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说到隐式转换，不得不说关键字implicit。
》implicit
implicit的三个作用：
- 隐式参数【类似于缺省参数，区别是隐式参数的值可以在方法调用的前的上下文中指定】
- 隐式转换类型
- 隐式调用函数
隐式转换类型
下面是一个普通的函数，当输入参数为Int时，则会报错。
def printString(str) = println(str)现在对str的内容进行扩展，也就是希望Int，Double等等类型都能够通过这个函数进行打印。
此时需要用到implicit，则可以满足我们的需求了。
implicit def intToString(input:Int) = input.toString
implicit def booleanToString(input:Boolean) = if(input) "true" else "false"再举一个例子：
简单说明：
从图片中可以看到，类Man和类SuperMan没有任何继承关系。此时假如想用Man类想拥有SuperMan类的“超能力”，则需要通过隐形转换，将Man类视作SuperMan类。
方法一 ：
方法二 ：
隐式调用函数
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隐式转换的应用
- 将当前的类型转换成预期类型，实际使用得并不多。
- 类型增强与扩展【重点！使用场景很多】
案例一：ArrayOps对Array的类型增强
一个典型案例是：Scala对Array对象进行的隐式转换。我们知道，Scala通过Predef声明了针对Array类型的两个隐式转换：一个是到ArrayOps的隐式转化，另一个是到WrappedArray的隐式转换。以前者为例，它为Array对象“添加”了大量的操作，这是通过隐式转换来”通明“的对一个类进行增强的典型案例！
案例二：Spark中PairRDDFunctions对RDD的类型增强
如果你看一下Spark中的RDD以及它的子类是没有groupByKey, reduceByKey以及join这一类基于key-value元组的操作的，但是在你使用RDD时，这些操作是实实在在存在的，Spark正是通过隐式转换将一个RDD转换成了PairRDDFunctions， 这个动作是这样发生的：
首先在RDD的伴随对象中声明了从RDD到PairRDDFunctions的隐式转换：
// The following implicit functions were in SparkContext before 1.3 and users had to// `import SparkContext._` to enable them. Now we move them here to make the compiler find// them automatically. However, we still keep the old functions in SparkContext for backward// compatibility and forward to the following functions directly.implicit def rddToPairRDDFunctions[K, V](rdd: RDD[(K, V)])
(implicit kt: ClassTag[K], vt: ClassTag[V], ord: Ordering[K] = null): PairRDDFunctions[K, V] = {
new PairRDDFunctions(rdd)}然后在SparkContext中import了RDD的所有东西，使隐式转换生效。
转载于：
http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/50866314