package ---; import java.math.BigDecimal; import java.util.*; import java.util.stream.Collectors; /** * Created by zhugenqi on 2018/9/18 0018. */ class ListToMap { private static List<Apple> appleList = new ArrayList<>();//存放apple对象集合; public

原文 automapper如何全局配置map条件过滤null值空值对所有映射起效 我们在使用automapper的时候经常会遇到这样的问题:假设展示给用户的数据我们用UserDto类,User类就是我们的实体类.在给用户编辑的时候,我们可能某些字段在数据库中为Null,这时候需要一些默认值 比如这里UserDto中的BirTime,然后我们有一些人的习惯是在构造函数里面进行赋值 public class User { public int Id { get; set; } public stri

前段时间加了一个内存条,将笔记本内存升级到了6G,由于之前用的是32位的win7不可以直接使用6G内存,便装了64位的系统.网上找资源的时候发现,大内存可以使用RamOS,从内存中虚拟出来一个硬盘,然后从虚拟硬盘中启动,系统运行速度可以超过大多数的SSD硬盘. 经过两天尝,N次重启终于成功安装并启动了Win7 RAMOS,下面贴出教程. 安装前需要的一些准备工作: 精简版WIN7镜像678MB:w7_678.gh 点击下载 http://www.anxz.com/down/7197.html G

<table id="tblEmployee" class="normal_table"> <tr> <td>Employee Name</td><td>Department Name</td><td>Salary</td> </tr> <tr> <td>Jane Smith</td><td>Marketing&

var delOrderData = orderLogList.Where(x => (x.OlStatus == 0 && x.OlUpId == null)).GroupBy(x => new { x.OlMenuId, x.OlMenuName, x.OlMenuCount }).Select(y => new { OlMenuId = y.Key.OlMenuId, OlMenuCount = y.Sum(x => x.OlMenuCount), OlMen

学习了之前的rdd的filter以后,这次来讲spark的map方式 1.获得文件 val collegesRdd= sc.textFile("/user/hdfs/CollegeNavigator.csv")val header= collegesRdd.first 2.通过filter获得纯粹的数据 val headerlessRdd= collegesRdd.filter( line=>{ line!= header } ) 3.查看一下实际数据格式 scala> h

最近公司在大张旗鼓的进行代码审核,从中也发现自己写代码的不好习惯.一次无意的点到了公司封装的对map集合过滤的方法,发现了stream.于是研究了一下.并对原有的代码再次结合Optional进行重构下 原有方法说明 主要处理过滤条件Map对象,过滤掉了null和空字符串 等操作 这里我简单画了个图,对这个过程总结 1.利用filter对null和空字符串进行过滤 2.利用map进行对于Stream中包含的元素使用给定的转换函数进行转换操作 3.collect进行聚合成map 由于公司的代码不合适

Entry 由于Map中存放的元素均为键值对,故每一个键值对必然存在一个映射关系. Map中采用Entry内部类来表示一个映射项,映射项包含Key和Value (我们总说键值对键值对, 每一个键值对也就是一个Entry)Map.Entry里面包含 getKey() 和 getValue() 方法 Iterator<Map.Entry<Integer, Integer>> it=map.entrySet().iterator(); while(it.hasNext()) { Map.

在我较早的一篇随笔<在DevExpress程序中使用TeeList控件以及节点查询的处理>中,介绍了在树形列表TreeList控件上面,利用SearchControl实现节点的模糊查询过滤操作,效果还是非常不错的,TreeList功能比较强大,界面也相对比微软内置的Winform的TreeView控件美观不少.后来在一次偶然过程中,发现TreeList控件本身就可以打开头部过滤输入,实现节点的快速过滤,不过过滤是完全匹配方式,和我们常规的模糊匹配思路不一样,本篇随笔介绍对TreeList控件常

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64418286 假设有一组数据, 已知每一个产品贡献的利润,如果要计算前几名产品的贡献利润总和,或者每一个产品和利润更高产品的累计贡献占总体的比例,就涉及到累计求和,数据量较小的情况下,在 Excel 中可以轻松实现,毕竟 Excel 是对单元格进行操作. 但是在 PowerBI 中,对整个字段运算很简单,而对每一行的数据进行筛选汇总,却需要动一点小心思,下面就以此表为例介绍几种常用的累计求和方式,并以此案例来进一步掌握几个函数的用法.

