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变量可变性问题

从FP的角度, Clojure中变量是不可变的, 改变一个变量实际是创建一个新的变量 所以所有的change都需要通过参数的不断传递... 如下面的例子, => (defrecord Employee [name room]) backtype.storm.util.Employee => (def emp (Employee. "John Smith" 304)) #'backtype.storm.util/emp => (:name emp) "John Smith" => (assoc emp :room 309) #backtype.storm.util.Employee{:name "John Smith", :room 309} => (println emp) #backtype.storm.util.Employee{:name John Smith, :room 304} Clojure是一个妥协的语言, 不单纯的从FP的角度思考, 也需要从OO的角度思考, 你可以认为这是灵活的体现 所以有时候, 单纯的依赖参数的传递很麻烦...虽然很p...

超越Hadoop的大数据分析之第一章介绍:为什么超越Hadoop Map-Reduce

本文翻译自《BIG DATA ANALYTICS BEYOND HADOOP》译者:吴京润 译者注:本文是本书第一章的开头,第一章其它部分由其他人翻译。 你可能是一个视频服务提供商,而你想基于网络环境动态的选择合适的内容分发网络来优化终端用户的体验。或者你是一个政府监管机构,需要为互联网页进行色情或非色情的分类以便过滤色情页面,同时还要做到高吞吐量以及实时性。或者你是一个通讯/移动服务提供商——要么你在这样的公司工作——而你担心客户流失(客户流失意味着,老用户离开而选择竞争对手,或者新用户加入竞争对手)。你一定非常想知道前一天有哪些客户在tweeter上抱怨你的服务。或者你是个零食店主,而你非常想对你的客户做购买预测,这样你就可以为你商品做更多有针对性的促销活动,并期望销售额由此带来的增长。或者你是一家医疗保险公司,当务之急是计算某位客户明年住院的概率,以便适当的修改的保费。或者你是一家金融产品公司的CTO,而公司希望拥有实时交易/预测算法,帮助确认损益表底线。或者你为一家电子制造公司工作,而你想在试运行期间预测故障、查明故障根源,以便在后来的实际运行中有效。这要归功于大数据分析创造的...

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