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  • ECharts介绍及使用方法

    万次阅读 多人点赞 2018-08-23 12:54:37
    首先简单介绍一下,ECharts是一个纯JavaScript图表库,底层依赖于轻量级的Canvas类库ZRender,基于BSD开原协议,是一款非常优秀的可视化前端框架。 官网地址:http://echarts.baidu.com/ 1.首先在官网选择合适的...

    前面做项目时用到ECharts,今天特此整理一下,作为笔记,同时希望帮助更多人。

    首先简单介绍一下,ECharts是一个纯JavaScript图表库,底层依赖于轻量级的Canvas类库ZRender,基于BSD开原协议,是一款非常优秀的可视化前端框架。

    官网地址:http://echarts.baidu.com/

    1.首先在官网 选择合适的下载版本

           http://echarts.baidu.com/download.html

    2.引入Echarts

     <script  src="js/echarts.js"></script>

    3.绘制一个简单的图表

          准备一个DOM容器 

     <div style="border:2px solid #666;width:49%;height:450px;float:left" id="chartmain"></div>

    4.创建一个简单的雷达图

    <script type="text/javascript">
    window.onload = function (){
    		//指定图表的配置项和数据
    		option = {
    				//标题	
    			    title: {
    			        text: '基础雷达图'
    			    },
    			    tooltip: {},
    			    legend: {
    			        data: ['预算分配(Allocated Budget)', '实际开销(Actual Spending)']
    			    },
    			    radar: {
    			        // shape: 'circle',
    			        name: {
    			            textStyle: {
    			                color: '#fff',
    			                backgroundColor: '#999',
    			                borderRadius: 3,
    			                padding: [3, 5]
    			           }
    			        },
    			        indicator: [
    			           { name: '销售(sales)', max: 6500},
    			           { name: '管理(Administration)', max: 16000},
    			           { name: '信息技术(Information Techology)', max: 30000},
    			           { name: '客服(Customer Support)', max: 38000},
    			           { name: '研发(Development)', max: 52000},
    			           { name: '市场(Marketing)', max: 25000}
    			        ]
    			    },
    			    series: [{
    			        name: '预算 vs 开销(Budget vs spending)',
    			        type: 'radar',
    			        // areaStyle: {normal: {}},
    			        data : [
    			            {
    			                value : [4300, 10000, 28000, 35000, 50000, 19000],
    			                name : '预算分配(Allocated Budget)'
    			            },
    			             {
    			                value : [5000, 14000, 28000, 31000, 42000, 21000],
    			                name : '实际开销(Actual Spending)'
    			            }
    			        ]
    			    }]
    			};
    			//获取dom容器
    			var myChart = echarts.init(document.getElementById('chartmain'));
    			// 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
    			myChart.setOption(option);
    }
    </script>

    这样一个简单的雷达图就ok了,下面看下效果图

              

     5.动态的柱状图

       (1)还是创建一个装ECharts的DOM容器

       (2)后台返回数据

         (3)前台JavaScript代码

              

    <script type="text/javascript">
    
    
      window.onload = function (){
    	//财务看年度的合同金额echart数据源
    	$.ajax({
    		url:'',
    		type:'post',
    		datatype:'json',
    		success : function(data){
    			var partner = new Array();//公司名
    			for(var i=0;i<data.length;i++){
    				partner.push(data[i].partner);
    			} 
    			var odata=[];
    			for(var i=0;i<data.length;i++){
    				var obj={};
    				obj.name=partner[i];
    				obj.type='bar';
    				obj.data=[data[i].qyearOne,data[i].qyearTwo,data[i].qyearThree,data[i].qyearFour,data[i].yearOne,data[i].yearTwo,data[i].yearThree,data[i].yearFour,data[i].hyearOne,data[i].hyearTwo,data[i].hyearThree,data[i].hyearFour];
    				obj.barWidth=30;//宽度
    				odata.push(obj);
    			}
    			option = {
    			    tooltip : {
    			        trigger: 'axis'
    			    },
    			    legend: {
    			        data:partner
    			    },
    			    toolbox: {
    			        show : true,
    			    },
    			    calculable : true,
    			    xAxis : [{
    			            type : 'category',
    			            data :[qyear+'Q1',qyear+'Q2',qyear+'Q3',qyear+'Q4',year+'Q1',year+'Q2',year+'Q3',year+'Q4',hyear+'Q1',hyear+'Q2',hyear+'Q3',hyear+'Q4']
    			        }],
    			    yAxis : [{
    			            type : 'value'
    			        }],
    			     
    			    series : odata //前台组装数据
    			};
                          //获取要赋值的DOM控件
    			  var myChart = echarts.init(document.getElementById('chartmain'));
                          //赋值
    			  myChart.setOption(option);
    		} 
    	});
    </script>