最近在准备抽取数据的工作.有一个id集合200多M,要从另一个500GB的数据集合中抽取出所有id集合中包含的数据集.id数据集合中每一个行就是一个id的字符串(Reduce side join要在每行的行尾加“,”号,而Map side join不必,如果加了也可以处理掉),类似,500GB的数据集合中每一行是某一id对应的全记录,用“,”号分隔. 为什么不在hive或者pig下面搞这个操作呢?主要是因为Hive配置了Kerberos认证之后,还有一个问题没有解决,包含metastore的主机

写了关于Hadoop下载地址的Map侧join 和Reduce的join,今天我们就来在看另外一种比较中立的Join. SemiJoin,一般称为半链接,其原理是在Map侧过滤掉了一些不需要join的数据,从而大大减少了reduce的shffule时间,因为我们知道,如果仅仅使用Reduce侧连接,那么如果一份数据中,存在大量的无效数据,而这些数据,在join中,并不需要,但是因为没有做过预处理,所以这些数据,直到真正的执行reduce函数时,才被定义为无效数据,而这时候,前面已经执行过shuf

Map 对象保存键值对,并且能够记住键的原始插入顺序.任何值(对象或者原始值) 都可以作为一个键或一个值.  map对象常用于保存键值对,它的键是任意数据类型,常用于建立数据的映射关系 和对象的区别:Object对象的key只能是字符串或者Symbol,map的key可是是任意数据类型;Map的key是有序的:map的键值对个数通过size属性获取,对象只能自己统计 new Map(params)构造函数params可以接收二维数组|null|undefined;注意传入null|undefin

前段时间遇到一个存储过程,参数之一是一个字符串,在存储过程中,把字符串拆分成一个临时表之后存为一个key值的临时表,作为其中一个查询条件, 逻辑实现上有两种处理方式 insert into #t select key from split_function('传递进来的字符串',',') 第一种是与物理表做inner join,类似如下 select * from tableA a inner join tableB b on a.id = b.id inner join #t c on b.k

方法一:通过ActionContext访问SerlvetAPI,这种方式没有侵入性 Action类部分代码 import com.opensymphony.xwork2.ActionContext; public String execute() throws Exception { if("admin".equals(user.getUsername()) && "admin".equals(user.getPassword())){ //获取Ma

虽然明白泛函编程风格中最重要的就是对一个管子里的元素进行操作.这个管子就是这么一个东西:F[A],我们说F是一个针对元素A的高阶类型,其实F就是一个装载A类型元素的管子,A类型是相对低阶,或者说是基础的类型.泛函编程风格就是在F内部用对付A类的函数对里面的元素进行操作.但在之前现实编程中确总是没能真正体会这种编程模式畅顺的用法:到底应该在哪里用?怎么用?可能内心里还是没能摆脱OOP的思维方式吧.在前面Stream设计章节里,我们采用了封装形式的数据结构设计,把数据结构uncons放进了特质申明里

CollectionType Map 在CollectionType的extension中map方法的定义: extension CollectionType { /// Return an `Array` containing the results of mapping `transform` /// over `self`. /// /// - Complexity: O(N). @warn_unused_result @rethrows public func map<T>(@noes

<%@page import="cn.hncu.domain.User"%><!--这里是进行导包--><%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"&

Struts中的数据处理的三种方式: public class DataAction extends ActionSupport{ @Override public String execute() throws Exception { // 1. 请求数据封装: 2. 调用Service处理业务逻辑,拿到结果数据 3. 数据保存到域中 /* * // Struts中对数据操作,方式1: 直接拿到ServletApi, 执行操作 HttpServletRequest request = Serv

关于XSS攻击 XSS是一种经常出现在web应用中的计算机安全漏洞,它允许恶意web用户将代码植入到提供给其它用户使用的页面中. XSS漏洞的危害 网络钓鱼,包括盗取各类用户账号: 窃取用户cookies资料,从而获取用户隐私信息,或利用用户身份进一步对网站执行操作: 劫持用户(浏览器)会话,从而执行任意操作,例如进行非法转账.强制发表日志.发送电子邮件等: 强制弹出广告页面.刷流量等: 网页挂马: 进行恶意操作,例如任意篡改页面信息.删除文章等: 进行大量的客户端攻击,如DDoS攻击: 获取客

Go里的map用于存放key/value对,在其它地方常称为hash.dictionary.关联数组,这几种称呼都是对同一种数据结构的不同称呼,它们都用于将key经过hash函数处理,然后映射到value,实现一一对应的关系. map的内部结构 一个简单的map结构示意图: 在向map中存储元素的时候,会将每个key经过hash运算,根据运算得到的hash值选择合适的hash bucket(hash桶),让后将各个key/value存放到选定的hash bucket中.如果一来,整个map将根据