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why do not
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YARN的概述YARN是一个资源调度平台,负责为运算程序提供服务器运算资源,相当于一个分布式的操作系统平台,而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序YARN是Hadoop2.x版本中的一个新特性。它的出现其实是为了解决第一代MapReduce编程框架的不足,提高集群环境下的资源利用率,这些资源包括内存,磁盘,网络,IO等。Hadoop2.X版本中重新设计的这个YARN集群
- Amazon EFS:云端弹性文件系统的多元化应用场景
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运维EFSAWS
引言AmazonElasticFileSystem(EFS)作为AWS生态系统中的关键组件,为用户提供了一个可扩展、完全托管的弹性NFS文件系统。本文将深入探讨EFS的多样化应用场景,帮助读者了解如何在不同的业务需求中充分利用这一强大的存储解决方案。1.大数据分析与处理在大数据时代,EFS为企业提供了理想的存储平台,支持海量数据的存储和高性能分析。应用:Hadoop、Spark等大数据框架优势:高
- 计算机毕业设计Python+Spark+LSTM微博大屏情感分析 微博大数据分析 微博情感分析 微博爬虫可视化 微博数据分析 微博采集分析平台
计算机毕业设计大神
开发技术前端:vue.jsechartswebsocket后端API:springboot+spark+mybatis爬虫/算法:python、lstm情感分析(python实现)数据库:mysql创新点1.python+spark+springboot+vue.js综合开发平台属于我们自研一站式开发平台,该平台搭建一个java工程,不仅可以调用大数据框架Spark进行数据分析,还可以使用java
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1、Flink如何保证精确一次性消费Flink保证精确一次性消费主要依赖于两种Flink机制1、Checkpoint机制2、二阶段提交机制Checkpoint机制主要是当Flink开启Checkpoint的时候,会往Source端插入一条barrir,然后这个barrir随着数据流向一直流动,当流入到一个算子的时候,这个算子就开始制作checkpoint,制作的是从barrir来到之前的时候当前算
- 数仓:用户行为类指标一网打尽
大数据左右手
大数据大数据
前言用户行为分析是对用户在产品或触点上产生的行为及行为背后的数据进行分析,通过构建用户行为数据分析体系或者用户画像,来改变产品、营销、运营决策,实现精细化运营,指导业务增长。总之,很重要。关注公众号,回复关键字【资料】,获取【10万字大数据框架面试知识点】与【大数据开发的命令手册】先来看下用户类行为指标说明,然后下面详解常写的指标。指标名称解释说明新增用户首次联网使用应用的用户,如果一个用户首次打
- 数仓:事实表设计方法,原则和三种类型选择
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关注公众号,回复关键字【资料】,获取【10万字大数据框架面试知识点】与【大数据开发的命令手册】事实表设计方法事实表作为数据仓库维度建模的核心,紧紧围绕着业务过程来设计。其包含与该业务过程有关的维度引用(外键)以及该业务过程的度量。一般设计会遵循以下四个步骤:1.选择业务过程及确定事实表类型通常情况下,一个业务过程对应一张事实表。2.声明粒度精确定义每张事实表的每行数据表示什么,按照业务尽可能选择最
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前言在大数据分布式中,分区,分桶,分片是设计框架的重点。此篇就来总结各个框架。建议收藏目录Hive分区与分桶ES分片Kafka分区HBase分区Kudu分区HiveHive分区是按照数据表的某列或者某些列分为多区,在hive存储上是hdfs文件,也就是文件夹形式。现在最常用的跑T+1数据,按当天时间分区的较多。把每天通过sqoop或者datax拉取的一天的数据存储一个区,也就是所谓的文件夹与文件。
- 【Kafka系列】Kafka线上集群部署方案
Hyatt1024
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目录前言操作系统磁盘磁盘容量带宽小结前言Kafka线上集群部署方案怎么做?既然是集群部署,那必然就要有多个Kafka节点机器,且需要仔细地考量各种因素,结合自身的业务需求而制定。下面分别从操作系统、磁盘、磁盘容量和带宽等方面探讨一下。操作系统首先我们先看看要把Kafka安装到什么操作系统上。说起操作系统,可能你会问Kafka不是JVM系的大数据框架吗?Java又是跨平台的语言,把Kafka安装到不
- Ranger概述及安装配置
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一、前序希望拥有一个框架,可以管理大多数框架的授权,包括:hdfs的目录读写权限各种大数据框架中的标的权限,列级(字段)权限,甚至行级权限,函数权限(UDF)等相关资源的权限是否能帮忙做书库脱敏Ranger框架应运而生。二、Ranger2.1、什么是rangerApacheRanger是一个用来在Hadoop平台上进行监控,启动服务,以及全方位数据安全访问管理的安全框架。Ranger愿景是在Apa
- Dinky为大数据框架Flink提供交互式平台,让你学习 FlinkSQL 更加轻松,并且掌握Flink技能!
