RDD里的模式匹配：

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def hasNext: Boolean = (thisIter.hasNext, otherIter.hasNext) match {

     case (true, true) => true

     case (false, false) => false

     case _ => throw new SparkException("Can only zip RDDs with " +

      "same number of elements in each partition")

    }

jobResult = jobResult match {

     case Some(value) => Some(f(value, taskResult.get))

     case None => taskResult

    }

  take(1) match {

   case Array(t) => t

   case _ => throw new UnsupportedOperationException("empty collection")

  }

下面的比较好理解：

val len = rdd.dependencies.length

   len match {

    case 0 => Seq.empty

    case 1 =>

     val d = rdd.dependencies.head

     debugString(d.rdd, prefix, d.isInstanceOf[ShuffleDependency[_, _, _]], true)

    case _ => //所有的都到碗里来

     val frontDeps = rdd.dependencies.take(len - 1)

     val frontDepStrings = frontDeps.flatMap(

      d => debugString(d.rdd, prefix, d.isInstanceOf[ShuffleDependency[_, _, _]]))

     val lastDep = rdd.dependencies.last

     val lastDepStrings =

      debugString(lastDep.rdd, prefix, lastDep.isInstanceOf[ShuffleDependency[_, _, _]], true)

     (frontDepStrings ++ lastDepStrings)

   }

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当前题目：Spark1.4源码走读笔记之模式匹配-创新互联
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