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  • 下面举了一个关于五子棋面向过程和面向对象的不同逻辑。 牢记:面向对象:一切皆对象。

    下面举了一个关于五子棋面向过程和面向对象的不同逻辑。
    牢记:面向对象:一切皆对象。
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  • 【C++】类模板(template)作用对比举例

    万次阅读 多人点赞 2016-07-07 15:44:33
    通过对比发现,这两块代码差别并不是很大,仅仅是增加了关键字 还有类型Type替换之前的整型int 在main函数定义时,就可以定义不同类型的对象了 main函数代码: int main(void) { compare<int> C1(3,5)...

    一、类模板(template)

    类模板是后期C++加入的一种可以大大提高编程效率的方法

    关键字template

     

    用法:

    template <模板参数表>   ----->模板参数表一般格式为class (标识符)

    class (类名)

    {

         //....

    }

     

    二、举个栗子

    我们要写一个比较类,类里面有两个私有成员

    在类里有求私有成员中的最大值和最小值的两个公有成员

    用来判断两个数的大小

     

    下面我们来进行有无类模板的比较

    (1)不用类模板

    代码块:

    class Compare
    {
    	public:
    		Compare(int a,int b)//构造函数,用于初始化
    		{
    			x = a;
    			y = b;
    		}
    		int max()//求较大值
    		{
    			return (x>y)?x:y;
    		}
    		int min()//求较小值
    		{
    			return (x<y)?x:y;
    		}
    	private:
    		int x;
    		int y;	
    };

    分析:

    我们会发现,这个类只能用于比较整形的大小

    比如3,5;调用max返回5,调用min返回3

    但是如果比较的是浮点数,那就不可以了
     

    (2)用类模板

    代码块:

    template <class Type>
    class compare
    {
    	public:
    		compare(Type a,Type b)
    		{
    			x = a;
    			y = b;
    		}
    		Type max()
    		{
    			return (x>y)?x:y;
    		}
    		Type min()
    		{
    			return (x<y)?x:y;
    		}
    	private:
    		Type x;
    		Type y;
    };

    分析:

    通过对比发现,这两块代码差别并不是很大,仅仅是增加了关键字

    还有类型Type替换之前的整型int

    在main函数定义时,就可以定义不同类型的对象了

    main函数代码:

    int main(void)
    {	
    	compare<int> C1(3,5);
    	cout<<"最大值:"<<C1.max()<<endl;
    	cout<<"最小值:"<<C1.min()<<endl;
    	
    	compare<float> C2(3.5,3.6);
    	cout<<"最大值:"<<C2.max()<<endl;
    	cout<<"最小值:"<<C2.min()<<endl;
    	
    	compare<char> C3('a','d');
    	cout<<"最大值:"<<C3.max()<<endl;
    	cout<<"最小值:"<<C3.min()<<endl;
    	return 0;
    }

    运行结果:



    三、如何写一个将一个类转化为类模板

    (1)写出一个类

    (2)将类型需要改变的地方进行替换(如上面的Type)

    (3)在类的前面加入关键字template以及函数参数表

    (4)定义对象的格式     类名+<Type>+ xx(参数)

    比如上面的compare<int> C1(3,5);

    (5)切记,模板函数如果定义在类体外,需要在前面加上一行template <函数参数表>。并在类模板名后面用尖括号加上<虚拟函数参数>

    比如

    template<class Type>

    Type compare <Type>::max()

    {

           //.....

    }

     

     ------->>>类模板之数组类的定义

     

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  • 对比说明是把两种互相对立的或完全相反的事物放在一起作比较,以分清是非优劣,以决定取舍,从而揭示出事物的本质,使读者对两种事物的本质、特征都有清楚的认识,这就是对比说明,也可以看作是一种特殊的比较说明。...

    对比说明

    是把两种互相对立的或完全相反的事物放在一起作比较,以分清是非优劣,以决定取舍,从而揭示出事物的本质,使读者对两种事物的本质、特征都有清楚的认识,这就是对比说明,也可以看作是一种特殊的比较说明。

    例如,高士其写的《庄稼的朋友和敌人》,全文通过对比说明依靠和发挥庄稼“朋友”的作用,千方百计消灭庄稼的“敌人”,对提高农作物产量具有重大意义。文章开始就写道:“庄稼有许多朋友和敌人”,提出“朋友”和“敌人”两个对立事物,作对比的对象,接着以它们对农作物的好处和害处作对比。

