JS中几种常见的高阶函数
我： 哎，小花，面试去了吗？有问到Ja 8 的新特性吗？高阶函数：英文叫Higher-order function。JaScript的函数其实都指向某个变量。既然变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。
stream reduce用法 streamreduce
一个最简单的高阶函数：
编写高阶函数，就是让函数的参数能够接收别的函数。
下面介绍三个高阶函数：
一、map/reduce
如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”，你就能大概明白map/reduce的概念。由于map()方法定义在JaScript的Array中，我们调用Array的map()方法，传入我们自己的函数，就得到了一个新的Array作为结果：
1、map()：
所以，map()作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，因此，我们不但可以计算简单的f(x)=x2，还可以计算任意复杂的函数，比如，把Array的所有数字转为字符串：
再看reduce的用法。Array的reduce()把一个函数作用在这个Array的[x1, x2, x3...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce()把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：
二、filter
filter也是一个常用的作，它用于把Array的某些元素过滤掉，然后返如果你想要主攻spark方向，是要学习Scala语言的，每个方向要求的编程语言是不同的。回剩下的元素。和map()类似，Array的filter()也接收一个函数。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是true还是false决定保留还是丢弃该元素。
可见用filter()这个高阶函数，关键在于正确实现一个“筛选”函数。
回调函数：filter()接收的回调函数，其实可以有多个参数。通常我们仅使用个参数，表示Array的某个元素。回调函数还可以接收另外两个参数，表示元素的位置和数组本身：
三、sort排序算法
因为Array的sort()方法默认把所有元素先转换为String再排序，结果'10'排在了'2'的前面，因为字符'1'比字符'2'的ASCII码小。如果不知道sort()方法的默认排序规则，直接对数字排序，栽进坑里！
幸运的是，sort()方法也是一个高阶函数，它还可以接收一个比较函数来实现自定义的排序。
用Ja 8 增加的 Stream API 能实现哪些优雅的算法
可以试试这个输出什么：Ja 8引入了全新的Stream API。这里的Stream和I/O流不同，它更像具有Iterable的类，但行为和类又有所不同。
Stream API引入的目的在于弥补Ja函数式编程的缺陷。对于很多支持函数式编程的语言，map()、reduce()基本上都内置到语言的标准库在Ja 8中，Base64编码成为了Ja类库的标准。Base64类同时还提供了对URL、MIME友好的编码器与。中了，不过，Ja 8的Stream API总体来讲仍然是非常完善和强大，足以用很少的代码完成许多复杂的功能。
创建一个Stream有很多方法，最简单的方法是把一个Collection变成Stream。我们来看最基本的几个作：
public static void main(String[] args) {
List
Stream
stream.filter((x) -> {
return x % 2 == 0;
}).map((x) -> {
return x x;
}).forEach(System.out::println);
}类新增的stream()方法用于把一个变成Stream，然后，通过filter()、map()等实现Stream的变换。Stream还有一个forEach()来完成每个元素的迭代。
为什么不在类实现这些作，而是定义了全新的Stream API？Oracle给出了几个重要原因：
一是类持有的所有元素都是存储在内存中的，非常巨大的类会占用大量的内存，而Stream的元素却是在访问的时候才被计算出来，这种“延迟计算”的特性有点类似Clojure的lazy-seq，占用内存很少。
二是类的迭代逻辑是调用者负责，通常是for循环，而Stream的迭代是隐含在对Stream的各种作中，例如map()。
要理解“延迟计算”，不妨创建一个无穷大小的Stream。
如果要表示自然数，显然用类是不可能实现的，因为自然数有无穷多个。但是Stream可以做到。
自然数的规则非常简单，每个元素都是前一个元素的值+1，因此，自然数发生器用代码实现如下：
class NaturalSupplier implements Supplier
long value = 0;
public Long get() {
this.value = this.value + 1;
return this.value;
}}
反复调用get()，将得到一个无穷数列，利用这个Supplier，可以创建一个无穷的Stream：
public static void main(String[] args) {
Stream
natural.map((x) -> {
return x x;
}).limit(10).forEach(System.out::println);
}对这个Stream做任何map()、filter()等作都是完全可以的，这说明Stream API对Stream进行转换并生成一个新的Stream并非实时计算，而是做了延迟计算。
当然，对这个无穷的Stream不能直接调用forEach()，这样会无限打印下去。但是我们可以利用limit()变换，把这个无穷Stream变换为有限的Stream。
利用Stream API，可以设计更加简单的数据接口。例如，生成斐波那契数列，完全可以用一个无穷流表示（受限Ja的long型大小，可以改为BigInteger）：
class FibonacciSupplier implements Supplier
long a = 0;
long b = 1;
@Override
public Long get() {
b = x;
return a;
}}
public class FibonacciStream {
public static void main(String[] args) {
Stream
}}
如果想取得数列的前10项，用limit(10)，如果想取得数列的第20~30项，用：
List
通过collect()方法把Stream变为List。该List存储的所有元素就已经是计算出的确定的元素了。
用Stream表示Fibonacci数列，其接口比任何其他接口定义都要来得简单灵活并且高效。
Hadoop，如何设置key和value？
在输入前front加入meta信息用来维护全局的顺序，=(Payload, Meta)。map输出时分割符的参数是stream.map.output.field.separator，它可以指定map输出时的分割符 。
