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前端阿里面试—— 实现一个深拷贝

前言 深拷贝这个功能在开发中经常使用到,特别在对引用类型的数据进行操作时,一般会先深拷贝一份赋值给一个变量,然后在对其操作,防止影响到其它使用该数据的地方。 如何实现一个深拷贝,在面试中出现频率一直居高不下。因为在实现一个深拷贝过程中,可以看出应聘者很多方面的能力。 本专栏将从青铜到王者来介绍怎么实现一个深拷贝,以及每个段位对应的能力。 青铜段位 JSON.parse(JSON.stringify(data)) 复制代码 这种写法非常简单,而且可以应对大部分的应用场景,但是它有很大缺陷的。如果你不知道它有那些缺陷,而且这种实现方法体现不出你任何能力,所以这种实现方法处于青铜段位。 如果对象中存在循环引用的情况也无法正确实现深拷贝。 const a = { b: 1, } a.c = a; JSON.parse(JSON.stringify(a)); 如果data里面有时间对象,则JSON.stringify后再JSON.parse的结果,时间将只是字符串的形式。而不是时间对象。 const a = { b: new Date(1536627600000), } console.log(...

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Standalone 是 Spark 自身提供的一种主从集群部署模式。本文讲述一个常规1主多从的集群部署模式,该模式下master服务依靠Rainbond平台监控保障其可用性,支持重新调度重启。 worker服务可以根据需要伸缩多个节点。 部署效果截图如下: <center>Rainbond 部署效果图</center> <center>Spark master UI 图</center> 部署步骤 开始前,你需要完成Rainbond平台的安装和搭建,参考Rainbond 安装与部署 本参考文档适合已掌握Rainbond 基础操作的同学,因此如果你还刚接触Rainbond平台,请先参考 Rainbond 快速入门指南 部署单实例的master服务 部署spark-master,采用Rainbond基于Docker镜像创建组件: bde2020/spark-master:3.0.1-hadoop3.2 确认创建检测成功后选择高级设置进行三个特殊设置。 在环境变量模块中添加环境变量 SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS=-Dspark...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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