- ELK - Hearthbeat实现服务监控
如锋
ArchitectELKDevOpsELKHearthbeat服务监控KibanaUptime
Hearthbeat,心跳,顾名思义,Hearthbeat可以用来定时探测服务是否正常运行。Hearthbeat支持ICMP、TCP和HTTP,也支持TLS、身份验证和代理。Hearthbeat能够与Logstash、Elasticsearch和Kibana无缝协作。安装Hearthbeat,添加需要监控的服务,配置好Elasticsearch和Kibana,即可将结果输出到Elasticsear
- 往es中写入一条数据的,请求流程
C18298182575
elasticsearch大数据搜索引擎
往Elasticsearch(ES)中写入一条数据的请求流程涉及多个步骤,包括客户端请求、节点处理、数据分片和副本同步等。以下是详细的流程解析。1.写入数据的请求流程1.1客户端发送请求客户端(如Kibana、Logstash或自定义应用)向Elasticsearch集群发送写入请求。请求格式通常为HTTPPUT或POST请求,例如:bash复制PUT/my_index/_doc/1{"field
- EFK on Kubernetes
da pai ge
kubernetesjenkins容器
elastic公司产品链。,文档类数据库,使用Java语言,收集端logstash后来用go语言改写了(使用filebeat),查询方便(配合展示界面可以不用语句就可以查询,并且查询速度快),原理:按照类似索引的机制查询,数据全部归于索引之下ELK:logstashEFK:采集:filebeat,fluentd存储:elasticsearch展示:kibanalogstash现在少用于收集,多用于
- Logstash-Logback-Encoder 开源项目指南
裴剑苹
Logstash-Logback-Encoder开源项目指南logstash-logback-encoderLogbackJSONencoderandappenders项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/logstash-logback-encoder项目介绍Logstash-Logback-Encoder是一个用于将Java应用的日志事件转换成Logst
- ELK系列(二)Kafka集群3.4.0搭建
诉光海
ELKelkjava服务器kafka
ELK系列传送门ELK系列(一)ElasticSearch8.9.2集群搭建ELK系列(二)Kafka集群3.4.0搭建ELK数据流规划ELK接入nginx-acces日志数据流规划数据流向filebeat------->kafka---->logstash---->ES-------->kibana收集mq处理日志存储、搜索展示、分析||elastalert2---钉钉告警ES集群搭建已完成可见
- 微服务日志查询难解决方案-EFK
continuebreak
微服务日志EFK
前言在微服务项目中,日志查询难是一个常见问题,主要原因包括:日志分散:微服务实例分布在多个节点或容器中,日志存储位置分散。格式不统一:不同服务可能使用不同的日志格式,难以统一查询。调用链复杂:跨服务的调用链难以追踪,导致问题定位困难。日志量大:微服务数量多,日志量巨大,查询效率低。典型解决方案有:1.ELKStack(Elasticsearch+Logstash+Kibana)Logstash:采
- Filebeat + es +kibana
登高·
ELKelk
背景分析--->报警Kibana展示Kibana存储ElasticSerach过滤Logstash收集Filebeat,Logstashlogstash:因为是由java写的,所以在它收集日志时非常占用业务系统的资源,从而影响线上业务,所以我们将其替换为filebeat.filebeat:为轻量的日志收集组件,会让业务系统的运行更加的稳定.由于痛点:1.出现故障,要排查的日志非常的多,没有办法很快
- graylog初体验
健康马m
graylog
最近graylog比较火,部署了一个来测试下,看下后续能不能代替目前占用资源比较多的elk,目前未对graylog性能进行深入测试,只是简单体验了下,graylog的UI比较简陋,但是在报警以及权限方面优于ELK,整体来说比较看好,完全替代ELK目前来说做不到,但是未来可期特性ELKGraylog架构复杂度较复杂(需要Elasticsearch+Logstash+Kibana+Beats等)相对简
- 基于elk的springboot web日志收集存储方案
Albertliuc
javaspringbootelkspringboot前端
目录WEB日志分类处理方案ELK安装Elasticsearch安装Logstash安装kibana导入依赖AOP做接口日志输出日志entity类AOPAspect类logback-spring.xml配置YML配置WEB日志分类处理方案web系统的日志按照价值排序分类controller层的接口访问日志(debug日志)自定义包下的其他日志(debug日志)全局日志①全局错误日志②部分组件的deb
- 日志采集框架filebeat
躲在没风的地方
linux日志采集框架服务器linuxelasticsearchfilebeatlogstash
日志采集框架1filebeat和logstash比较filebeat比logstash更小巧,更简洁一些,但是功能上logstash更强大logstash(用java编写的)用于ELK中,也是用来采集传输数据的,比较浪费资源。完全可以将logstash替换为filebeat,形式EFK体系。filebeat(elastic公司)特点(1)异常中断重启后会继续上次停止的位置(通过${filebeat
- logstash(自动拉取,过滤,推送日志的应用,也是elk架构中的l)
长东737
elk架构
