现象描述 在使用ABAP报表展示数据的时候会涉及到金额类字段,在手动计算金额的时候,有时会发生存在负值而无法正常展示的情况.  处理过程 ABAP报表的数据展示常用的方法有两种,分别是表控制和ALV 1.使用ALV展示时负值不会报错,但是金额字段的负号默认显示在结尾如图 如果希望按照习惯将负号置于数字前段,则需要手动编写一个转换例程的函数来实现. 首先创建一个函数,命名规则CONVERSION_EXIT_XXXX_OUTPUT,其中XXXX为自定义名称,参考代码为 再创建对应的另外一个函数,命名

在练习时,输入如下代码: 结果不准确. 原因:https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51179572 浮点数一个普遍的问题就是在计算机的世界中,浮点数并不能准确地表示十进制.并且,即便是最简单的数学运算,也会带来不可控制的后果.因为,在计算机的世界中只认识0与1 python中的decimal模块可以解决上面的烦恼 decimal模块中,可以通过整数,字符串或原则构建decimal.Decimal对象.如果是浮点数,特别注意因为浮点

C#实现如何判断一个数组中是否有重复的元素   如何判断一个数组中是否有重复的元素 实现判断数组中是否包含有重复的元素方法 这里用C#代码给出实例 方法一:可以新建一个hashtable利用hashtable的Contains方法进行查找 按 Ctrl+C 复制代码 按 Ctrl+C 复制代码 方法二:使用for循环进行比较  需要注意的是j<=i    如果只是等于,实际上效率偏低,有重复计算可以自己摸索,有时间我画个图出来,^_^(这里感谢面试官的提醒) 1 /// <summary>

1.Spark介绍 Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台,在2010年开源,目前是Apache软件基金会的顶级项目.随着 Spark在大数据计算领域的暂露头角,越来越多的企业开始关注和使用.2014年11月,Spark在Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中打破了由Hadoop MapReduce保持的排序记录.Spark利用1/10的节点数,把100TB数据的排序时间从72分钟提高到了23分钟. Spark在架构上包括内核部分和

一.前言 1.从今天开始进行流式大数据计算的实践之路,需要完成一个车辆实时热力图 2.技术选型:HBase作为数据仓库,Storm作为流式计算框架,ECharts作为热力图的展示 3.计划使用两台虚拟机来打一个小型的分布式系统,使用Ubuntu系统 二.HBase简介 1.HBase是基于HDFS(Hadoop分布式文件系统)的NoSQL数据库,采用k-v的存储方式,所以查询速度相对比较快. 2.下面画图比较HBase与传统的RDS(关系型数据库)数据库的区别 (1)RDS,经常用的比如MySQ

1.Spark介绍 Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台,在2010年开源,目前是Apache软件基金会的顶级项目.随着Spark在大数据计算领域的暂露头角,越来越多的企业开始关注和使用.2014年11月,Spark在Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中打破了由Hadoop MapReduce保持的排序记录.Spark利用1/10的节点数,分钟提高到了分钟. Spark在架构上包括内核部分和4个官方子模块--Spark SQL.

如果说十年前,王坚创立阿里云让云计算在国内得到了普及,那么王坚带领团队自主研发的大数据计算平台MaxCompute则推动大数据技术向前跨越了一大步. 数据是企业的核心资产,但十年前阿里巴巴的算力已经无法满足当时急剧增长数据量的需求.基于Hadoop搭建集群是当时解决大规模数据计算的主流方案,Hadoop生态已经比较成熟,而且在规模上也可以解决当时阿里遇到的性能瓶颈.但刚加入阿里的王坚却另辟蹊径,决定自研一个大数据计算平台,也就是今天的MaxCompute. 但王坚看到,当时淘宝的业务还在快速增长

MapReduce Google File System提供了大数据存储的方案,这也为后来HDFS提供了理论依据,但是在大数据存储之上的大数据计算则不得不提到MapReduce. 虽然现在通过框架的不断发展,MapReduce已经渐渐的淡出人们的视野,越来越多的框架提供了简单的SQL语法来进行大数据计算.但是,MapReduce所提供的编程模型为这一切奠定了基础,所以Google的这篇MapReduce 论文值得我们去认真的研读. 摘要 MapReduce 是一个编程模型,也是一个处理和生成超大

先说结论: 前几天写了几个非常简单的移动端小游戏,其中一个拼图游戏让我郁闷了一段时间.因为要获取每张图片的位置,用`<style>`标签写的样式,直接获取计算后样式再用来交换位置,结果就悲剧了,出现了一些不理解的情况.这个错误比较低级,不过还是被我遇到了,就拿来记录一下. 注意: 在交换每张图片位置的时候,我对它们设置了CSS中transition属性,有了缓冲动画效果,这样一来,每次打乱图片的时候,用getComputedStyle获取计算后样式,但是,动画有时长,而获取样式在触发时就完成了

在通过Saiku查询数据的时候,当需要改变查询结果的显示方式的时候,可以添加formatString属性,但是当需要计算查询结果的时候,则需要使用CellFormatter,使用方法如下: <Measure name="XXSJCD" column="zxsc" aggregator="sum" caption="%{measure.name.XXSJCD}" visible="true"> &

MaxCompute 是阿里EB级计算平台,经过十年磨砺,它成为阿里巴巴集团数据中台的计算核心和阿里云大数据的基础服务.去年MaxCompute 做了哪些工作,这些工作背后的原因是什么?大数据市场进入普惠+红海的新阶段,如何与生态发展共赢?人工智能进入井喷阶段,如何支持与借力?本文从过去一年的总结,核心技术概览,以及每条技术线路未来展望等几个方面做一个概述. BigData 概念在上世纪90年代被提出,随 Google 的3篇经典论文(GFS,BigTable,MapReduce)奠基,已经发展