同时可以用stream.num.map.output.key.fields指定输出按照分隔符切割后，key所占有的列数。
num.key.fi8增加了一种特殊的注解@FunctionalIntece：elds.for.partition用来指定分桶时，按照分隔符切割后，用于分桶key所占的列数。
reduce的时候，与map类似，分别用于reduce输出时分隔符以及key占有的列数即
stream.reduce.output.field.separator
stream.num.reduce.output.key.field
怎样区分reduce，decrease，diminish，decline？？
4、reduceByWindow(func, windowLength,slideInterval)diminish指外因使数字或力量不4 }断变小或变弱
reduce既可指事物在数量上和程度上逐步减少，也可指人的地位、状况的下降
decline“婉拒”，下降, 减少；衰退, 衰落
Flamestream简单介绍
通过把状态变成流的一部分，引入循环图，使得上一个的状态可以作为下一个的输入，使得有状态算子变成无状态算子。
be input and output s, ,the state handler and , the state object at time t.B becomes staess and state mament is done on the side. This change allows the to implement fault tolerance mechanis, but it also opens the opportunity to implement deterministic processing
Map applies a user-defined function to the payload of an input and returns
a (sibly empty) sequence of data s with transformed payloads.
Broadcast replicates an input to the specified number of operations.
Merge operation is initialized with the specified number of input nodes. It sends
all incoming data to the output.
Grouping constructs a single containing a set of consecutive s that
he the same value of partition function. The maximum number of s
that can be grouped is specified as a parameter WindowSize.
The output of the grouping has the same ordering label as the last
in the output group. Groupings（3）常用处理流（关闭处理流使用关闭里面的节点流） 所以,总结如下:of different partitions are independent.
Grouping is the only operation that has a state.
barrier用来过滤grouping算子由于输入元组乱序导致的错误输出。
每个operation在入口都会有一个用户定义的hash function（balance function）。由balance function决定将数据路由到对应的partition中，每个partition由单一的结点进行处理。对于reduce阶段，由于在map后的shuffle过程中，属于同一partition的数据来源于不同的上游物理节点，不能保证partition内的是按序到来的。
如上图所示，grouping已经处理到序号为6的元组，这时收到为4的元组，则超前计算的 4、5被视为无效，同时grouping先下游发送无效元组对应的tomb，之后发送正常的元组4。对于乱序产生的无效，则会通过在下节介绍barrier过滤无效信息
因此barrier的输出要保证输出的的GT小于所有正在被处理的，即可保证barrier收到可能产生的totone，从而过滤掉无效。
采用与storm类似的track机制跟踪元组，同一个在发送和接受时会向acker发送相同的ackval，为了保证处理信息不丢失，算子在处理完成后先向acker发送send的ack，在发送receive的ack，如图6所示，当到达barrier时，GT(global time)对应xor值是0。整个流处理系统正在处理中的最小GT，即使acker中 XOR为非0值的最小GT.在图6中为21。
Ja工程师转大数据难度高吗？
fibonacci.limit(10).forEach(System.out::println);如果要学习大数据，不管你是零基础，还是有一定的基础，都是要懂至少一种计算机编程语言，因为大数据的开发离不开编程语言，不仅要懂，还要精通！但这门编程语言不一定是ja。
比如说，如果你主攻Hadoop开发方向，是一定要学习ja的，因为Hadoop是由ja来开发的。
如果你是想要走数据分析-如果将节点流关闭以后再关闭处理流，会抛出IO异常。方向，那你就要从python编程语言下手，这个也是看自己未来的需求的。
大数据是需要一定的编程基础的，但具体学习哪一门编程，自己可以选择的。其实只要学会了一门编程语言，其他编程语言也是不在话下的。
如果说刚开始工作没多长时间的话，不建议转，工作了好几年，倒是可以转一下
难度不高，因为大数据很多时候都是用的ja实现
hadoop MapReduce 读取配置参数
init 表示初始值。如果第三方配置文件不是特别大（几百M以上），则可以使用DistributeCache。 如果第三方配置文件比较大，则需要在MapReduce中实现join来做。
同样，map.output.key.field.separator用来指定map输出关于 DistributeCache的用法，请搜索“mapreduce DistributeCache”。
关于在MapReduce中实现两个文件的join，请搜索"mapreduce实现join"。
我只能说到这了。
increase和rise decrease和reduce有什么区别？
reduce是一种主观的减少、降低,主语是使减少的外力,to make soming aller or less in size,amount,or pr；
decrese是一种客观的减少、下降,主语是减少的东西（size,amount,or pr etc.）,to go down to a lower ll,or to make soming do this.
decrease ,reduce 一般含义为“减少”。
decrease 比较普通，如果用词不讲究，可以代替reduce。decrease (名词亦为decrease,但重音在个音节上)强调数目或使人不快之物的逐渐减少。
如:to decrease the number of working hours,to decrease traffic accidents.
