Scala类型系统编程

1、Scala的类和方法、函数都可以是泛型，在Spark源码中可以到处看到类和方法的泛型，在实际实例化的时候指定具体的类型，例如Spark最核心、最基础、最重要的抽象数据结构RDD里面关于RDD的类的定义是泛型的，RDD的几乎所有方法的定义也都是泛型的，之所以这么做，是因为RDD会派生很多子类，通过子类适配了各种不同的数据源以及业务逻辑操作；
2、关于对类型边界的限定，分为上边界和下边界：
上边界：表达了泛型的类型必须是某种类型或者某种类的子类，语法为<:,这里的一个新的现象是对类型进行限定；
下边界：表达了泛型的类型必须是某种类型或者某种类的父类，语法为>:;
3、View Bounds,可以进行某种神秘的转换，把你的类型可以在没有知觉的情况下转换成为目标类型，其实你可以认为 View Bounds是上边界和下边界的加强补充版本，例如在SparkContext这个Spark的核心类中有T <% Writable方式的代码，这个代码所表达的是T必须是Writable类型的，但是T有没有直接继承自Writable接口，此时就需要通过“implicit”的方式来实现这个功能；
4、T: ClassTag,例如Spark源码中的RDD class RDD[T: ClassTag] 这个其实也是一种类型转换系统，只是在编译的时候类型信息不够，需要借助于JVM的runtime来通过运行时信息获得完整的类型信息，这在Spark中是非常重要的，因为Spark的程序的编程和运行是区分了Driver和Executor的，只有在运行的时候才知道完整的类型信息。
5、逆变和协变；-T和+T

6、Conext Bounds,T: Ordering这种语法必须能够编程Ordering[T]这种方式；

class Engineerclass Expert extends Engineer//class Meeting[-T]class Meeting[+T]class Animal[T](val species: T){  def getAnimal(specie: T):T = species}class Maximum[T: Ordering](val x: T, val y : T){  def bigger(implicit ord : Ordering[T]) = {    if(ord.compare(x, y) > 0) x else y  }}

class Worker(name:String) extends Person(name)class Dog(val name: String)/*class Club[T <: Person](p1: T, p2: T){  def comunicate = p1.talk(p2)}*/class Club[T <% Person](p1: T, p2: T){  def comunicate = p1.talk(p2)}

object HelloScalaTypeSystem {    def main(args: Array[String]): Unit = {    /*implicit def dog2Person(dog: Dog)= new Person(dog.name)    val p = new Person("Scala")    val w = new Worker("Spark")    val dog = new Dog("dahuang")    new Club(p,w).comunicate    new Club[Person](w,dog).comunicate*/        val e = new Meeting[Engineer]    participateMeeting(e)        val expert = new Meeting[Expert]    participateMeeting(expert)        println(new Maximum("Scala","Java").bigger)  }    def participateMeeting(meeting:Meeting[Engineer]){    println("Welcome")  }      class Person(val name: String){  def talk(person: Person){    println(this.name + " : " + person.name)  }}