ECMAScript 5还新增了两个缩小数组的方法: reduce() 和 reduceRight() .这两个方法都会迭代数组的所有项,然后构建一个最终返回的值.其中, reduce() 方法从数组的第一项开始,逐个遍历到最后.而 reduceRight() 则从数组的最后一项开始,向前遍历到第一项. 这两个方法都接收两个参数:一个在每一项上调用的函数和(可选的)作为缩小基础的初始值.传给 reduce() 和 reduceRight() 的函数接收4个参数:前一个值.当前值.项的索引和数组对…

介绍 Map-Reduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE). MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活,对于大规模数据分析也相当实用. 基本语法 >db.collection.mapReduce( function() {emit(key,value);}, //map 函数 function(key,values) {return reduceFunction}, //reduce 函数 { out: collec…

1.lambda:使用lambda表达式可以定义一个匿名函数 lambda表达式是一种简洁格式的函数.该表达式不是正常的函数结构,而是属于表达式的类型 (1)基本格式: lambda 参数,参数...:函数功能代码 如:lambda x,y:x + y 获取2个值的和的lambda函数 例: #方式1.声明一个简单的lambda表达式 mylamb = lambda x,y:x+y #调用函数 result = mylamb(4,5) print(result) (2)带分支格式: lambda…

 壹 ❀ 引 稍微有了解JavaScript数组API的同学,对于reduce方法至少有过一面之缘,也许是for与forEach太强大,或者filter,find很实用,在实际开发中我至始至终没使用过reduce方法一次.很巧的是今天再刷面试题的过程中,遇到了一题关于数组操作的的题,相关解析中有人使用到了reduce方法,好吧我承认我看着有点茫然,因为我从未正眼过它,那么今天就给彼此一首歌的时间,让我们好好了解你,关于reduce本文开始.  贰 ❀ 关于reduce 一个完整的reduce方法…

MongoDB Map Reduce Map-Reduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE). MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活,对于大规模数据分析也相当实用. MapReduce 命令 以下是MapReduce的基本语法: >db.collection.mapReduce( function() {emit(key,value);}, //map 函数 function(key,values) {re…

我用我自己,就是高阶函数,直接表现就是函数可以作为另一个函数的参数,也可以作为返回值 首先一个知识点是 函数的表现形式,印象中的是def  fw(参数)这种方式定义一个函数 python有很多的内置函数,比如abs()求绝对值,但是没想到的是,abs只是一个变量,把abs这个变量拿掉之后,才是真正的函数,例如可以用 b = abs, 那么b() 就具有和abs一样的功能了,太神奇了,让我想到一句话: 你可以叫姬无命,我也可以叫姬无命,那把这个代号拿掉之后,我又是谁.哈哈,当abs这个代号拿掉之后…

一:reduce rudece方法:从一个流中生成一个值 三个重载方法: Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator); T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator); <U> U reduce(U identity, BiFunction<U, ? super T, U> accumulator, BinaryOperator<…

又发现一种查询写法$wheredb.class.find({$}}) 排重db.class.distinct("stuCount") 一.MapReduce(摘录MongoDB实战) MongoDB 的 MapReduce 相当于 sql 中的"group by", 所以在 MongoDB 上使用 Map/Reduce进行并行"统计"很容易.使用 MapReduce 要实现两个函数 Map 函数和 Reduce 函数,Map 函数调用 emit(…

一.MongoDB 数据库操作 连接数据库 import pymongo conn = pymongo.Connection() # 连接本机数据库 conn = pymongo.Connection(host=“192.168.1.202”) # 连接指定IP的数据库db = conn.test # 进入指定名称的数据库 然而,本人电脑所用软件为python2.7,在用pymongo.Connection()连接数据库时总是报错,后改为pymongo.MongoClient()连接则成功,代码…

/* 学慕课网上<Scala程序设计>课程跟着敲的代码 作为代码参考也是很好的 在scala_ide.org上下载eclipse IDE,新建一个worksheet,就可以像在xcode的playground那样玩了, 就是如下所示,写变量直接在右边显示结果 链接:scala集合文档http://docs.scala-lang.org/zh-cn/overviews/collections/introduction 函数式编程,核心是状态不变 */ var x = 1 //> x : I…

在公司无聊的时候看了前辈写的python代码,突然发现一个比较好玩的python表达式: lambda x,y:x+y 咋一看,这个应该类似方法之类的,上网查了查,所以特此总结下 lambda:上代码 冒号前边的代表参数冒号后边的代表表达式返回值类型跟参数有关 >>> lambda x:x <function <lambda> at 0x01B50730>#如果不作传递的话就是这样 >>> >>> >>> la…

