public class Main { public static void main(String[] args) { List<Map> lists = new ArrayList<>(10); Map<String, Object> m1 = new HashMap<>(16); m1.put("age", 1); m1.put("name", 1); m1.put("sex", 1); li

1 storm求和简单操作 主要逻辑,就是spout发送数据源,blot进行处理数据,主要注意的点就是 spout这有个nextTuple自旋,和使用父类的declare..方法声明要发送到下游的名称,然后blot execute接受到进行执行 1.1代码实现 package com.xiaodao.big; import org.apache.storm.Config; import org.apache.storm.LocalCluster; import org.apache.storm.

python核心编程第二版笔记由网友提供:open168 python核心编程--笔记(很详细,建议收藏) 解释器options:1.1 –d   提供调试输出1.2 –O   生成优化的字节码(生成.pyo文件)1.3 –S   不导入site模块以在启动时查找python路径1.4 –v   冗余输出(导入语句详细追踪)1.5 –m mod 将一个模块以脚本形式运行1.6 –Q opt 除法选项(参阅文档)1.7 –c cmd 运行以命令行字符串心事提交的python脚本1.8 file  

python核心编程--笔记 的解释器options: 1.1 –d   提供调试输出 1.2 –O   生成优化的字节码(生成.pyo文件) 1.3 –S   不导入site模块以在启动时查找python路径 1.4 –v   冗余输出(导入语句详细追踪) 1.5 –m mod 将一个模块以脚本形式运行 1.6 –Q opt 除法选项(参阅文档) 1.7 –c cmd 运行以命令行字符串心事提交的python脚本 1.8 file   以给定的文件运行python脚本 2 _在解释器中表示最后

Scala数组操作实战详解 接着昨天的课程,下面我们继续学习关于Scala数组操作详解.Scala数组的定义 //数组定义 //定长数组格式 /** * val arrayName = new Array[datatype](length) * val arrayName = Array(constant1,constant2,....) */ //不定长数组定义格式 /* * var arrayBufferName =ArrayBuffer[datatype]() */ 数组的基本操作:包括截

Mahout朴素贝叶斯文本分类算法 Mahout贝叶斯分类器按照官方的说法,是按照<Tackling the PoorAssumptions of Naive Bayes Text Classiers>实现的.分为三个模块:训练.测试和分类.该文档首先简要介绍朴素贝叶斯的基本原理,然后介绍MapReduce实现的思路. 一.MapReduce 朴素贝叶斯算法实现 (一)预处理 在训练和分类之前都需要将小文档合并,以及分词处理.大量的小文档会让NameNode占用太多的内存空间存储元数据,另一方

package airycode_java8.nice7; import airycode_java8.nice1.Employee; import org.junit.Test; import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.Optional; import java.util.stream.Collectors; /** * Created by admin on 2019/1/3. */ public cl

的解释器options: 1.1 –d   提供调试输出 1.2 –O   生成优化的字节码(生成.pyo文件) 1.3 –S   不导入site模块以在启动时查找python路径 1.4 –v   冗余输出(导入语句详细追踪) 1.5 –m mod 将一个模块以脚本形式运行 1.6 –Q opt 除法选项(参阅文档) 1.7 –c cmd 运行以命令行字符串心事提交的python脚本 1.8 file   以给定的文件运行python脚本 2 _在解释器中表示最后一个表达式的值. 3 prin

CombineFileInputFormat是一个抽象类.Hadoop提供了两个实现类CombineTextInputFormat和CombineSequenceFileInputFormat. 此案例让我明白了三点:详见 解读:MR多路径输入 和 解读:CombineFileInputFormat类 对于单一输入路径情况: //指定输入格式CombineFileInputFormat job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);

译者按: 有时候一个算法的直观.简洁.高效是需要作出取舍的. 原文: FUNCTIONAL JAVASCRIPT: FIVE WAYS TO CALCULATE AN AVERAGE WITH ARRAY REDUCE 译者: Fundebug 本文采用意译,版权归原作者所有 函数式编程中用于操作数组的方法就像"毒品"一样,它让很多人爱上函数式编程.因为它们真的十分常用而且又超级简单. .map() 和 .filter()都仅需一个参数,该参数定义操作数组每一个元素的函数即可.redu