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介绍:Dinky,原名Dlink,于2022年1月17日更名,英译为“小巧而精致的”,体现了其轻量级和复杂大数据开发能力的特征。它是一个基于ApacheFlink的一站式实时计算平台,致力于流批一体和湖仓一体的探索与实践。作为一个开箱即用、易扩展的平台,Dinky可以方便地连接OLAP、数据湖等众多框架。通过Dinky,用户可以更加便捷地进行FlinkSQL的开发和管理。此外,为了满足不同需求,D
- 大数据框架NiFi学习网站,让你的数据分析技能瞬间升级!
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NiFi,全名“NiagaraFiles”,是一款由Apache软件基金会开发和维护的开源数据集成工具。该系统最初由美国国家安全局(NSA)的JoeWitt于2006年创建,并于2014年贡献给Apache社区,随后在2015年成为Apache顶级项目之一。NiFi的设计目的主要是为了自动化系统之间的数据流。它提供了一个易于使用、功能强大且可靠的流式数据处理和分发系统,支持从多种数据源动态拉取数据
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土冥王
首先来看看Hadoop是什么?Hadoop是一个开源的大数据框架Hadoop是一个分布式计算的解决方案Hadoop=HDFS(分布式文件系统)+MapReduce(分布式计算)Hadoop的两个核心:HDFS分布式文件系统:存储是大数据技术的基础MapReduce编程模型:分布式计算是大数据应用的解决方案先来介绍第一个核心——HDFS,它有三个特点:普通的成百上千的机器构成按TB甚至PB为单位的大
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一.业务分析此次案例中,我们面临的业务需求时,有一张mysql表里存储了千万级别的数据,每次业务流程结束,这张表中就会增加至少8万条数据,而我们的系统要做的就是把这些数据按不同的需求统计展示,在代码中有大量的复杂计算和复杂sql语句,,并且该系统的业务会经常发生变化,这让整个系统变得缓慢和难以维护,即使在使用redis作为我们的缓冲层,也无法很好的解决查询效率问题,毕竟第一次加载真的太慢了,在面临
- Flink 内容分享(二十七):Hadoop vs Spark vs Flink——大数据框架比较
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大数据开发离不开各种框架,我们通过学习ApacheHadoop、Spark和Flink之间的特征比较,可以从侧面了解要学习的内容。众所周知,HadoopvsSparkvsFlink是快速占领IT市场的三大大数据技术,大数据岗位几乎都是围绕它们展开。本文,将详细介绍三种框架之间的区别。1.数据处理Hadoop:为批处理而构建的Hadoop,它一次性在输入中获取大量数据集,对其进行处理并产生结果。批处
- 大数据框架介绍
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大数据学习必备三个框架Hadoop,Spark,Storm大数据的主要特点为数据量大(Volume),数据类别复杂(Variety),数据处理速度快(Velocity)和数据真实性高(Veracity),合起来被称为4V。大数据分析(BigDataAnalysis):大数据,表面上看就是大量复杂的数据,这些数据本身的价值并不高,但是对这些大量复杂的数据进行分析处理后,却能从中提炼出很有价值的信息。
- Spark权威指南(中文版)--第23章 生产环境中的结构化流
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SparkTheDefinitiveGuide(Spark权威指南)中文版。本书详细介绍了Spark2.x版本的各个模块,目前市面上最好的Spark2.x学习书籍!!!关注:登峰大数据,阅读中文Spark权威指南(完整版),系统学习Spark大数据框架!如果您觉得作者翻译的内容有帮助,请分享给更多人。您的分享,是作者翻译的动力本书前几章已经从用户的角度介绍了结构化流。这自然是应用程序的核心。本章将
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介绍:ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务,最初由雅虎创建,现在广泛应用于解决分布式系统中的数据同步、配置管理、命名服务等问题。它提供了一个树形结构的命名空间,类似于文件系统,允许用户在该命名空间中创建节点、读取节点数据、监视节点变化等操作。ZooKeeper的设计目标是为分布式应用提供可靠的、高性能的、易用的服务,包括维护配置信息,命名服务,提供分布式同步和集群服务。值得一提的是,Zoo
- 大数据框架DolphinScheduler学习网站:让你的任务调度更高效!
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介绍:ApacheDolphinScheduler是一个分布式、易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统ApacheDolphinScheduler是一个分布式、易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统,其致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用。DolphinScheduler适用于企业级场景,提供了一个可视化操作任务、工作流和全生命周期数据处理过程的解
- 从零开始学大数据框架Hudi,这些学习网站,助你一臂之力!
