map和doc文件输出

MapGIS工程输出详解
李亮
【期刊名称】《山东煤炭科技》
【年(卷),期】2009(000)006
【摘要】该文介绍了MapGIS图件在工程输出时的相关设置及打印过程中出现问题的解决方案.
【总页数】3页(P89-91)
【作者】李亮
【作者单位】山西省地球物理化学勘查院,山西,运城,044004
【正文语种】中文
【中图分类】TP39
【相关文献】
1.基于MAPGIS输出功能的改进设计 [J], 余小军
2.MAPGIS软件平台下地图点位坐标批量输出探讨 [J], 雷恩;孔祥福
3.浅谈MAPGIS打印输出的解决方法 [J], 沈燕
4.MAPGIS下图件输出方法详解 [J], 董秀玲
5.MapGIS图形数据的单工程输出技巧 [J], 李国华
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ArcMap 地图编辑与制图输出一、实验目的：1)熟悉ArcMap基本操作，掌握数据加载的方法和对地图的一般编辑操作；2)掌握地图中要素矢量化及编辑操作3)掌握地图符号化的相关内容和操作；4)掌握自动标注、地图整饰和输出的相关内容和操作方法，对数字地图制图有初步的认识。

二、实验内容：制作华农地图三、实验数据：华农地图数据\gisData\ map.mxd，其中包含：（1）点图层：饭堂，超市，银行（2）线图层：校园边界，校外干道，校巴线路，主干道，小道（3）面图层：院楼，饭堂，水体，体育场地面，图书馆& 校医院，学生宿舍，教学楼，教师宿舍楼，校区数据存放于同目录文件夹中。

四、要求1. 新建要素图层，要素的矢量化1）新建图层新建点图层：饭堂_new,新建线图层：校外干道_new,新建面图层：校区_new,2）要素矢量化打开map.mxd，将新建的图层增加到map.mxd，并参照饭堂、校外干道、校区图层的数据，对数据进行矢量化编辑，构建新的饭堂_new，校外干道_new，校区_new图层数据。

2、要素的符号化显示：1 ）面图层：校区图层中共有4个区，将这4个区按照Name字段来用分类色彩表示。

2 ）面图层：院楼，饭堂，水体，体育场地面，图书馆& 校医院，学生宿舍，教学楼，教师宿舍楼，各图层分别按不同的颜色来表示，颜色自定。

3）线图层：校外干道，主干道，小道，根据道路的等级，分别使用不同线宽、颜色来表示。

4）线图层：校园边界，：橘黄色，Width : 1 ；样式：Dashed : 6 : 1。

5）线图层：校巴线路，使用不同线宽、符号来表示6）点图层：饭堂，超市，银行，分别采用不同点状符号表示，符号尺寸为123. 注记标注1 ）对校区图层使用Name 字段使用自动标注，标注统一使用Country2 样式，大小为16。

2 ）对院楼图层区使用Name 字段使用自动标注，大小为13，字体、颜色自定。

JasperReport5.6.1 编码及Studio使用目录目录1.JasperReport编码 (1)1.1.加入Jar包 (1)1.2.生成报表传给客户端 (1)1.3.报表另存为多种格式 (2)2.JasperSoft Studio报表设计器使用 (5)2.1.简介 (5)2.1.1.报表生命周期 (5)2.1.2.界面 (6)2.2.基本使用 (7)2.2.1.配置数据连接（数据适配器） (7)2.2.2.创建新报表 (12)2.2.3.设置查询语句 (15)2.2.4.报表各部分组成 (16)2.2.5.制作明细表 (16)2.2.5.1.添加表头 (16)2.2.5.2.添加字段 (18)2.2.5.3.设定PDF字体 (19)2.2.5.4.设定边框 (20)2.2.5.5.设定栏高 (21)2.2.5.6.设置字段域 (22)2.2.6.参数的使用 (23)2.2.6.1.添加参数 (23)2.2.6.2.程序中传递参数 (24)2.2.6.3.报表模板接收参数 (24)2.2.7.自定义变量的使用 (24)2.2.7.1.顺序号 (24)2.2.7.2.小计 (26)2.2.7.3.合计 (28)2.2.7.3.1.表头合计 (28)2.2.7.3.2.表尾合计 (28)2.3.报表设计器进阶 (30)2.3.1.分组报表 (30)2.3.2.图形报表 (33)2.3.3.子报表 (35)2.3.3.1.制作父报表 (35)2.3.3.2.制作子报表 (36)2.3.3.3.子报表自适应行高 (41)1.JasperReport编码下面详细说明一下如何利用JasperReport实现自己系统中的报表功能。

1.1. 加入Jar包首先在工程中加入核心类包。

解压从官网上下载的压缩包，在dist目录中可以找到“jasperreports-5.6.1.jar”和“jasperreports-fonts-5.6.1.jar”，复制到项目WEB-INF/lib下，加入到Eclipse的构建配置中。

MapReduce工作原理1 MapReduce原理（一）1.1 MapReduce编程模型MapReduce采用"分而治之"的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。

简单地说，MapReduce 就是"任务的分解与结果的汇总"。

在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器角色有两个：一个是JobTracker；另一个是TaskTracker，JobTracker是用于调度工作的，TaskTracker是用于执行工作的。

一个Hadoop集群中只有一台JobTracker。

在分布式计算中，MapReduce框架负责处理了并行编程中分布式存储、工作调度、负载均衡、容错均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题，把处理过程高度抽象为两个函数：map和reduce，map负责把任务分解成多个任务，reduce负责把分解后多任务处理的结果汇总起来。

需要注意的是，用MapReduce来处理的数据集（或任务）必须具备这样的特点：待处理的数据集可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。

1.2 MapReduce处理过程在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个Job，每个Job又可以分为两种阶段：map阶段和reduce阶段。

这两个阶段分别用两个函数表示，即map函数和reduce函数。

map函数接收一个<key,value>形式的输入，然后同样产生一个<key,value>形式的中间输出，Hadoop函数接收一个如<key,(list of values)>形式的输入，然后对这个value集合进行处理，每个reduce产生0或1个输出，reduce的输出也是<key,value>形式的。

一切都是从最上方的user program开始的，user program链接了MapReduce库，实现了最基本的Map函数和Reduce函数。