解释器options: 1.1 –d   提供调试输出 1.2 –O   生成优化的字节码(生成.pyo文件) 1.3 –S   不导入site模块以在启动时查找python路径 1.4 –v   冗余输出(导入语句详细追踪) 1.5 –m mod 将一个模块以脚本形式运行 1.6 –Q opt 除法选项(参阅文档) 1.7 –c cmd 运行以命令行字符串心事提交的python脚本 1.8 file   以给定的文件运行python脚本 2 _在解释器中表示最后一个表达式的值. 3 print

Java 8 函数式编程风格 Java 迄今为止最令人激动的特征.这些新的语言特征允许采用函数式风格来进行编码,我们可以用这些特性完成许多有趣的功能.这些特性如此有趣以至于被认为是不合理的.他们说会影响计算速度,但是虽然是真的,但是存在皆合理. 所以我们摒弃缺点,研究优点. 演练 今天的新闻联播播出的主要内容有:list转map,list使用lambda求和,等聚合运算,映射分类,分组,排序,归约等算法示例 你们就静鸡鸡的看吧 ------还演练了parallelStream并行流 [林凌你个鸭

利用java8新特性,可以用简洁高效的代码来实现一些数据处理~ 定义1个Apple对象: public class Apple { private Integer id; private String name; private BigDecimal money; private Integer num; public Apple(Integer id, String name, BigDecimal money, Integer num) { this.id = id; this.name =

不多说,直接上干货! 代码需求 如有这么一个字符串 String str = "fdg+avAdc bs5dDa9c-dfs"; MapTest.java package zhouls.bigdata.DataFeatureSelection.test; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.TreeMap; /* * 练习: * "fdgavcbsacdfs" 获取该字符

/** * java读取文件中的属性类型 * @param model * @return * @throws Exception */ public static Map<String,String> getModelAttriButeType(Object model) throws Exception{ Field[] field = model.getClass().getDeclaredFields(); //获取实体类的所有属性,返回Field数组 Map<String,St

原文链接:https://swlaschin.gitbooks.io/fsharpforfunandprofit/content/posts/fvsc-sum-of-squares.html Comparing F# with C#: A simple sumF# PK C#:简单的求和 To see what some real F# code looks like, let's start with a simple problem: "sum the squares from 1 to N

  1.变量可以指向函数,也可以使用变量和参数的形式完成函数调用.   2.那么函数名是什么呢?函数名其实就是指向函数的变量!对于abs()这个函数,完全可以把函数名abs看成变量,它指向一个可以计算绝对值的函数!   3.可以对__builtin__模块中进行修改,则abs变量指向也会改变.   4.高阶函数就是将一个函数作为另一个函数的参数.   5.map()函数解释:接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterat

map和reduce都是Python中的内置函数 map函数接受两个参数,第一个参数是函数,第二个参数是列表,将函数依次作用于列表中的元素,并返回一个元素 reduce同样以函数和列表作为参数,区别在于,reduce的函数参数,接收两个参数,为列表参数的元素与之前运算的函数结果.可用于求和等. map和reduce大大减少了代码量,提高了代码的易读性.可根据需求配合python的其他内置函数使用,比如lambda,capitalize等.

RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果.本文为第一部分,将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API中.   如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出

jQuery中map()方法的使用格式为:$(selector).map(callback(index,domElement)). 将在每一个被选元素上执行map()方法中设置的回调函数,在回调函数中,关键字this指向当前操作的被选元素.回调函数可以返回一个数据项,或者是一个数据项数组.返回的数据项或者数据项数组中的元素会被添加到结果集中,最终,返回一个包含结果集中所有数据项的新的jQuery对象. 该方法可以用于获取所有被选元素的某一属性的值,将返回包含所有属性值的jQuery对象.