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介绍:ApacheHudi是一个开源的流数据湖平台,由Uber开发并现在已经成为Apache的顶级项目。Hudi的设计使得您可以在Hadoop兼容的存储之上存储大量数据,并且它提供了两种原语,除了经典的批处理之外,还可以在数据湖上进行流处理。Hudi将核心仓库和数据库功能直接带到数据湖中,包括表、事务、高效的upserts/删除、高级索引、流式摄取服务、数据群集/压缩优化以及并发,同时保持数据以开
- 使用Apache Spark比较Python和Scala for Data Science
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ApacheSpark是一个分布式计算框架,可以简化和加速数据处理和分析工作流程,适用于处理大型数据集的数据科学家和工程师。它为原型设计提供统一的界面,并构建生产质量应用程序,使其特别适合敏捷方法。我个人认为Spark将不可避免地成为机器学习和数据科学事实上的大数据框架。尽管对Spark有不同看法,但我们假设数据科学团队希望开始将其作为主要技术。编程语言的选择通常是一个两难选择。我们应该在Pyth
- Hadoop,Hive和Spark大数据框架的联系和区别
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Hadoop,Hive和Spark是大数据相关工作中最常用的三种框架。1Hadoophadoop是一个分布式计算框架,是大数据处理的基石,大多其他框架都是以hadoop为基础。Hadoop主要包括两个方面,分别是分布式存储框架(HDFS)和分布式计算框架(Mapreduce)。1.1HDFS分布式存储HDFS全称为hadoopdistributedfilesystem。HDFS本质上也是一个文件系
- kmeans设置中心_Spark分布式机器学习源码分析:Kmeans族聚类
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Spark是一个极为优秀的大数据框架,在大数据批处理上基本无人能敌,流处理上也有一席之地,机器学习则是当前正火热AI人工智能的驱动引擎,在大数据场景下如何发挥AI技术成为优秀的大数据挖掘工程师必备技能。本文采用的组件版本为:Ubuntu19.10、Jdk1.8.0_241、Scala2.11.12、Hadoop3.2.1、Spark2.4.5,老规矩先开启一系列Hadoop、Spark服务与Spa
- Hadoop的介绍与安装
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1Hadoop的简介Hadoop是一个开源的大数据框架,是一个分布式计算的解决方案。Hadoop是由java语言编写的,在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架,其核心部件是HDFS与MapReduce。HDFS是一个分布式文件系统:引入存放文件元数据信息的服务器Namenode和实际存放数据的服务器Datanode,对数据进行分布式储存和读取。MapReduce是一个分布式
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车联网海量数据存储与分析是典型的大数据应用场景:车载终端连接车辆内部CAN控制总线,实时收集车辆数据。一部分数据通过无线通讯方式及时传给后台以满足对车辆状态及故障状态实时监控的需求;其余大部分数据将先进行本地存储(如SD卡),再通过离线导入存储在大数据框架中,以便后续进行深度挖掘。恒润科技针对车联网大数据平台(后称‘大数据平台’)的架构规划请见下图。数据源大数据平台的数据源包括两类数据:•车载终端
- 车联网大数据框架_车联网大数据:发展、支撑与应用
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智能交通是自动化领域研究的热点方向之一,小编整理了IEEE/CAAJournalofAutomaticaSinica和《自动化学报》近期发表的智能交通文章,欢迎阅读~1.加拿大滑铁卢大学沈学民(ShermanShen)教授:车联网大数据:发展、支撑与应用(Internetofvehiclesinbigdataera)随着智能交通向更安全、更高效、自动化、可娱乐的全方位发展,车载环境下的信息技术,包
- Hadoop入门笔记
阳宝宝的向日葵
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第1章Hadoop概述1.1Hadoop是什么1.2Hadoop发展历史(了解)1.3Hadoop三大发行版本(了解)Hadoop三大发行版本:Apache、Cloudera、Hortonworks。Apache版本最原始(最基础)的版本,对于入门学习最好。2006Cloudera内部集成了很多大数据框架,对应产品CDH。2008Hortonworks文档较好,对应产品HDP。2011Horton
- HBase初识之学生心得总结
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一、HBase简介1.1定义--1.HBase是什么?1.分布式2.可扩展3.支持海量数据的存储4.NoSQL的数据库。--2.说明:a、NoSQL:NotonlySQL,不仅仅是一个数据库b、是基于谷歌的三篇论文之bigtable生成的。c、HBase:理解为Hadoopbase--3.大数据框架:a、数据的存储:hdfs/hive/hbaseb、数据的传输:flume/sqoopc、数据的计算
- Spark分布式机器学习源码分析:线性模型
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Spark是一个极为优秀的大数据框架,在大数据批处理上基本无人能敌,流处理上也有一席之地,机器学习则是当前正火热AI人工智能的驱动引擎,在大数据场景下如何发挥AI技术成为优秀的大数据挖掘工程师必备技能。本文结合机器学习思想与Spark框架代码结构来实现分布式机器学习过程,希望与大家一起学习进步~本文采用的组件版本为:Ubuntu19.10、Jdk1.8.0_241、Scala2.11.12、Had
- 大数据应用开发线上班(学徒班)课程大纲
泰迪智能科技
大数据项目实战大数据人工智能python
互联网技术突飞猛进,人们进去信息爆炸时代,大数据人才也成为当今社会最后欢迎的群体。泰迪智能科技大数据应用开发线上班课程使用当下流行的Hadoop+Spark大数据框架,全面、深入地探讨了大数据开发、大数据分析、数据仓库等技术。课程按照企业实际岗位需求进行编排设计,所有内容皆以企业实际项目作为贯穿。大数据应用开发线上班课程大纲主要包括:阶段一大数据基础Java编程基础MySQL数据库基础MySQL实
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
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数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s