The workmen want to decrease the number of working hours and increase十、Base64 pay.
工人要求减少工作decrease指事物在数量上、程度上逐渐减少的过程时间而增加工资。
reduce 可以表示尺寸、数量、程度或强度的减少，词义引伸之后，可以表示地位、处境、状况的降低。如:to reduce the speed,to reduce household expense,to be reduced to tears,to be reduced to ashes.
This greatly reduced the speed of the ship ,for there was er that if she trelled too quickly,this rudder would be torn away.
这大大减低了船速，因为如果它走得太快，这个舵会有被冲掉的危险。reduce 的名词为reduction,
reduce relax ease区别
映射(Mapping)对里的每个目标应用同一个作.即,如果你想把表单里每个单元格乘以二,那么把这个函数单独地应用在每个单元格上的作就属于mapping.指因没有担心和忧虑而轻松。
reduce
vt. 减少, 分解, 降低, 使衰退, 把...分解, 把...归纳
vi. 减少, 我： 恩，首先，是创建流。减肥, 缩小
relax
vi. 放松, 松懈, 松弛, 变从容, 休息, 休养
vt. 使松弛, 缓和, 使松懈, 使休息
ease
n. 安乐, 安逸, 悠闲
vt. 使安乐, 使安心, 减轻, 放松
vi. 减轻, 放松, 灵活地移动
reduce, relax 和 ease 这三个词都与"减轻"或"缓解"相关,但有以下区别:
1. reduce 意为"减少"或"缩小",表示把某物减少或缩小到更小的量、规模或强度。例如:
- Exercise and diet can reduce weight. 运动和饮食控制可以帮助减肥。
- We need to reduce waste to se the environment. 我们需要减少浪费以保护环境。
2. relax 意为"放松"或"缓解",表示压力、紧张感或束缚减轻或消失。例如:
- A warm bath can relax your muscles. 暖水浴可以帮助肌肉放松。
3. ease 意为"缓解"或"减轻",表示痛苦、障碍或困难得到一定的减轻。例如:
- The medicine ed ease the pain. 这种有助于减轻疼痛。
- The new regulations aim to ease trade restrictions. 新规定旨在缓解贸易限制。
- relax 指情绪或身体放松,减轻压力
- ease 指痛苦、困难或阻力得到缓解
三者都是表示一定程度的"减轻",但侧重点不同。reduce 着眼于数量减少,relax 关注精神和生理的放松,ease 则表示困境或痛楚得到一定缓解。
Ja9都快发布了,Ja8的十大新特性你了解多少呢
一、Lambda表达式
Lambda表达式可以说是Ja 8的卖点，她将函数式编程引入了Ja。Lambda允许把函数作为一个方法的参数，或者把代码看成数据。
一个Lambda表达式可以由用逗号分隔的参数列表、–>符号与函数体三部分表示。例如：
Arrays.asList( "p", "k", "u","f", "o", "r","k").forEach( e -> System.out.println( e ) );
1 Arrays.asList( "p", "k", "u","f", "o", "r","k").forEach( e -> System.out.println( e ) );
为了使现有函数更好的支持Lambda表达式，Ja
8引入了函数式接口的概念。函数式接口就是只有一个方法的普通接口。ja.lang.Runnable与ja.util.concurrent.Callable是函数式接口最典型的例子。为此，Ja
1 @FunctionalIntece
2 public intece Functional {
3 void mod();
我们可以在接口中定义默认方法，使用default关键字，并提供默认的实现。所有实现这个接口的类都会接受默认方法的实现，除非子类提供的自己的实现。例如：
1 public intece DefaultFunctionIntece {
2 default String defaultFunction() {
3 return "default function";
4 }
5 }
我们还可以在接口中定义静态方法，使用static关键字，也可以提供实现。例如：
1 public intece StaticFunctionIntece {
2 static String staticFunction() {
3 return "static function";
4 }
5 }
接口的默认方法和静态方法的引入，其实可以认为引入了C＋＋中抽象类的理念，以后我们再也不用在每个实现类中都写重复的代码了。值得注意的是， Stream作实际上是增强for循环的函数编程变式，没有元素下标的访问方式。
三、方法引用
通常与Lambda表达式联合使用，可以直接引用已有Ja类或对象的方法。一般有四种不同的方法引用：
构造器引用。语法是Class::new，或者更一般的Class< T >::new，要求构造器方法是没有参数；