    “庄稼的朋友,大多数都是化学王国的公民,有的出身在元素的大家庭;有的来自化合物的队伍,它们都是植物生命的建设者和保卫者。”“庄稼的敌人,给植物的生命以严重的威胁,给农业生产带来了莫大的灾害和损失”,“农业害虫估计有六千种以上,每年都给粮食作物和经济作物的收成以毁灭性的打击,亏得从化学阵营里又赶来一大批支援农业的队伍,帮助农作物战胜病虫害,”通过对比说明,使人们了解到农作物有哪些“朋友”,有哪些“敌人”,它们对农业生产有哪些好处,有哪些害处,是非鲜明,激发读者的爱僧感情,依靠农作物的“朋友”,消灭农作物的“敌人”,提高农作物产量的道理,也就清楚而且深刻了。

    在同一个事物中,互相对立的两个方面作比较,也是对比说明。但不一定都是分清是非,区别优劣,而是为了使人们对事物印象更鲜明、更具体,认识更深刻。

    例如《看云识天气》一文中说:“华环由小变大,天气将趋向晴好。华环由大变小,天气可能转为阴雨。”“朝霞在西,表明阴雨天气在向我们进袭;晚霞在东,表示最近几天里天气晴朗。”这些都是同一事物的变化对比,使读者对华环大与小的变化,朝霞与晚霞的变化以及它们与天气变化的关系,有了形象、清晰的认识,并由此而懂得一些天气变化的特点和规律。

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    举例说明

    举例说明是用具体的感性材料来说明理性认识的重要方法。举例说明可以使一些抽象的概念或者较难理解的原理、规律、事物特征等变得形象化、具体化、通俗易懂、易于了解。

    举例可多可少,以把道理说清楚、说明白为原则。举例不论多少,必须典型,要“以少胜多”,不能罗列实例“以多为胜”。这是举例说明的原则。

    举例说明并不等于分类说明中的举例。后者一般不作过多的分析,只是帮助读者了解抽象道理,因此,只起“辅助说明”的作用。

    举例说明,则要对实例作详细、具体的分析,用它来支持和说明抽象的道理,在这里,它就是“主要的说明”手段。举例说明也不同于议论文的“例证法”。“例证法”是用典型事实作论据来证明自己的论点是正确的,重在“证明”;举例说明则是用典型事实作例子,来说明抽象的概念、原理或者事物的本质、特征,它重在“解说”它们的作用不同。要分清它们之间的区别,不能混同使用。

    例如《农作物抗病品种的培育》一文中,对农作物如何抵抗病菌的侵害,作者用了举例说明:

    “病菌危害作物,必须突破作物的第一道防线——表皮。……病菌突破作物的第一道防线以后,也不一定都能使作物发病。例如小麦锈菌,只有在小麦的活细胞中才能进行活动,可是抗小麦品种的细胞,对锈菌入侵具有非常敏感的反应,接触到锈菌的那些细胞,死亡得很快,从而使侵入的锈菌局限在已死的细胞中,无法取得营养,不能进行活动,随即死亡这种抵抗方法,叫做‘保卫反应’,很多能抗病的品种,例如抗花叶病的烟草,抗散黑穗病的小麦,都有这种本领。

    通过对抗小麦抵抗小麦锈菌的科学分析,使读者对抗菌品种的农作物,抵抗病菌侵害的方式和原理有了清楚具体的了解。这样,举出人们熟悉的实例,进行说明、分析,使抽象的原理变得通俗易懂,显示了举例说明的作用。

    未完待续……

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  • Storm与Spark、Hadoop三种框架对比

    万次阅读 2017-10-08 15:58:12
    一、Storm与Spark、Hadoop三种框架对比Storm与Spark、Hadoop这三种框架,各有各的优点,每个框架都有自己的最佳应用场景。所以,在不同的应用场景下,应该选择不同的框架。1.Storm是最佳的流式计算框架,Storm由Java...

    一、Storm与Spark、Hadoop三种框架对比

    Storm与Spark、Hadoop这三种框架,各有各的优点,每个框架都有自己的最佳应用场景。所以,在不同的应用场景下,应该选择不同的框架。

    1.Storm是最佳的流式计算框架,Storm由Java和Clojure写成,Storm的优点是全内存计算,所以它的定位是分布式实时计算系统,按照Storm作者的说法,Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意义。
    Storm的适用场景:
    1)流数据处理
    Storm可以用来处理源源不断流进来的消息,处理之后将结果写入到某个存储中去。
    2)分布式RPC。由于Storm的处理组件是分布式的,而且处理延迟极低,所以可以作为一个通用的分布式RPC框架来使用。


    2.Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统,目的是更快速的进行数据分析。Spark由加州伯克利大学AMP实验室Matei为主的小团队使用Scala开发,类似于Hadoop MapReduce的通用并行计算框架,Spark基于Map Reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点,但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的Map Reduce的算法。
    Spark的适用场景:
    1)多次操作特定数据集的应用场合
    Spark是基于内存的迭代计算框架,适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多,所需读取的数据量越大,受益越大,数据量小但是计算密集度较大的场合,受益就相对较小。
    2)粗粒度更新状态的应用
    由于RDD的特性,Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用,例如Web服务的存储或者是增量的Web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。
    总的来说Spark的适用面比较广泛且比较通用。

