- 分布式离线计算—Spark—基础介绍
测试开发abbey
人工智能—大数据
原文作者:饥渴的小苹果原文地址:【Spark】Spark基础教程目录Spark特点Spark相对于Hadoop的优势Spark生态系统Spark基本概念Spark结构设计Spark各种概念之间的关系Executor的优点Spark运行基本流程Spark运行架构的特点Spark的部署模式Spark三种部署方式Hadoop和Spark的统一部署摘要:Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架Spar
- 数据中台建设方案-基于大数据平台(下)
FRDATA1550333
大数据数据库架构数据库开发数据库
数据中台建设方案-基于大数据平台(下)1数据中台建设方案1.1总体建设方案1.2大数据集成平台1.3大数据计算平台1.3.1数据计算层建设计算层技术含量最高,最为活跃,发展也最为迅速。计算层主要实现各类数据的加工、处理和计算,为上层应用提供良好和充分的数据支持。大数据基础平台技术能力的高低,主要依赖于该层组件的发展。本建设方案满足甲方对于数据计算层建设的基本要求:利用了MapReduce、Spar
- 大数据秋招面经之spark系列
wq17629260466
大数据spark
文章目录前言spark高频面试题汇总1.spark介绍2.spark分组取TopN方案总结:方案2是最佳方案。3.repartition与coalesce4.spark的oom问题怎么产生的以及解决方案5.storm与flink,sparkstreaming之间的区别6.spark的几种部署方式:7.复习spark的yarn-cluster模式执行流程:8.spark的job提交流程:9.spar
- Spark MLlib模型训练—回归算法 GLR( Generalized Linear Regression)
猫猫姐
Spark实战回归spark-ml线性回归spark
SparkMLlib模型训练—回归算法GLR(GeneralizedLinearRegression)在大数据分析中,线性回归虽然常用,但在许多实际场景中,目标变量和特征之间的关系并非线性,这时广义线性回归(GeneralizedLinearRegression,GLR)便应运而生。GLR是线性回归的扩展,能够处理非正态分布的目标变量,广泛用于分类、回归以及其他统计建模任务。本文将深入探讨Spar
- Spark编程实验五:Spark Structured Streaming编程
Francek Chen
Spark编程基础spark大数据分布式syslog
目录一、目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、Syslog介绍2、通过Socket传送Syslog到Spark3、Syslog日志拆分为DateFrame4、对Syslog进行查询四、结果分析与实验体会一、目的与要求1、通过实验掌握StructuredStreaming的基本编程方法;2、掌握日志分析的常规操作,包括拆分日志方法和分析场景。二、实验内容1、通过Socket传送Syslog到Spar
- 数据清洗
扣篮的左手
importorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectDataCleaning{defmain(args:Array[String]):Unit={valspark=SparkSession.builder().appName("DataCleaning").master("local[2]").getOrCreate()valaccess=spark.spar
- spark sql 数据类型转换_spark sql时间类型转换以及其他
weixin_39535527
sparksql数据类型转换
1.sparksql的日期转换一般使用两种形式第一种使用to_timestamp(REACHTIME1,"yyyy-MM-ddHH24:mi:ss")//它将字符串时间转换为日期类型例如2018-10-1012:34:43第二种使用时间戳的形式to_timestamp(a.REACHTIME,"yyyy-MM-ddHH24:mi:ss")//转后是1970年至今的时间戳一大长串数据2.如果spar
- Python调用pyspark报错整理
赫加青空
Pythonspark大数据python开发语言
前言Pycharm配置了SSH服务器和Anaconda的python解释器,如果没有配置可参考大数据单机学习环境搭建(8)Linux单节点Anaconda安装和Pycharm连接Pycharm执行的脚本执行如下pyspark_model.py的python脚本,构建SparkSession来执行sparksql"""脚本名称:Pycharm使用pyspark测试功能:Pycharm远程执行spar
- SAP 电商云 Spartacus UI 的 External Routes 设计明细
JerryWang_汪子熙
作为单页应用程序(SPA),Spartacus使用AngularrouterLink指令,根据设计,该指令不会从后端的Web服务器中加载新的页面。因此,Spartacus通常只允许用户在应用程序本身内导航。换句话说,Spartacus通常只加载单页应用程序中的视图。但是,如果您要从传统店面系统(例如SAPCommerceAccelerator)逐步(和逐个路由)迁移到Spartacus,则Spar
- Pyspark
李明朔
机器学习spark-ml
文章目录一、SparkCore1.SparkContext:2.SparkSession3.RDD4.Broadcast、Accumulator:5.Sparkconf6.SparkFiles7.StorageLevel二、SparkSQL1.读取数据2.保存/写入数据3.Dataframes3.pysparkSQL函数三、SparkStreaming四、MLlib一、SparkCore在Spar