1.数组实用方法大全 //给数组添加个方法,返回数组中的最大值 Array.prototype.max = function() { return Math.max.apply(null,this); } [1,2,3,4].max(); //给数组添加个方法,给数组去重 Array.prototype.unique = function() { return this.filter((item, index, arr) => arr.indexOf(item) === index); } [1…

1.概述 继续<那些年使用Hive踩过的坑>一文中的剩余部分,本篇博客赘述了在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题.下面开始本篇文章的优化介绍. 2.介绍 首先,我们来看看Hadoop的计算框架特性,在此特性下会衍生哪些问题? 数据量大不是问题,数据倾斜是个问题. jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,耗时很长.原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的. sum,count,max,mi…

对数据库查询,将得到一个数据集: rs=AccessDB.GetData("select * from log where f_code='600259' limit 5,5") 结果的每行对应一个元组: 数据集是一个游标,只能用一次,如果需要反复查询,可以转换为列表再操作. 但是,如果只能通过逐行循环来处理,就和以前的程序没啥区别了.我设定了一个小目标:合计一下第8列(金额),看Python能否有所不同. 尝试1:用map取出第8列,再用reduce合并. 其中需要注意,reduce…

1,概述MapReduce是个非常灵活和强大的数据聚合工具.它的好处是可以把一个聚合任务分解为多个小的任务,分配到多服务器上并行处理.MongoDB也提供了MapReduce,当然查询语肯定是JavaScript.MongoDB中的MapReduce相当于关系数据库中的group by.使用MapReduce要实现两个函数Map和Reduce函数.Map函数调用emit(key,value),遍历Collection中所有的记录,将key与value传递给Reduce函数进行处理.2,基本语法…

MapReduce MongoDB中的MapReduce相当于关系数据库中的group by.使用MapReduce要实现两个函数Map和Reduce函数.Map函数调用emit(key,value),遍历 Collection中所有的记录,将key与value传递给Reduce函数进行处理. Mapreduce使用惯用的javascript操作来做map和reduce操作,因此Mapreduce的灵活性和复杂性都会比aggregate 更高一些,并且相对aggregate 而言更消耗性能: 语…

aggregate(pipeline,options) 指定 group 的 keys, 通过操作符 $push/$addToSet/$sum 等实现简单的 reduce, 不支持函数/自定义变量 group({ key, reduce, initial [, keyf] [, cond] [, finalize] }) 支持函数(keyf) mapReduce 的阉割版本 mapReduce 终极大杀器 count(query) too young too simple distinct(fi…

1.下载windows7__32位的python2.6.6.mis文件,直接运行.默认安装即可 2.设置系统环境变量,目的在cmd下能敲python后能够自动调用到安装目录程序 设计如下:(我的电脑---右键--属性---高级系统设置---高级---环境变量) 变量名:PYTHON_HOME  变量值:C:\Python26\ 变量名:PATH  变量值:;%PYTHON_HOME% 3. 附註: 同一台電腦環境,是可以混和安裝 Python 2.6.2.7.3.0.3.1.3.2,基本上安裝方…

继续mongodb的学习和总结: 11.mongodb的mapreduce功能 mapreduce可以说是mongodb的一个很强大的功能,可以实现复杂的运算和统计,做一个简要的总结: 假设有user集合,内容如下:> db.user.find(){ "_id" : ObjectId("52ab35d281181f85326409da"), "uname" : "jiangwang", "pwd" :…

首先介绍哈方法 /** * 利用java驱动自带函数分组查询 * @param key 用来分组文档的字段 [group by key] * @param cond 执行过滤的条件 [where name=? and age=?] * @param initial reduce中使用变量的初始化 * @param reduce reduce(参数:当前文档和累加器文档.) * @param fn 结束后执行函数 * @return */ 参考例子1: group(DBObject key,DBO…

1:首先需要下载mongodb的java驱动包 https://github.com/mongodb/mongo-java-driver/downloads 2:需要下载spring集成mongodb的包 下载途径: a:去csdn下 b:去http://projects.spring.io/spring-data-mongodb/ 使用Maven方式下载 c:网上其他地方找 要下载的包如下 spring-data-commons-core-1.2.0.M2.jar spring-data-mo…

