在Hadoop上用集算器进行敏捷语法编程-续上次分享了用集算器的敏捷语法来编写Hadoop代码的一些
经验
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。本文是对上次的补充和深入。首先说网格代码。上次讲了网格代码可以方便地定义变量、引用变量、进行多步的复杂计算。实际上，网格还可以使计算结果的复用变得简单，请看下面这段代码：可以看到A2的计算结果在B2和A3中被复用了。网格中的格线也是个不错的主意。它可以使代码自然对齐，比如通过缩进形成直观的作用范围。比如下面这段代码：BranchoneBranchtwo看上去不错，判断语句的分支很好识别。不必刻意编辑就可以使代码清晰工整。再说一下对象引用。什么是对象引用？上次代码中有这一段：A10：=A9.sort(sumAmount:-1).select(#<=10)，A10的代码其实可以分写在两个单元格中，一个进行排序，另一个进行过滤。但在实际的代码中我是用“.”来连接这两步运算的，这就是对象引用。它可以显著减少代码的书写量，使代码编写更加敏捷。SQL直写大数据计算常会访问Hive数据库或传统数据库，MapReduce需要书写麻烦的connect\statement\result语句，而集算器支持SQL直写，省去了这些麻烦。例如，从数据源名为HData的Hive数据库取得销售记录，在集算器中只需一句：$(HData)select*fromsales。
函
关于工期滞后的函关于工程严重滞后的函关于工程进度滞后的回复函关于征求同志党风廉政意见的函关于征求廉洁自律情况的复函
数选项首先看上次代码中的这两句:节点机代码A2：=A1.groups(${gruopField};${method}(${sumField}):Amount)汇总机代码A9：=A8.groups@o(${gruopField};${method}(Amount):sumAmount)前者直接使用groups，以便对未排序的数据进行分组。后者使用了@o选项，
表
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示对已排序的数据进行分组，这样速度更快。@o就是个函数选项，它可以减少复杂的重载函数，使不同功能的函数更容易记忆。除了@o，groups还有@m和@n等函数选项。函数选项是个不错的
设计
领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计
，可以是使函数结构更加简单，代码编写更加敏捷。多层参数多层参数（或叫层次参数）也可以使语法更加敏捷，这是表示函数中不同层级参数的一种方式，比如给员工按绩效分数划分级别：绩效大于90，定为“A”绩效在90到60之间，定为“B”绩效在60到30之间，定为“C”绩效在30以下，定为“D”在集算器中，上述参数可以敏捷地表达为：score>90:"A",score>60&&score<90:"B",score>30&&score<=60:"C";"D"这里的参数分为三层，最外层：分支和缺省分支，用“；”来分隔；中间层：每个分支用“，”来分隔；最内层：每个分支中的判断表达式和判断结果用“：”来分隔。这是个三层树形结构的参数组合。集合式分组集算器支持集合式分组，同样可以敏捷地编写代码。动态数据类型本质是集合，即简单数据类型是单值集合，数组是同类数据的集合，二维表是记录的集合。集合的成员也可以是另一个集合，因此集算器可以直观地表示数据计算中分组的概念：每一组是集合的一个成员，成员本身也是一个集合。集合式分组可以用敏捷的语法解决复杂的分组计算问题。比如找出签订保单数最多和最少的销售员，代码如下：A1格：按销售员分组。每组是一个销售员全部的保单集合。A2格：把组按保单数量排序。这里的”~”即每个销售员对应的那一组保单。A3格：求最多和最少的保单在哪两个组。即A2格中第一位和倒数第一位的组。A4格：列出销售员名。即A3中两组保单对应的销售员。集算器的敏捷语法使代码开发更加高效，可以显著减少开发工作量。
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