    3.Hadoop是实现了MapReduce的思想,将数据切片计算来处理大量的离线数据。Hadoop处理的数据必须是已经存放在HDFS上或者类似HBase的数据库中,所以Hadoop实现的时候是通过移动计算到这些存放数据的机器上来提高效率。
    Hadoop的适用场景:
    1)海量数据的离线分析处理
    2)大规模Web信息搜索
    3)数据密集型并行计算

    简单来说:
    Hadoop适合于离线的批量数据处理适用于对实时性要求极低的场景
    Storm适合于实时流数据处理,实时性方面做得极好
    Spark是内存分布式计算框架,试图吞并Hadoop的Map-Reduce批处理框架和Storm的流处理框架,但是Spark已经做得很不错了,批处理方面性能优于Map-Reduce,但是流处理目前还是弱于Storm,产品仍在改进之中


    二、Hadoop的应用业务分析

    大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具,而是涉及的业务和技术的许多领域。

    目前主流的三大分布式计算系统分别为Hadoop、Spark和Strom:

    • Hadoop当前大数据管理标准之一,运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。
    • Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发,允许将数据载入内存作反复查询,此外还融合数据仓库,流处理和图形计算等多种计算范式。Spark构建在HDFS上,能与Hadoop很好的结合。它的RDD是一个很大的特点。
    • Storm用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。为Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能。

    Hadoop是使用Java编写,允许分布在集群,使用简单的编程模型的计算机大型数据集处理的Apache的开源框架。 Hadoop框架应用工程提供跨计算机集群的分布式存储和计算的环境。 Hadoop是专为从单一服务器到上千台机器扩展,每个机器都可以提供本地计算和存储。

    Hadoop适用于海量数据、离线数据和负责数据,应用场景如下:

    • 场景1:数据分析,如京东海量日志分析,京东商品推荐,京东用户行为分析
    • 场景2:离线计算,(异构计算+分布式计算)天文计算
    • 场景3:海量数据存储,如京东的存储集群

    基于京麦业务三个实用场景:

    • 京麦用户分析
    • 京麦流量分析
    • 京麦订单分析

    都属于离线数据,决定采用Hadoop作为京麦数据类产品的数据计算引擎,后续会根据业务的发展,会增加Storm等流式计算的计算引擎,下图是京麦的北斗系统架构图:

    图片描述
    图一 京东北斗系统

    二、浅谈Hadoop的基本原理

    Hadoop分布式处理框架核心设计:

    • HDFS:(Hadoop Distributed File System)分布式文件系统;
    • MapReduce:是一种计算模型及软件架构。

    2.1 HDFS

    HDFS(Hadoop File System),是Hadoop的分布式文件存储系统。

    将大文件分解为多个Block,每个Block保存多个副本。提供容错机制,副本丢失或者宕机时自动恢复。默认每个Block保存3个副本,64M为1个Block。将Block按照key-value映射到内存当中。

    图片描述
    图二 数据写入HDFS

    图片描述
    图三 HDFS读取数据

    2.2 MapReduce

    MapReduce是一个编程模型,封装了并行计算、容错、数据分布、负载均衡等细节问题。MapReduce实现最开始是映射map,将操作映射到集合中的每个文档,然后按照产生的键进行分组,并将产生的键值组成列表放到对应的键中。化简(reduce)则是把列表中的值化简成一个单值,这个值被返回,然后再次进行键分组,直到每个键的列表只有一个值为止。这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间。但如果你要我再通俗点介绍,那么,说白了,Mapreduce的原理就是一个分治算法。

    • MapReduce计划分三个阶段执行,即映射阶段,shuffle阶段,并减少阶段。
    • 映射阶段:映射或映射器的工作是处理输入数据。一般输入数据是在文件或目录的形式,并且被存储在Hadoop的文件系统(HDFS)。输入文件被传递到由线映射器功能线路。映射器处理该数据,并创建数据的若干小块。
    • 减少阶段:这个阶段是:Shuffle阶段和Reduce阶段的组合。减速器的工作是处理该来自映射器中的数据。处理之后,它产生一组新的输出,这将被存储在HDFS。

    图片描述
    图四 MapReduce

    2.3 HIVE

    hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行,这套SQL 简称HQL。使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据。而mapreduce开发人员可以把己写的mapper 和reducer 作为插件来支持Hive 做更复杂的数据分析。

    图片描述
    图五 HIVE体系架构图

    由上图可知,hadoop和mapreduce是hive架构的根基。Hive架构包括如下组件:CLI(command line interface)、JDBC/ODBC、Thrift Server、WEB GUI、metastore和Driver(Complier、Optimizer和Executor)。

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