Data.js 是一个数据操作和持久化的 JS 库，支持 Node.js 和浏览器。
示例代码：
var populations = new Data.Hash();
populations.set('austria', 8402908);
populations.set('germany', 81742000);
populations.set('usa', 310955497);
// Access like a hash
populations.get('austria') // => 8402908
-
在JS中使用Date对象来表示一个时间，其中Date()为一个构造函数 如果直接使用构造函数创建一个Date对象，则会封装为当前代码执行时间 var d = new Date(); 如果想要显示一个指定的时间，则应该在构造函数中传入一个表示时间的字符串 var d2 = new Date("1/3/2019"); // 月/日/年 时间都为北京时间 对象名.getDate() //获取当前时
-
场景 平时在js中存储数据的场景还是很多的，比如： var data; $.get("http://demo.com/api", {}, function(res) { data = res; // ... }); 这时候ajax获取的数据被缓存到data中，这种场景及其普遍。假设突然这个被改成一个函数： function getData(params) { var d
-
<script type="text/javascript" src="js/jquery-1.7.2.min.js"></script> $(function () { $.getJSON("data.js", function (data) { var $jsontip = $("#indexpul
-
js切割字符串主要分为三种，一种是较为常见的通过单一字符将一个字符串切割成多字符串，另一种是通过多个字符将一个字符串切割成多字符串，最后一种是通过一个短字符串将一个长字符串切割成多字符串。 1.通过单一字符将字符串切割成多字符 var data= "外面在下雨，天气真冷，你现在到哪里了呀，我们待会一起吃饭吧。"; var str = data.split(','); 结果： str[0] =外面在
-
箭头函数： (参数1, 参数2, …, 参数N) => { 函数声明 } //相当于：(参数1, 参数2, …, 参数N) =>{ return 表达式; } (参数1, 参数2, …, 参数N) => 表达式（单一） // 当只有一个参数时，圆括号是可选的： (单一参数) => {函数声明} 单一参数 => {函数声明} // 没有参数的函数应该写成一对圆括号。 () => {函数声明} 2、o
-
Akka持久化使有状态的actor能留存其内部状态，以便在因JVM崩溃、监管者引起，或在集群中迁移导致的actor启动、重启时恢复它。Akka持久化背后的关键概念是持久化的只是一个actor的内部状态的的变化，而不是直接持久化其当前状态 （除了可选的快照）。这些更改永远只能被附加到存储，没什么是可变的，这使得高事务处理率和高效复制成为可能。有状态actor通过重放保存的变化来恢复，从而使它们可以重
-
Spark通过在操作中将其持久保存在内存中，提供了一种处理数据集的便捷方式。在持久化RDD的同时，每个节点都存储它在内存中计算的任何分区。也可以在该数据集的其他任务中重用它们。 我们可以使用或方法来标记要保留的RDD。Spark的缓存是容错的。在任何情况下，如果RDD的分区丢失，它将使用最初创建它的转换自动重新计算。 存在可用于存储持久RDD的不同存储级别。通过将对象(Scala，Java，Pyt
-
Redis 支持持久化，即把数据存储到硬盘中。 Redis 提供了两种持久化方式： RDB 快照（snapshot） - 将存在于某一时刻的所有数据都写入到硬盘中。 只追加文件（append-only file，AOF） - 它会在执行写命令时，将被执行的写命令复制到硬盘中。 这两种持久化方式既可以同时使用，也可以单独使用。 将内存中的数据存储到硬盘的一个主要原因是为了在之后重用数据，或者是为了防
-
不要害怕文件系统！ Kafka 对消息的存储和缓存严重依赖于文件系统。人们对于“磁盘速度慢”的普遍印象，使得人们对于持久化的架构能够提供强有力的性能产生怀疑。事实上，磁盘的速度比人们预期的要慢的多，也快得多，这取决于人们使用磁盘的方式。而且设计合理的磁盘结构通常可以和网络一样快。 关于磁盘性能的关键事实是，磁盘的吞吐量和过去十年里磁盘的寻址延迟不同。因此，使用6个7200rpm、SATA接口、RA
-
Spark 有一个最重要的功能是在内存中_持久化_ (或 缓存)一个数据集。
-
Spark最重要的一个功能是它可以通过各种操作（operations）持久化（或者缓存）一个集合到内存中。当你持久化一个RDD的时候，每一个节点都将参与计算的所有分区数据存储到内存中，并且这些 数据可以被这个集合（以及这个集合衍生的其他集合）的动作（action）重复利用。这个能力使后续的动作速度更快（通常快10倍以上）。对应迭代算法和快速的交互使用来说，缓存是一个关键的工具。 你能通过persi