1.map方法的封装 ​Array.prototype.mapAlley = function(callback){    //获取调用mapAlley这个方法的数组    let arr = this;    //获取this的指向,如果传递了就获取arguments中的第一个值 没有不存在则this仍然指向window    let _this = arguments[1] || window;    //因为mapAlley是不会操作原数组因此需要返回一个新的数组    var newAr

原文出处: 黄博文 如果我要新建一个java的项目,那么有两个类库是必备的,一个是junit,另一个是Guava.选择junit,因为我喜欢TDD,喜欢自动化测试.而是用Guava,是因为我喜欢简洁的API.Guava提供了很多的实用工具函数来弥补java标准库的不足,另外Guava还引入了函数式编程的概念,在一定程度上缓解了java在JDK1.8之前没有lambda的缺陷,使使用java书写简洁易读的函数式风格的代码成为可能. 下面就简单的介绍下Guava中的一些体现了函数式编程的API. F

如果我要新建一个java的项目,那么有两个类库是必备的,一个是junit,另一个是Guava.选择junit,因为我喜欢TDD,喜欢自动化测试.而是用Guava,是因为我喜欢简洁的API.Guava提供了很多的实用工具函数来弥补java标准库的不足,另外Guava还引入了函数式编程的概念,在一定程度上缓解了java在JDK1.8之前没有lambda的缺陷,使使用java书写简洁易读的函数式风格的代码成为可能. 下面就简单的介绍下Guava中的一些体现了函数式编程的API. Filter 我们先创

reduce()方法 语法: arr.reduce( function(previousValue, item, index, arr) { }, initialValue) previousValue:上一次调用回调函数时的返回值,或者初始值 currentValue:当前正在处理的数组元素 currentIndex:当前正在处理的数组元素下标 array:调用reduce()方法的数组 initialValue:可选的初始值(作为第一次调用回调函数时传给 previousValue 的值)

@(js) reduce函数,是ECMAScript5规范中出现的数组方法.在平时的工作中,相信大家使用的场景并不多,一般而言,可以通过reduce方法实现的逻辑都可以通过forEach方法来变相的实现,虽然不清楚浏览器的js引擎是如何在C++层面实现这两个方法,但是可以肯定的是reduce方法肯定也存在数组的遍历,在具体实现细节上是否针对数组项的操作和存储做了什么优化,则不得而知. [TOC] 数组的reduce方法的应用 reduce方法有两个参数,第一个参数是一个callback,用于针对

在上一节我们分析了TaskTracker如何对JobTracker分配过来的任务进行初始化,并创建各类JVM启动所需的信息,最终创建JVM的整个过程,本节我们继续来看,JVM启动后,执行的是Child类中的Main方法,这个方法是如何执行的. 1,从命令参数中解析相应参数,获取JVMID.建立RPC连接.启动日志线程等初始化操作: 父进程(即TaskTracker)在启动子进程时,会加入一些参数,如本机的IP.端口.TaskAttemptID等等,通过解析可以得到JVMID. String ho

1.1函数式编程 面向过程编程:我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数,可以把复杂的任务分解成简单的任务,这种一步一步的分解可以称之为面向过程的程序设计.函数就是面向过程的程序设计的基本单元. 函数式编程:是使用一系列函数去解决问题,函数式编程就是根据编程的范式来的出想要的结果,只要是输入时确定的,输出就是确定的. 1.2高阶函数 能把函数作为参数传入,这样的函数就称为高阶函数. 1.2.1函数即变量 以python的内置函数print()为列,调用该函数一下代码 >>> pri

封装常用的js(Base.js)——[01]理解库,获取节点,连缀,  youjobit07 2014-10-10 15:32:59 前言:       现如今有太多优秀的开源javascript库,比如jQuery,Prototype,Dojo等等,这些javascript库已经把最常用的代码进行了有效的封装,以便我们开发,从而提高效率.现在我这里探讨的是自己创建一个javascript库,自己创建的肯定没有那些开源javascript库功能强大,目的主要是为了提升自己的原生javascrip

今天做了一个hadoop分享,总结下来,包括mapreduce,及shuffle深度讲解,还有YARN框架的详细说明等. v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 false 7.8 磅 0 2 false false false EN-U

Map/Reduce的类体系架构 Map/Reduce案例解析: 先以简单的WordCount例程, 来讲解如何去描述Map/Reduce任务. public static void main(String[] args) throws Exception { // *) 创建Configuration类, 用于获取Map/Reduce的执行环境 Configuration conf = new Configuration(); // *) 对命令行参数进行解析 String[] otherAr

