nofollow" >deploy</a> Spark on a cluster.</li>
 </ul>
 </div>
</div>

<div class="row">
 <div class="col-sm-12 col-center">
 <a href="/downloads.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" class="btn btn-success btn-lg" >Download Spark</a>
 </div>
</div>




<footer class="small">
 <hr>
 Apache Spark, Spark, Apache, and the Spark logo are trademarks of
 <a href="http://www.apache.org" rel="external nofollow" >The Apache Software Foundation</a>.
</footer>

</div>

</body>
</html>

Process finished with exit code 0

 //网络资源读取
 val webFile=Source.fromURL("http://www.baidu.com/")
 webFile.foreach(print)
 webFile.close()

读取中文资源站点，出现编码混乱问题如下：（解决办法自行解决，本文不是重点）

Exception in thread "main" java.nio.charset.MalformedInputException: Input length = 1

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“Scala中如何实现文件读取、写入、控制台操作”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!

文章题目：Scala中如何实现文件读取、写入、控制台操作
转载源于：/article46/gpcdhg.html

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