前言: 我们知道java的hashmap中使用最多的是put(...),get(...)以及remove()方法,那么在angularJS中如何创造(使用)这样一个对象呢 思路分析: 我们知道在java中可以采用链式访问和"[]"访问hashmap的某一个值 具体实现: 链式访问: .factory('ParamsServices', function () { var params = {}; return { get: function (key) { return params.

  java 复制Map对象(深拷贝与浅拷贝) CreationTime--2018年6月4日10点00分 Author:Marydon 1.深拷贝与浅拷贝 浅拷贝:只复制对象的引用,两个引用仍然指向同一个对象,在内存中占用同一块内存: 被复制对象的所有变量都含有与原来的对象相同的值,而所有的对其他对象的引用仍然指向原来的对象: 换言之,浅复制仅仅复制所考虑的对象,而不复制它所引用的对象. 深拷贝:被复制对象的所有变量都含有与原来的对象相同的值,除去那些引用其他对象的变量: 那些引用其他对象的变

复制Map对象:Map.putAll方法 Map.putAll方法可以追加另一个Map对象到当前Map集合 package xmu.sxl; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class copyMap { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub Map<String, String> map1 = new

javascript: var cityCircle = new google.maps.Circle({ strokeColor: '#FF0000', strokeOpacity: 0.8, strokeWeight: 2, fillColor: '#FF0000', fillOpacity: 0.35, map: map, center: {lat: 41.878, lng: -87.629}, radius: 100000, editable: true, }); google.maps

jsp: <div class="modal-body viewOnMap"> <div class="cboxClose" ng-click="fn.close()">close</div> <div class="mgt-20"> <ui-gmap-google-map center="map.center" zoom="map.zoom&

google map display incorrect To remove the grayness, according to https://angular-ui.github.io/angular-google-maps/#!/faq: If rendering starts before elements are full size, google maps calculates according to the smaller size. This is most commonly

  java Map常用方法封装 CreationTime--2018年7月16日15点59分 Author:Marydon 1.准备工作 import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; import java.util.Set; import java.util.SortedMap; import java.util.TreeMap; i

1. 复制map示例 首先看一个例子,当我使用不同方法将一个源map拷贝到另一个map后,改变源map,复制后的map理应不受影响 import java.math.BigDecimal; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; public class MapTest { public static void main(Strin

  java 将Map拷贝到另一个Map对象当中 CreateTime--2018年6月4日09点46分 Author:Marydon 1.需求说明 将一个MapA对象中所有的键值对完全拷贝到另一个MapB对象中: 另一个MapB对象中原来的键值保持不变(不受影响): 拷贝成功后MapB对象当中的内容将不再随着MapA中内容的变化而变化. 2.代码实现 import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Ma

来源于:http://gcdn.gcpowertools.com.cn/showtopic-28404-1-3.html?utm_source=gold.xitu.io&utm_medium=referral&utm_campaign=20161220 本文主要总结了JavaScript 常用功能总结,如一些常用的JS 对象,基本数据结构,功能函数等,还有一些常用的设计模式. 目录: 众所周知,JavaScript是动态的面向对象的编程语言,能够实现以下效果: 1. 丰富Web 网页功能

大数据实战(上) # MapReduce原理介绍 大纲: * Mapreduce介绍 * MapReduce2运行原理 * shuffle及排序    定义 * Mapreduce 最早是由google公司研究提出的一种免息nag大规模数据处理的并行计算模型和方法.是hadoop面向大数据并行处理的计算模型.框架和平台 * Mapreduce是一个计算框架,既然是做计算的框架,那么表现形式就是有个输入(input),mapreduce操作这个输入(input),通过本身定义好的计算模型,得到一个

第一部分:MapReduce工作原理 MapReduce 角色•Client :作业提交发起者.•JobTracker: 初始化作业,分配作业,与TaskTracker通信,协调整个作业.•TaskTracker:保持JobTracker通信,在分配的数据片段上执行MapReduce任务.提交作业•在作业提交之前,需要对作业进行配置•程序代码,主要是自己书写的MapReduce程序.•输入输出路径•其他配置,如输出压缩等.•配置完成后,通过JobClinet来提交作业的初始化•客户端提交完成后,