    这样一个前后台交互的柱状图就ok了,效果图如下。

       

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,欢迎评论交流。能get到知识点不要忘了关注点个赞~ 拒绝白嫖从我们做起hh~ 

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  • Hadoop介绍

    万次阅读 2020-10-06 11:22:51
    Hadoop介绍Hadoop的介绍以及发展历史Hadoop的历史版本介绍Hadoop三大公司发型版本介绍Hadoop的模块组成 Hadoop的介绍以及发展历史 Hadoop之父Doug Cutting Hadoop最早起源于lucene下的Nutch。Nutch的设计目标是...

    Hadoop的介绍以及发展历史

    Hadoop之父Doug Cutting
    在这里插入图片描述

    1. Hadoop最早起源于lucene下的Nutch。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取、索引、查询等功能,但随着抓取网页数量的增加,遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题。
    2. 2003年、2004年谷歌发表的三篇论文为该问题提供了可行的解决方案。
      ——分布式文件系统(GFS),可用于处理海量网页的存储
      ——分布式计算框架MAPREDUCE,可用于处理海量网页的索引计算问题。
      ——分布式的结构化数据存储系统Bigtable,用来处理海量结构化数据。
    3. Doug Cutting基于这三篇论文完成了相应的开源实现HDFS和MAPREDUCE,并从Nutch中剥离成为独立项目HADOOP,到2008年1月,HADOOP成为Apache顶级项目(同年,cloudera公司成立),迎来了它的快速发展期。
      为什么叫Hadoop? Logo为什么是黄色的大象?
      狭义上来说,Hadoop就是单独指代Hadoop这个软件(HDFS+MAPREDUCE)
      广义上来说,Hadoop指代大数据的一个生态圈(Hadoop生态圈),包括很多其他的软件。

    Hadoop的历史版本介绍

    0.x系列版本:Hadoop当中最早的一个开源版本,在此基础上演变而来的1.x以及2.x的版本
    1.x版本系列:Hadoop版本当中的第二代开源版本,主要修复0.x版本的一些bug等
    2.x版本系列:架构产生重大变化,引入了yarn平台等许多新特性
    在这里插入图片描述

    Hadoop三大公司发型版本介绍

    1、免费开源版本apache:http://Hadoop.apache.org/
    优点:拥有全世界的开源贡献者,代码更新迭代版本比较快,
    缺点:版本的升级,版本的维护,版本的兼容性,版本的补丁都可能考虑不太周到,学习可以用,实际生产工作环境尽量不要使用
    apache所有软件的下载地址(包括各种历史版本):
    http://archive.apache.org/dist/
    2、免费开源版本hortonWorks:https://hortonworks.com/
    hortonworks主要是雅虎主导Hadoop开发的副总裁,带领二十几个核心成员成立Hortonworks,核心产品软件HDP(ambari),HDF免费开源,并且提供一整套的web管理界面,供我们可以通过web界面管理我们的集群状态,web管理界面软件HDF网址(http://ambari.apache.org/)
    3、服务收费版本ClouderaManager: https://www.cloudera.com/
    cloudera主要是美国一家大数据公司在apache开源Hadoop的版本上,通过自己公司内部的各种补丁,实现版本之间的稳定运行,大数据生态圈的各个版本的软件都提供了对应的版本,解决了版本的升级困难,版本兼容性等各种问题,生产环境推荐使用。

    Hadoop的模块组成

    1、HDFS:一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统。
    2、MapReduce:一个分布式的离线并行计算框架。
    3、YARN:作业调度与集群资源管理的框架。
    4、Common:支持其他模块的工具模块。

    展开全文
  • 判断一个数是不是质数(素数),3种方式介绍

    万次阅读 多人点赞 2018-06-10 09:56:59
    一、概念介绍 大家中学都学过,就不过多介绍了,大致提两点: 质数又称素数。一个大于1的自然数,除了1和它自身外,不能被其他自然数整除的数叫做质数;否则称为合数。 0和1既不是质数也不是合数,最小的质数...

