返回参数列表

Question

我正在阅读Spark的源代码，并且不确定我是否了解这一行readFunction: (PartitionedFile) => InputPartitionReader[T]。

问题：

1. 因此我们可以将方法readFunction作为参数传递给案例类？
2. 这里有术语吗？

3. 此语法是否有特殊动机？

   case class FileInputPartition[T](
   file: FilePartition,
   readFunction: (PartitionedFile) => InputPartitionReader[T],<-- This line
   ignoreCorruptFiles: Boolean = false,
   ignoreMissingFiles: Boolean = false)
   extends InputPartition[T] {
   override def createPartitionReader(): InputPartitionReader[T] = {
   val taskContext = TaskContext.get()
   val iter = file.files.iterator.map(f => PartitionedFileReader(f, 
   readFunction(f)))
   FileInputPartitionReader(taskContext, iter, ignoreCorruptFiles, 
   ignoreMissingFiles)
   }
   
   override def preferredLocations(): Array[String] = {
   FilePartitionUtil.getPreferredLocations(file)
   }
   }
   

Answer 1

在Scala中，函数为first class objects。这意味着：

  

该语言支持将函数作为参数传递给其他函数，将其作为其他函数的值返回，并将其分配给变量或存储在数据结构中

在这种情况下，构造函数可以使用Function1[PartitionedFile, InputPartitionReader[T]]。这里没有什么特别寻常的地方，在Scala中，函数作为参数无处不在，其中以collection API最为突出。

实际上，这里是如何使用此功能的-导致map超出集合：

file.files.iterator.map(f => PartitionedFileReader(f, readFunction(f)))

这种用法在很大程度上解释了动机。