尽管我在生产环境中使用 JavaScript 长达 8 年之久了,但是,直到最近 2 年,我才开始学习如何正确地编写 JavaScript 代码,根据我对人们的理解,很多开发者都有类似经历.我们有相当一部分人用 PHP.ASP 等语言做网站,貌似把 JavaScript 当成了一种补充.然而,随着 NodeJS 的流行以及浏览器的发展,JavaScript 已经冲到了现代前端 web 开发的最前线. 我想在本文分享一些东西,我觉得它们是当今每个开发者都应该充分发挥 JavaScript 优势的技…

MongoDB虽然不像我们常用的mysql,sqlserver,oracle等关系型数据库有group by函数那样方便分组,但是MongoDB要实现分组也有3个办法: * Mongodb三种分组方式: * 1.group(先筛选再分组,不支持分片,对数据量有所限制,效率不高) * 2.mapreduce(基于js引擎,单线程执行,效率较低,适合用做后台统计等) * 3.aggregate(推荐) (如果你的PHP的mongodb驱动版本需>=1.3.0,推荐你使用aggregate,性能要高很…

转载自残缺的孤独 1.概述 MongoDB中的MapReduce相当于关系数据库中的group by.使用MapReduce要实现两个函数Map和Reduce函数.Map函数调用emit(key,value),遍历 Collection中所有的记录,将key与value传递给Reduce函数进行处理. 2.MapReduce (1)其基本语法如下所示: db.runCommand({ mapreduce:<collection>, map:<mapfunction>, reduce…

当运行mapreduce的时候,有时候会出现异常信息,提示物理内存或者虚拟内存超出限制,默认情况下:虚拟内存是物理内存的2.1倍.异常信息类似如下: Container [pid=13026,containerID=container_1449820132317_0013_01_000012] is running beyond physical memory limits. Current usage: 1.0 GB of 1 GB physical memory used; 1.7 GB o…

MapReduce Mapreduce:要操作的目标集合 Map:映射函数(生成键值对序列,作为reduce函数参数) //传入分组的key和需要统计的值 Reduce:统计函数 //格式化返回的参数对象 Query:目标记录过滤 //在mp之前对查询过滤条件 Sort:目标记录排序 Limit:限制目标记录数量 Out:统计结果存放集合(不指定使用临时集合,在客户端断开后自动删除)// 将结果输出到某张表内 Keeptemp:是否保留临时集合 Finalize:最终处理函数(对reduce返回…

一.简介 在用MongoDB查询返回的数据量很大的情况下,做一些比较复杂的统计和聚合操作做花费的时间很长的时候,可以用MongoDB中的MapReduce进行实现 MapReduce是个非常灵活和强大的数据聚合工具.它的好处是可以把一个聚合任务分解为多个小的任务,分配到多服务器上并行处理.MongoDB也提供了MapReduce,当然查询语肯定是JavaScript. MongoDB中的MapReduce主要有以下几阶段: Map:把一个操作Map到集合中的每一个文档 Shuffle: 根据Ke…

Aggregate是MongoDB提供的众多工具中的比较重要的一个,类似于SQL语句中的GROUP BY.聚合工具可以让开发人员直接使用MongoDB原生的命令操作数据库中的数据,并且按照要求进行聚合. MongoDB提供了三种执行聚合的方法:Aggregation Pipleline,map-reduce功能和 Single Purpose Aggregation Operations 其中用来做聚合操作的几个函数是 aggregate(pipeline,options) 指定 group 的…

Spark 快速入门   本教程快速介绍了Spark的使用. 首先我们介绍了通过Spark 交互式shell调用API( Python或者scala代码),然后演示如何使用Java, Scala或者Python编写独立程序. 你可以查看Spark编程指南了解完整的参考.   开始下面的快速入门之前,首先需要到Spark网站下载一份打包好的spark. 既然本教程中我们不使用HDFS,你可以随便下载一个适配任何Hadoop的版本的Spark.   本教程翻译时的Spark版本为1.1.1   使用…

上一篇文章简单的介绍了一下js的类型,以及数组的增删方法.这一篇文章,我们一起来看看数组还有哪些用法,以及在实际工作中我们可以用这些方法来做些什么.由于其中有部分内容并不常用,所以我尽量缩小篇幅.在这篇文章内介绍完大部分的数组方法,加快我们实现其它数据结构的脚步. 1.concat() 合并数组,可以合并一个或多个数组.会按照参数顺序依次合并进想要合并的数组. //concat的参数并不是只能传入数组,字符串,数字,布尔值,对象等都可以传入. var arr = [0,1,2,3,4,5,6];…