- Spark学习(8)-SparkSQL的运行流程,Spark On Hive
技术闲聊DD
大数据hivespark学习
1.SparkSQL的运行流程1.1SparkRDD的执行流程回顾1.2SparkSQL的自动优化RDD的运行会完全按照开发者的代码执行,如果开发者水平有限,RDD的执行效率也会受到影响。而SparkSQL会对写完的代码,执行“自动优化”,以提升代码运行效率,避免开发者水平影响到代码执行效率。这是因为:RDD:内含数据类型不限格式和结构。DataFrame:100%是二维表结构,可以被针对Spar
- 设计模式——管道模式(并发模式)
码上得天下
设计模式sparkbigdata
1、pipeline简介pipeline又称为管道,是一种在计算机普遍使用的技术。举个最普遍的例子,如下图所示cpu流水线,一个流水线分为4部分,每个部分可以独立工作,于是可以处理多个数据流。linux管道也是一个常用的管道技术,其字符处理功能十分强大,在面试过程中常会被问到。在分布式处理领域,由于管道模式是数据驱动,而目前流行的Spark分布式处理平台也是数据驱动的,两者非常合拍,于是在spar
- Spark SQL基础
小希 fighting
sparksql大数据
SparkSQL基本介绍什么是SparkSQLSparkSQL是Spark多种组件中其中一个,主要是用于处理大规模的结构化数据什么是结构化数据:一份数据,每一行都有固定的列,每一列的类型都是一致的我们将这样的数据称为结构化的数据例如:mysql的表数据1张三202李四153王五184赵六12SparkSQL的优势1-SparkSQL既可以编写SQL语句,也可以编写代码,甚至可以混合使用2-Spar
- Spark的错误处理与调试技巧
晓之以理的喵~~
Sparksparkajax大数据
ApacheSpark是一个强大的分布式计算框架,用于处理大规模数据。在开发和运行Spark应用程序时,经常会遇到各种错误和问题。了解Spark的错误处理与调试技巧是解决这些问题的关键。本文将深入探讨Spark中常见的错误类型、调试工具和技巧,并提供丰富的示例代码,以帮助大家更好地理解和解决问题。Spark中的常见错误类型在开发Spark应用程序时,可能会遇到各种错误类型。以下是一些常见的Spar
- Spark集群- 连接hadoop、hive集群
heichong
目的使spark代码提交到集群运行时,能够操作hdfs、hive等保证所有spark机器都能解析hadoop集群的机器名称如果spark和hadoop部署在同样的集群,则可以省略这一步如果spark和hadoop部署在不同的集群,则需要配置hosts文件复制hdfs、hive配置文件至$SPAR_HOME/conf/文件夹下hdfs、hive配置文件为:core-site.xmlhdfs-site
- 【Hadoop】YARN简介(YARN产生的技术需求/YARN的基本架构)
不怕娜
hadoop架构大数据
YARN产生的技术需求YARN的基本架构ResourceManagerNodeManagerApplicationMasterContainerHDFS与YARNYARN产生的技术需求YARN是Hadoopv2.0引入的核心组件。YARN从某种那个意义上来说应该算做是一个云操作系统,它负责集群的资源管理和任务调度,在YARN之上可以开发各类的应用程序,例如批处理MapReduce,内存处理Spar
- LAS Spark+云原生:数据分析全新解决方案
字节数据平台
云原生数据分析大数据数据库火山引擎
更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群随着数据规模的迅速增长和数据处理需求的不断演进,云原生架构和湖仓分析成为了现代数据处理的重要趋势。在这个数字化时代,企业面临着海量数据的挑战和机遇,而构建可扩展、灵活且高效的数据分析平台成为了迫切的需求。文章主要介绍了火山引擎湖仓一体分析服务LAS(下文以LAS指代)基于Spark的云原生湖仓分析实践,利用Spar
- Spark入门
yujkss
#Spark
文章目录学习链接简介ApacheSpark历史ApacheSpark的功能Spark的使用场景学习链接从官网http://spark.apache.org/开始学习吧http://spark.apache.org/docs/latest/sql-ref-syntax-dml-insert-into.htmlhttps://sparkbyexamples.com/spark/explode-spar
- SpringBoot集成websocket(5)|(使用OkHttpClient实现websocket以及详细介绍)
Oak科技
websocketspringbootwebsocket后端
SpringBoot集成websocket(5)|(使用OkHttpClient实现websocket以及详细介绍)文章目录SpringBoot集成websocket(5)|(使用OkHttpClient实现websocket以及详细介绍)@[TOC]前言一、初始化OkHttpClient1.OkHttpClient实现二、websocket服务代码实现1.websocket服务端实现2.Spar
- Spark分布式内存计算框架
Francek Chen
大数据技术基础Spark编程基础spark大数据分布式
目录一、Spark简介(一)定义(二)Spark和MapReduce区别(三)Spark历史(四)Spark特点二、Spark生态系统三、Spark运行架构(一)基本概念(二)架构设计(三)Spark运行基本流程四、Spark编程模型(一)核心数据结构RDD(二)RDD上的操作(三)RDD的特性(四)RDD的持久化(五)RDD之间的依赖关系(六)RDD计算工作流五、Spark的部署方式一、Spar