    一、概念介绍

        大家中学都学过,就不过多介绍了,大致提两点:

    •     质数又称素数。一个大于1的自然数,除了1和它自身外,不能被其他自然数整除的数叫做质数;否则称为合数。
    •     0和1既不是质数也不是合数,最小的质数是2

     

    二、方法介绍

    1.最直观,但效率最低的写法

    public static boolean isPrime(int n){
        if (n <= 3) {
            return n > 1;
        }
        for(int i = 2; i < n; i++){
            if (n % i == 0) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

        这里特殊处理了一下小于等于3的数,因为小于等于3的自然数只有2和3是质数。

        然后,我们只需要从2开始,一直到小于其自身,依次判断能否被n整除即可,能够整除则不是质数,否则是质数。

     

    2.初步优化

        假如n是合数,必然存在非1的两个约数p1和p2,其中p1<=sqrt(n),p2>=sqrt(n)。由此我们可以改进上述方法优化循环次数。如下:

    public static boolean isPrime(int n) {
        if (n <= 3) {
            return n > 1;
        }
        int sqrt = (int)Math.sqrt(n);
        for (int i = 2; i <= sqrt; i++) {
            if(n % i == 0) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

     

    3.继续优化

        我们继续分析,其实质数还有一个特点,就是它总是等于 6x-1 或者 6x+1,其中 x 是大于等于1的自然数。

        如何论证这个结论呢,其实不难。首先 6x 肯定不是质数,因为它能被 6 整除;其次 6x+2 肯定也不是质数,因为它还能被2整除;依次类推,6x+3 肯定能被 3 整除;6x+4 肯定能被 2 整除。那么,就只有 6x+1 和 6x+5 (即等同于6x-1) 可能是质数了。所以循环的步长可以设为 6,然后每次只判断 6 两侧的数即可。

    public static boolean isPrime(int num) {
        if (num <= 3) {
            return num > 1;
        }
        // 不在6的倍数两侧的一定不是质数
        if (num % 6 != 1 && num % 6 != 5) {
            return false;
        }
        int sqrt = (int) Math.sqrt(num);
        for (int i = 5; i <= sqrt; i += 6) {
            if (num % i == 0 || num % (i + 2) == 0) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

        对于输入的自然数 n 较小时,也许效果不怎么明显,但是当 n 越来越大后,该方法的执行效率就会越来越明显了。
        

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  • 大数据的简要介绍

    万次阅读 2020-10-04 21:25:31
    大数据【介绍】1)大数据是什么2)大数据特点3)大数据能做什么(海量数据背景下)4)大数据项目流程 1)大数据是什么 指数据集的大小超过了现有典型数据库软件和工具的处理能力的数据 2)大数据特点 ①海量化(Volume)...

    1)大数据是什么

    指数据集的大小超过了现有典型数据库软件和工具的处理能力的数据

    2)大数据特点

    ①海量化(Volume):数据量从TB到PB
    ②多样化(Variety):数据类型复杂,超过80%的数据是非结构化的
    ③快速化(Velocity):数据量在持续增加(两位数的年增长率)
    数据的处理速度要求高
    ④高价值(Value):在海量多样数据的快速分析下能够发挥出更高的数据价值

    3)大数据能做什么(海量数据背景下)

    ①快速查询 全量查询
    ② 数据存储 量大 文件大
    ③ 快速计算 对边传统方式 【属于离线计算】
    ④ 实时计算 最新数据
    ⑤数据挖掘 新价值

    4)大数据项目流程

    ①数据生产
    ②数据采集
    ③数据存储
    ④需求分析
    ⑤数据预处理
    ⑥数据计算
    ⑦结果数据存储
    ⑧结果数据展现

    展开全文
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