微软的云平台媒体服务为流媒体服务提供了多种选择,在使用流媒体服务为企业做流媒体方案时,首先需要确认要流媒体接收目标,如针对广大iOS, Android移动设备,由于它们都支持HLS 格式的流媒体,基于该认知,比较推荐的是使用动态封装,但是必须额外添加流式处理单元,方法是在Azure 门户,点击媒体服务,然后点击所使用的媒体服务,选择流式处理端点标签页,选择需要编辑的流媒体端点,然后再缩放标签页下设置,如下截图所示 使用流式处理单元需要支付一定的费用,且最小单元就是200mbps,根据文档Wind

二. 分布式计算(Map/Reduce) 分 布式式计算,同样是一个宽泛的概念,在这里,它狭义的指代,按Google Map/Reduce框架所设计的分布式框架.在Hadoop中,分布式文件 系统,很大程度上,是为各种分布式计算需求所服务的.我们说分布式文件系统就是加了分布式的文件系统,类似的定义推广到分布式计算上,我们可以将其视为增 加了分布式支持的计算函数.从计算的角度上看,Map/Reduce框架接受各种格式的键值对文件作为输入,读取计算后,最终生成自定义格式的输出文件. 而从分布式的角度

摘要:mapreduce中执行reduce(KEYIN key, Iterable<VALUEIN> values, Context context),调用一次reduce方法,迭代value集合时,发现key的值也是在不断变化的,这是因为key的地址在内部会随着value的迭代而不断变化. 序:我们知道reduce方法每执行一次,里面我们会通过for循环迭代value的迭代器.如果key是bean的时候,for循环里面value值变化的同时我们的bean值也是会跟随着变化,调用reduce方

Util.js (持续更新中...) 项目地址: https://github.com/dragonir/Util.js 项目描述 Util.js 是对常用函数的封装,方便在实际项目中使用,主要内容包含:数组类.浏览器类.日期类.函数类.数学类.媒体类.节点类.对象类.字符串类.类型检测类.正则表达式类等内容. 使用方法 1. 引入Bable transpiler以保证支持ES6 <script type="javascript/text" src="./browser

第一次见到reduce 是在js 的高级程序设计中,它的意思是把一个数组减少为一个数,举的例子是数组中元素的求和.它接受一个函数作为参数,函数又有两个参数,一个是prev, 前一个值,一个是next, 后一个值,然后函数体就是返回相加的值. let array = [1, 3, 5]; let sum = array.reduce((prev, next) => { return prev + next; }) console.log(sum); 我对reduce 的理解也仅限于此,只停留在了表

一.前述 Reduce文件会从Mapper任务中拉取很多小文件,小文件内部有序,但是整体是没序的,Reduce会合并小文件,然后套个归并算法,变成一个整体有序的文件. 二.代码 ReduceTask源码: public void run(JobConf job, final TaskUmbilicalProtocol umbilical) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException { job.setBoole

飞机票 lambda函数 lambda只是一个表达式,函数体比def简单很多. lambda的主体是一个表达式,而不是一个代码块.仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去. lambda表达式是起到一个函数速写的作用.允许在代码内嵌入一个函数的定义. 如下例子: 定义了一个lambda表达式,求三个数的和. 再看一个例子: 用lambda表达式求n的阶乘. ------------------------------ lambda表达式也可以用在def函数中. 看例子: 这里定义了一个ac

1:MapReduce的概述: (1):MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题. (2):MapReduce由两个阶段组成:Map和Reduce,用户只需要实现map()和reduce()两个函数,即可实现分布式计算,非常简单. (3):这两个函数的形参是key.value对,表示函数的输入信息. 2:MapReduce执行步骤: (1): map任务处理 (a):读取输入文件内容,解析成key.value对.对输入文件的每一行,解析

# 使用默认的高阶函数map和reduce import randomdef map_function(arg):  # 生成测试数据 return (arg,1) list_map = list(map(map_function,list(ran * random.randint(1,2) for ran in list(range(10))))) list_map.append((0,1)) # 保持一定有相同的keyprint("---原数据---")print(list_map

2).reduce(fn,lsd): 参数一:fn --> 函数对象 参数二:lsd --> 序列对象 功能: 先将lsd中的第一和第二个元素去除传入到fn中参与运算, 运算后得到结果,再和第三个元素传入到fn中参与运算, 以此类推... [注意]: reduce函数属于functools模块中的函数,所以需要显示的先导入functools模块再使用 from functools import reduce from functools import reduce lt=[1,2,3,4] '