- SeaTunnel 2.1.3 任务执行流程源码解析
EdwardsWang丶
大数据平台-架构之道java大数据flink
前言:最近因为公司业务需求,调研了一下SeaTunnel的工作原理,现在记录下来,也分享给大家共同学习。一、SeaTunnel是啥,有什么用ApacheSeaTunnel是下一代高性能、分布式、海量数据集成框架。通过我们努力让Spark、Flink的使用更简单、更高效,将行业的优质经验和我们对Spar、Flinkk的使用固化到产品SeaTunnel中,显着降低学习成本,加速分布式数据处理能力的部署
- 京东:Flink SQL 优化实战
Apache Flink
算法大数据编程语言数据库python
摘要:本文作者为京东算法服务部的张颖和段学浩,并由ApacheHivePMC,阿里巴巴技术专家李锐帮忙校对。主要内容为:背景FlinkSQL的优化总结Tips:点击「阅读原文」报名参加8.7ApacheFlinkMeetup~GitHub地址欢迎大家给Flink点赞送star~一、背景目前,京东搜索推荐的数据处理流程如上图所示。可以看到实时和离线是分开的,离线数据处理大部分用的是Hive/Spar
- [Spark版本更新]--2.3.0发行说明(二)
浅汐王
新功能·[SPARK-3181]-使用Huber估计器添加鲁棒回归算法·[SPARK-4131]-支持“通过查询将数据写入文件系统”·[SPARK-12139]-Hive查询的REGEX列规范·[SPARK-14516]-聚类评估器·[SPARK-15689]-数据源APIv2·[SPARK-15767]-SparkR中的决策树回归封装·[SPARK-16026]-基于成本的优化器框架·[SPAR
- 大数据学习(22)-spark
viperrrrrrr
大数据学习spark
&&大数据学习&&系列专栏:哲学语录:承认自己的无知,乃是开启智慧的大门如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦Spark是一个基于内存计算的大数据并行计算框架,具有快速、易用、通用等特点。它支持多种数据处理模式,包括批处理、迭代算法、交互式查询、流处理等,可以一站式地完成大数据领域的离线批处理、交互式查询、流式计算、机器学习、图计算等常见的任务。Spark内置了Spar
- 【Spark 深入学习 02】- 我是一个凶残的spark
weixin_34055910
大数据
学一门新鲜的技术,其实过程都是相似的,先学基本的原理和概念,再学怎么使用,最后深究这技术是怎么实现的,所以本章节就带你认识认识spark长什么样的,帅不帅,时髦不时髦(这货的基本概念和原理),接着了解spark有什么必杀技(spark的各种大招),我们如何使用它的必杀技,最后看看spark如何更加高效的组合它的必杀技,以及spark是如何练就这一身必杀技的。一、spark帅不帅·五官长相-spar
- Spark 数据倾斜
火成哥哥
sparksparkjava大数据hivescala
一、Spark数据倾斜介绍1.1数据倾斜介绍Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题,是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题。例如,reduce点一共要处理100万条数据,第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据,计算5分钟内完成,第三个task分配到了98万数据,此时第三个task可能需要10个小时完成,这使得整个Spar
- Spark 性能调优
高个子男孩
Sparkspark大数据scala
1常规性能调优1.1常规性能调优一:最优资源配置Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示:代码清单2-1标准Spark提交脚本/usr/opt/modules/spar
- Spark创建DataFrame的三种方法
hellozhxy
spark
跟关系数据库的表(Table)一样,DataFrame是Spark中对带模式(schema)行列数据的抽象。DateFrame广泛应用于使用SQL处理大数据的各种场景。创建DataFrame有很多种方法,比如从本地List创建、从RDD创建或者从源数据创建,下面简要介绍创建DataFrame的三种方法。方法一,Spark中使用toDF函数创建DataFrame通过导入(importing)Spar
- Spark类库----PySpark(本地开发环境配置&&远程SSH解释器配置)
北海怪兽Monster
大数据sparksshpython
我们前面使用过bin/pyspark程序,要注意,这个只是一个应用程序,提供一个Python解释器执行环境来运行Spark任务。我们现在说的PySpark,指的是Python的运行类库,是可以在Python代码中:importpysparkPySpark是Spark官方提供的一个Python类库,内置了完全的SparkAPI,可以通过PySpark类库来编写Spark应用程序,并将其提交到Spar
- 【Flink面试题】(4.8M)
大数据组件
大数据求职-面试flink
1.概述Flink2.应用场景3.JobManager和TaskManager的作用?4.Flink各个组件的功能5.Slot共享主要的好处有以下几点6.Parallelism7.在Flink中,并行度设置可以从4个层次级别指定8.Flink的Slot和parallelism区别9.Task与SubTask10.OperatorChains(任务链)11.为什么使用FlinkonYarn或Spar
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,