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730338.html 今天做题,其中一道是 请简要描述一下Hadoop, Spark, MPI三种计算框架的特点以及分别适用于什么样的场景. 一直想对这些大数据计算框架总结一下,只可惜太懒,一直拖着.今天就借这个机会好好学习一下. 一张表 名称 发起者 语言 简介 特点 适用场景 Hadoop Yahoo工程师,Apache基金会 Java MapReduce分布式计算框架+HDFS分布式文件系统(GFS)+HBase数据存

Hadoop MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.早期的MapReduce(MR)框架简单明了,JobTracker作为MR框架的集中处理点,随着分布式系统集群的规模和其工作负荷的增长,显得力不从心: 1. JobTracker 存在单点故障. 2. JobTracker 任务重,资源消耗多,当MR任务非常多的时候,会造成很大的内存开销,增加了 JobTracker fail 的风险,业界总结出旧MR框架只能支持 4000节点主机的上限. 3. 在Task

第四章 数据计算 Laxcus所有数据计算工作都是通过网络实施.相较于集中计算,在网络间进行的数据计算更适合处理那些数据量大.复杂的.耗时长的计算任务.能够实施网络计算的前提是数据可以被分割,就是把一组大的数据分成若干组小的数据.分割数据的办法有很多种,目前最常用的是按照数值范围和散列规则进行分割.需要强调的是,在被分割后的数据里,不应该存在内容重叠的现象. 在这一章里,我们通过介绍一个分布计算算法,来说明Laxcus集群的分布计算是如何实现的. 4.1 Diffuse/Converge算法 D

可类化(Classable)是Laxcus大数据管理系统提供的一项基础功能,它能够将类转化为一串字节数组,或者逆向将字节数组转化为一个类.这项功能与JAVA提供的序列化(Serializable)非常相似,但是不同之处在于,可类化是可以由用户自己定义的,包括数据的选择.数据的样式.数据结构等一系列的规则.          这样的好处在于,我们摆脱了JAVA序列化的那种由系统硬性规定的固定格式,可以自由组织我们需要的数据,包括一些可能是私密的数据:不便在于,因为这种自由,程序员需要做些牺牲,编写

zclip官网:http://steamdev.com/zclip 我之前在另外一篇博文里面写了一个解决生成的位置不对的问题,请参考:http://www.cnblogs.com/longshiyVip/p/4663870.html,但是最近按照之前的方式发现不管用,于是又开始需求解决方案,就是下面的这个方案. zClip是个很好的兼容浏览器的复制到剪贴板的解决方案.zClip在简单干净的页面时工作正常,但放到工作平台的框架里面去以后就不工作了.ZeroClipboard取到的offsetTop

本文将介绍“数据计算”环节中常用的三种分布式计算组件——Hadoop.Storm以及Spark. 当前的高性能PC机.中型机等机器在处理海量数据时,其计算能力.内存容量等指标都远远无法达到要求.在大数据时代,工程师采用廉价的PC机组成分布式集群,以集群协作的方式完成海量数据的处理,从而解决单台机器在计算与存储上的瓶颈.Hadoop.Storm以及Spark是常用的分布式计算组件,其中Hadoop是对非实时数据做批量处理的组件:Storm和Spark是针对实时数据做流式处理的组件. 1．Hadoo

获取计算后的样式属性----获取一个元素任意一个样式属性值 获取元素距离左边位置的值 会有如下兼容性问题: my$("btn").onclick = function () { //获取元素距离左边位置的值 console.log(my$("dv").offsetLeft); //谷歌,火狐支持 //console.log(window.getComputedStyle(my$("dv"),null).left); //console.log(w

AngularJS 1)什么是AngularJS AngularJS 简介 AngularJS 是一个 JavaScript 框架.它可通过 <script> 标签添加到 HTML 页面. AngularJS 通过 指令 扩展了 HTML,且通过 表达式 绑定数据到 HTML. AngularJS 使得开发现代的单一页面应用程序(SPAs:Single Page Applications)变得更加容易. AngularJS 把应用程序数据绑定到 HTML 元素. AngularJS 可以克隆和

大数据计算服务(MaxCompute,原名ODPS)是一种快速.完全托管的EB级数据仓库解决方案. 当今社会数据收集手段不断丰富,行业数据大量积累,数据规模已增长到了传统软件行业无法承载的海量数据(百TB.PB.EB)级别.MaxCompute致力于批量结构化数据的存储和计算,提供海量数据仓库的解决方案及分析建模服务. 由于单台服务器的处理能力有限,海量数据的分析需要分布式计算模型.分布式的计算模型对数据分析人员要求较高且不易维护.数据分析人员不仅需要了解业务需求,同时还需要熟悉底层分布式计算模

众所周知,Apache Flink(以下简称 Flink)最早诞生于欧洲,2014 年由其创始团队捐赠给 Apache 基金会.如同其他诞生之初的项目,它新鲜,它开源,它适应了快速转的世界中更重视的速度与灵活性. 大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,Flink 的诞生为企业用户获得更为快速.准确的计算能力提供了前所未有的空间与潜力.作为公认的新一代大数据计算引擎,Flink 究竟以何魅力成为阿里.腾讯.滴滴.美团.字节跳动.Netflix.Lyft 等国内外知名公司建设流计算平台的首选