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  • 计算属性 – 统计图书数量 监听器 – 验证图书存在性 生命周期 – 图书数据处理 数组更新检测 变异方法(会触发视图更新,因为原数组会发生改变) push() pop() shift() unshift() splice() 删除数组中指定的元素 ...

    常用特性应用场景

    • 过滤器 – 格式化日期 很多时候后台传输的日期是毫秒数 需要我们自己转化
    • 自定义指令 – 获取表单焦点
    • 计算属性 – 统计图书数量
    • 监听器 – 验证图书存在性
    • 生命周期 – 图书数据处理

    数组更新检测


    变异方法(会触发视图更新,因为原数组会发生改变)

    • push()
    • pop()
    • shift()
    • unshift()
    • splice() 删除数组中指定的元素
    • sort()
    • reverse() 反转

    替换数组(不会改变原始数组,但会返回一个新数组)

    • filter()
    • concat()
    • slice()

    数组的响应式变化

    Vue.set(vm.items,indexOfltem,newValue)
    vm.$set(vm.items,indexOfltem,newValue)
    vm.items 表示要处理的数组名称
    indexOfltem要处理的数组的索引
    newValue 要处理的数组的值

    这两个方法也能适用于对象
    vm.items 对象名
    indexOfltem 属性名
    newValue 属性值

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  • 将一个8位比特位1的数据 也就是8个1(这个是比特位的1)(数量根据需要的成功率会有变化), 然后将每个比特位通过他的算法对应到一个长度位64k的二进制数组上(长度也随成功率自行调整) , 例如 https://google.com/abc/d ...

    布隆过滤器其实就是将目标数据经过布隆大哥自己写的hash算法,
    这个算法是将
    将一个8位比特位1的数据 也就是8个1(这个是比特位的1)(数量根据需要的成功率会有变化),
    然后将每个比特位通过他的算法对应到一个长度位64k的二进制数组上(长度也随成功率自行调整) ,
    例如
    https://google.com/abc/d
    通过布隆过滤器时
    可以计算出8个位置
    1 2 3 9 15 20 31 32(仅举例)
    那么我们就将8个比特位分别插入到这些位置

    1 1 1 1 1 1 1 1

    如果下次存在经过这个过滤器的时候, 8个比特位完全重复的, 那么大概率是已经通过一次这个过滤器了, 大概率不代表完全确定, 因为可能存在偶然结果, 但是我们可以通过适当增大二进制数组的长度, 来确保尽量可靠

    Hbase之所以会用到这个布隆过滤器是因为, region server 的内存在很多情况下会自动将内存中的热数据写入到文件中, 时间一长会造成一个region目录/一个列族目录下存在多个文件, 而且这些个文件可能存在重复数据, 让我们查询数据的时候, 显然盲目遍历的去查找是不科学的, Hbase就选择在写入每个文件时, 同时通过了布隆过滤器, 也就是每个文件都有一个布隆过滤器的二进制数组, 所以当Hbase查询数据时, 它会去选择读取结果全部命中布隆过滤器二进制数组的对应的文件, 这样虽然不能保证100%, 但是最坏的结果也就是多读了几个文件, 相比遍历, 效率显著提高!

    在这里插入图片描述

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  • 海量数据存储与查询提出问题如何存储海量数据布隆过滤器使用场景 提出问题 如何快速在亿级黑名单中快速定位URL地址是否在黑名单中?(每条URL平均64字节) 目前有十亿数量的自然数,乱序排列,需要对其进行排序,在...

    提出问题

    1. 如何快速在亿级黑名单中快速定位URL地址是否在黑名单中?(每条URL平均64字节)
    2. 目前有十亿数量的自然数,乱序排列,需要对其进行排序,在32位机器上完成,内存限制2G

    如何存储海量数据

    • 链表:O(1)的插入删除,O(n)的查找速度,由于过慢的查找速度所以不适合
    • 散列表(hashmap):数组+链表/红黑树,具有优秀的查找速度。但是经过计算,一亿的int需要花费12GB+,因此全部无法放入内存中,不适合

    假设存放1,3,5,7四个数字,存放在数组中需要花费16字节(Byte)
    这里考虑用位图的方式,初始化一个bit[8]的数组,数组由8个8bit组成,将1,3,5,7对应位置位1,此时,利用这1字节的空间就可以存放8个数字,内存消耗相当于原来的1/32.

    位图,适合存储大数据,每一位代表一种状态

    • 位图的优势:对位图进行遍历,出来的数据自带排序效果,同时方便去重
    • 位图的缺点:数组下标只有数字,有限制;空间利用率低。(即保存1和1亿两个数,此时位图远比8字节大得多)

    如何解决缺点呢?利用哈希函数机制来进行映射。(布隆过滤器)


    布隆过滤器

    在这里插入图片描述


    注意布隆过滤器的误差机制(由于哈希碰撞导致)

    哈希函数越多,误判率越低(空间足够的情况下),但是运行时消耗的计算时间会增加。
    若空间不足,则会导致误判率接近1,即空间已满,无论用多少哈希函数都不能正确判断

    布隆过滤器总结:判断存在的时候不一定存在,但是判断不存在的一定不存在
    布隆过滤器适合用在对数据很少删除,且无需精确确定是否存在的业务场景


    使用场景

    布隆过滤器的最大的用处就是,能够迅速判断一个元素是否在一个集合中。因此它有如下三个使用场景:

    • 网页爬虫对 URL 的去重,避免爬取相同的 URL 地址
    • 进行垃圾邮件过滤:反垃圾邮件,从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱(同理,垃圾短信)
    • 有的黑客为了让服务宕机,他们会构建大量不存在于缓存中的 key 向服务器发起请求,在数据量足够大的情况下,频繁的数据库查询可能导致 DB 挂掉。布隆过滤器很好的解决了缓存击穿的问题。
    展开全文
  • 随着处理核心数量的增长,计算框架更倾向于面向大规模处理核心的、代码执行效率高并且扩展性强的设计思想。提出了一种基于数组存储和向量处理的内存分析处理框架Array OLAP,简化OLAP的存储模型和查询处理模型。在...
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  • 计算属性:计算逻辑比较复杂,计算属性内容简洁(统计数量过滤器:格式化数据,将首字母大写,转换日期格式 侦听器:数据变化时执行异步或开销较大的操作(验证数据是否存在) 生命周期:挂载更新销毁(数据处理...

    常用特性:
    表单操作:
    自定义指令:内置的指令不满足需求(获取表单焦点)
    计算属性:计算逻辑比较复杂,计算属性内容简洁(统计数量)
    过滤器:格式化数据,将首字母大写,转换日期格式
    侦听器:数据变化时执行异步或开销较大的操作(验证数据是否存在)
    生命周期:挂载更新销毁(数据处理)

    数组相关API:
    1.变异方法(修改原有数据):push(),pop(),shift(),unshift(),splice(),sort(),reverse()
    2.替换数组(生成新的数组):
    filter(),concat(),slice()

    数组响应式变化:
    Vue.set(vm.items,indexOfitem,newValue)
    Vue.$set(vm.items,indexOfitem,newValue)

    案例:图书管理

    <!DOCTYPE html>
    <html lang="en">
    <head>
    	<meta charset="UTF-8">
    	<title>Document</title>
    	<style type="text/css">
    		.grid{
    			margin: auto;
    			width: 530px;
    			text-align: center;
    		}
    		.grid table{
    			width: 100%;
    			border-collapse: collapse;
    		}
    		.grid th,td {
                padding: 10;
                border: 1px dashed orange;
                height: 35px;
                line-height: 35px;
          }
    
    		.grid th {
    			background-color: #F3DCAB;
    		}
    		.grid .book{
                padding-bottom: 10px;
                padding-top: 5px;
                background-color: #F3DCAB;
    		}
    	</style>
    </head>
    <body>
    	<div id="app">
    	<div class="grid">
    		<div>
    			<h1>图书管理</h1>
    			<div class="book">
    				<div>
    					<label for="id">
    						编号:
    					</label>
    					<input type="text" id="id"  v-model='id'                                :disabled="flag">
    					<label for="name">
    						名称:
    					</label>
    					<input type="text" id="name" v-model='name'>
                        <button @click='handle'>提交</button>
    				</div>
    			</div>
    		</div>
    		<table>
    			<thead>
    				<tr>
    					<th>编号</th>
    					<th>名称</th>
    					<th>时间</th>
    					<th>操作</th>
    				</tr>
    			</thead>
    			<tbody>
    				<tr :key='item.id' v-for='item in books'>
    					<td>{{item.id}}</td>
    					<td>{{item.name}}</td>
    					<td>{{item.date}}</td>
    					<td>
    						<a href="" @click.prevent='toEdit(item.id)'>修改</a>
    						<span>|</span>
    						<a href="" @click.prevent='deleteBook(item.id)'>删除</a>
    
    					</td>
    				</tr>
    				
    			</tbody>
    		</table>
    	</div>
    </div>
    	<script type="text/javascript" src="js/vue.js"></script>
    	<script type="text/javascript">
    		var vm=new Vue({
              el:'#app',
              data:{
              	 flag: false,
              	id:'',
              	name:'',
              	books:[{
              		id:'1',
              		name:'三国演义',
              		date:''
              	},{
              		id:'2',
              		name:'水浒传',
              		date:''
              	},{
              		id:'3',
              		name:'红楼梦',
              		date:''
              	},{
              		id:'4',
              		name:'西游记',
              		date:''
              	}]
              },
              methods:{
              	handle:function(){
              		if(this.flag){
              			//编辑操作
              			this.books.some((item)=>{
              				if(item.id==this.id){
              					item.name=this.name;
              					//完成更新操作要终止循环
              					return true;
              				}
              			});
              			this.flag=false;
    
              		}else{
              			//添加图书
              		var book={};
              		book.id=this.id;
              		book.name=this.name;
              		book.date='';
              		this.books.push(book);
              		//清空表单
              		this.id='';
              		this.name='';
              		}
              		this.id='';
              		this.name='';
              	},
             toEdit: function(id){
              // 禁止修改ID
              this.flag=true;
              console.log(id)
              // 根据ID查询出要编辑的数据
              var book = this.books.filter(function(item){
                return item.id == id;
              });
              console.log(book)
              // 把获取到的信息填充到表单
              this.id = book[0].id;
              this.name = book[0].name;
              },
               deleteBook:function(id){
               	//删除
               	//根据id从数组中查找元素的索引
               	// var index=this.books.findIndex(function(item){
               	// 	return item.id==id
               	// });
               	// //根据索引删除数组元素
               	// this.books.splice(index,1);
               	// 方法二通过filter删除
               	this.books=this.books.filter(function(item){
               		return item.id!=id
               	})
               }
              }
    		  });
    	</script>
    </body>
    </html>
    
    展开全文
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空空如也

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数组过滤计算数量