小编吐血整理加上翻译,太辛苦了~求赞! 本文主要总结了JavaScript 常用功能总结,如一些常用的JS 对象,基本数据结构,功能函数等,还有一些常用的设计模式. 目录: 众所周知,JavaScript是动态的面向对象的编程语言,能够实现以下效果: 1. 丰富Web 网页功能 2. 丰富Web界面 3. 实现本地或远程存储. 4. 实现分布式网络应用的前端组件,并在后台进行数据存储管理. 5. 使用JavaScript可以实现完整的分布式Web 应用. JavaScript 中的数据类型 Ja

MapReduce Tutorial(个人指导) Purpose(目的) Prerequisites(必备条件) Overview(综述) Inputs and Outputs(输入输出) MapReduce - User Interfaces(用户接口) Payload(有效负载) Mapper Reducer Partitioner Counter Job Configuration(作业配置) Task Execution & Environment(任务执行和环境) Memory Man

Hadoop学习笔记总结 01. MapReduce 1. Combiner(规约) Combiner号称本地的Reduce. 问:为什么使用Combiner? 答:Combiner发生在Map端,对数据进行规约处理,数据量变小了,传送到reduce端的数据量变小了,传输时间变短,作业的整体时间变短.减少了reduce的输入. 问:为什么Combiner不作为MR运行的标配,而是可选步骤哪? 答:因为不是所有的算法都适合使用Combiner处理,例如求平均数.使用了规约,造成了最终结果的不同.

2016.10.4 filetype indent on syntax on set nu ai ci si set sw= ts= set autochdir set backspace= color slate set mouse=a set cursorline "---------- windows 配置 cd e:\acm set gfn=consolas:h18 "gvim map<F4> :w <CR> :!g++ % -g -o %<.ex

map-reduce的优化: 需要内存的地方:  map/reduce任务运行时内存.存放中间数据的内存缓存区.map输出数据排序内存, 需要操作磁盘的地方: map输出数据缓冲区达到阀值的溢出写文件, map缓冲区满写磁盘,map最后输出写磁盘,  shuffle复制map输出的数据缓冲区阀值的溢出写文件,reduce读输入磁盘, 这些都是中间阶段对磁盘的操作. 运行内存越大,运行速度越快: 中间数据越多,即缓冲区越大,读磁盘和写磁盘的次数越少,所以,这是个辩证的过程.如果运行需要的内存少,可

detailed http://wenku.baidu.com/view/c2d1ebb4ba0d4a7302763a84.html http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/cluster_setup.html  old 最新的hadoop2.5 安装目录做了一定修改,安装变得稍微简单一点 首先安装准备工具 $ sudo apt-get install ssh $ sudo apt-get install rsync 配置ssh $ ssh localho

map--概述: 映射(Map)和多重映射(Multimap)是基于某一类型Key的键集的存在,提供对TYPE类型的数据进行快速和高效的检索. l对Map而言,键只是指存储在容器中的某一成员. lMultimap允许重复键值,Map不允许. lMap和Multimap对象包涵了键和各个键有关的值,键和值的数据类型是不相同的,这与Set不同. Map内部数据的组织是一颗红黑树(一种非严格意义上的平衡二叉树),这颗树具有对数据自动排序的功能,所以在Map内部所有的数据Key都是有序的.     ma

第一部分:MapReduce工作原理   MapReduce 角色•Client :作业提交发起者.•JobTracker: 初始化作业,分配作业,与TaskTracker通信,协调整个作业.•TaskTracker:通过心跳heartbeat保持JobTracker通信,在分配的数据片段上执行MapReduce任务.提交作业•在作业提交之前,需要对作业进行配置•程序代码,主要是自己书写的MapReduce程序.•输入输出路径•其他配置,如输出压缩等.•配置完成后,通过JobClinet来提交作

MapReduce确保每个reducer的输入都按键排序.系统执行排序的过程——将map输出作为输入传给reducer——称为shuffle.shuffle属于不断被优化和改进的代码库的一部分,从许多方面来看,shuffle是MapReduce的“心脏”,是奇迹发生的地方.事实上,shuffle这个说法并不准确.因为在某些语境中,它只代表reduce任务获取map输出的这部分过程.在这里,我们将其理解为从map产生输出到reduce的消化输入的整个过程. map端: map函数开始产生输出时,并