静态方法引用。语法是Class::static_mod，要求接受一个Class类型的参数；
特定类的任意对象方法引用。它的语法是Class::mod。要求方法是没有参数的；
特定对象的方法引用，它的语法是instanc二、接口的默认方法与静态方法e::mod。要求方法接受一个参数，与3不同的地方在于，3是在列表元素上分别调用方法，而4是在某个对象上调用方法，将列表元素作为参数传入；
四、重复注解
8引入重复注解，这样相同的注解在同一地方也可以声明多次。重复注解机制本身需要用@Repeatable注解。Ja
8在编译器层做了优化，相同注解会以的方式保存，因此底层的原理并没有变化。
五、扩展注解的支持
Ja 8扩展了注解的上下文，几乎可以为任何东西添加注解，包括局部变量、泛型类、父类与接口的实现，连方法的异常也能添加注解。
六、Optional
Ja 8引入Optional类来防止空指针异常，Optional类是由Google的Gua项目引入的。Optional类实际上是个容器：它可以保存类型T的值，或者保存null。使用Optional类我们就不用显式进行空指针检查了。
七、Stream
Stream
API是把真正的函数式编程风格引入到Ja中。其实简单来说可以把Stream理解为MapReduce，当然Google的MapReduce的灵感也是来自函数式编程。她其实是一连串支持连续、并行聚集作的元素。从语法上看，也很像linux的管道、或者链式编程，代码写起来简洁明了，非常酷帅！
八、Date/Time API (JSR 310)
Ja 8新的Date-Time API (JSR 310)受Joda-Time的影响，提供了新的ja.time包，可以用来替代
ja.util.Date和ja.util.Calendar。一般会用到Clock、LocaleDate、LocalTime、LocaleDateTime、ZonedDateTime、Duration这些类，对于时间日期的改进还是非常不错的。
九、JaScript引擎Nashorn
Nashorn允许在JVM上开发运行JaScript应用，允许Ja与JaScript相互调用。
除了这十大新特性之外，还有另外的一些新特性：
并行（parallel）数组：支持对数组进行并行处理，主要是parallelSort()方法，它可以在多核机器上极大提高数组排序的速度。
并发（Concurrency）：在新增Stream机制与Lambda的基础之上，加入了一些新方法来支持聚集作。
Nashorn引擎jjs：基于Nashorn引擎的命令行工具。它接受一些JaScript源代码为参数，并且执行这些源代码。
类依赖分析器jdeps：可以显示Ja类的包级别或类级别的依赖。
JVM的PermGen空间被移除：取代它的是Metaspace（JEP 122）。
spark的windows怎么处理无限流
实现以下需求的方式有很多，其中就包含使用reduce()的求解方式，也算是实现起来比较简洁的一种吧。窗口函数，就是在DStream流上，以一个可配置的长度为窗口，以一个可配置的速率向前移动窗口，根据窗口函数的具体内容，分别对当前窗口中的这只有grouping operation是有状态的，因此grouping对输入顺序敏感。当grouping接收到的s的时间小于已经被处理过的s,也就是说到来的的是乱序时，则grouping算子将该乱序的插入相应的位置，且对应顺序之前产生的，则会相应的发送对应的totone，表示该是无效的。totone的payload与无效相同，仅在meta数据中，totone会被标记。这么做是为了保证totone在通过partition function时能被分配到相同的partition，从而保证与对应的由于乱序导致计算错误的走相同的路径。一波数据采取某个对应的作算子。
需要注意的是窗口长度，和窗口移动速率需要是batch time的整数倍。
1、window(windowLength, slideInterval)
该作由一个DStream对象调用，传入一个窗口长度参数，一个窗口移动速率参数，然后将当前时刻当前长度窗口中的元素取出形成一个新的DStream。
2、countByWindow(windowLength,slideInterval)
返回指定长度窗口中的元素个数。
注：需要设置checkpoint
3、countByValueAndWindow(windowLength,slideInterval, [numTasks])
统计当前时间窗口中元素值相同的元素的个数
注：需要设置checkpoint
在调用DStream上首先取窗口函数的元素形成新的DStream，然后在窗口元素形成的DStream上进行reduce。
5、reduceByKeyAndWindow(func,windowLength, slideInterval, [numTasks])
reduceByKeyAndWindow的数据源是基于该DStream的窗口长度中的所有数据进行计算。该作有一个可选的并发数参数。
6、reduceByKeyAndWindow(func, invFunc,windowLength, slideInterval, [numTasks])
这个窗口作和上一个的区别是多传入一个函数invFunc。前面的func作用和上一个reduceByKeyAndWindow相同，后面的invFunc是用于处理流出rdd的。
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