elk是指elasticsearch,logstash,kibana三款软件搭配组成的架构logstash是一个数据采集加工处理以及传输的工具logstash类似于流水线,有三个模块,分辨是input>filter>output,input模块负责收集数据,filter负责处理数据,output负责输出数据logstash需要先保证web集群和ela集群运行正常才能搭建,运行logstash需要先
- 基于Spark的实时计算服务的流程架构
小小搬运工40
spark大数据
基于Spark的实时计算服务的流程架构通常涉及多个组件和步骤,从数据采集到数据处理,再到结果输出和监控。以下是一个典型的基于Spark的实时计算服务的流程架构:1.数据源数据源是实时计算服务的起点,常见的数据源包括:消息队列:如Kafka、RabbitMQ、AmazonKinesis等。日志系统:如Flume、Logstash等。传感器数据:物联网设备产生的数据流。数据库变更数据捕获(CDC):如
- 日志收集Day006
ccnnlxc
运维
1.logstash的多分支案例:input{beats{port=>8888type=>"beats"}tcp{port=>9999type=>"tcp"}http{type=>"http"}}filter{if[type]=="beats"{grok{match=>{"message"=>"%{HTTPD_COMBINEDLOG}"}remove_field=>["agent","log","
- ELK日志分析系统
AWAKE-HU
服务器elk日志分布式
什么是ELK:Elasticsearch:基于lucene的开源分布式搜索服务器(类似于solr)特点:分布式,零配置,分片索引,restful风格,多数据源logStash收集日志,过滤分析,并存储Kibana用于展示日志和分析结果ELK原理多个服务器的情况下,各个服务器都会产生不同服务器下不同路径的log文件如果每一台服务器都有一个filebeat把路径下的日志传输给统一的logstash日志
- 搜索中间件 KIBANA 思维导图-java架构 代码示例
用心去追梦
中间件java架构
Kibana是一个开源的数据可视化和探索工具,主要用于在Elasticsearch中存储的数据上进行图形化展示、数据探索、日志分析等。它与Elasticsearch紧密集成,是ElasticStack(ELKStack)的一部分,通常与Logstash和Beats一起使用来构建完整的日志和数据分析管道。思维导图概览Kibana简介定义与作用优势与应用场景架构设计核心组件(Discover,Visu
- 从零开始的Docker [ 5 ] --- ELK+Filebeat + kibana 容器化、Docker compose
Nekoosu
从零开始的Dockerdockerlinuxdocker-composeelk容器化
文章目录容器技术Docker应用一、ELK容器化1.获取镜像2.启动二、Logstash容器化1.配置文件2.正常启动三、logstash配置1.Log4j2文件的方式配置2.LogingAPI的方式配置a.查看日志配置信息b.更新日志级别c.重置日志级别3.慢日志a.配置b.启用慢日志四、Filebeat容器化1.获取镜像2.设置配置文件3.运行容器a.制作日志文件b.使用自定义的配置文件运行容
- es+kibana+logstash快速安装上手
DoloresOOO
elkelkdockerdocker-composelinux
Elasticsearch安装上手Elasticsearch安装与简单配置目录结构bin脚本文件,启动脚本,安装插件,运行统计数据等config集群配置文件JDKjava运行环境data数据文件libjava类库logs日志文件modules包含所有的ES模块plugins包含所有已安装的插件JVM配置修改jvm-config/jvm.options7.1下载的默认是1GB配置的建议Xmx和Xms
- filebeat收集各种类型日志写入logstash,再从logstash中读取日志写入kafka中(有filebeat)
运维实战课程
kafka分布式
filebeat收集各种类型日志写入logstash,再从logstash中读取日志写入kafka中(有filebeat)如果对运维课程感兴趣,可以在b站上、A站或csdn上搜索我的账号:运维实战课程,可以关注我,学习更多免费的运维实战技术视频0.环境机器规划:192.168.43.163kafka1192.168.43.164kafka2192.168.43.165kafka3192.168.4
- 第11篇:你知道ElasticSearch聚合分析能力有多强?
老王随聊
elasticsearch搜索引擎大数据
背景:目前国内有大量的公司都在使用Elasticsearch,包括阿里、京东、滴滴、今日头条、小米、vivo等诸多知名公司。除了搜索功能之外,Elasticsearch还结合Kibana、Logstash、ElasticStack还被广泛运用在大数据近实时分析领域,包括日志分析、指标监控等多个领域。本节内容:ElasticSearch强悍聚合分析能力详解。目录1、ES的聚合Aggregations
- Elastic Stack(filebeat/logstash/elasticserarch/kibana)性能分析应用
一缕晨光~
ElasticStackelasticsearchkibanaelk大数据
目录概要:1.待分析日志的格式(1条日志):2.filebeat设置获取日志的路径:3.logstash匹配日志4.调试5.Elasticsearch插件(方便对es的查询与删除)6.对已有日志进行分析7、Kibana展示概要:使用kibana展示日志分析结果的初衷是性能分析,终于分析出了第一份日志。性能压测情况下,某个日志文件的分析出的响应时间分布。上篇文章请参看:logstashconfigf
- ELK介绍
小馋喵知识杂货铺
性能elk
ELK是由三个开源项目组成的日志管理解决方案,分别是Elasticsearch、Logstash和Kibana。这三个工具协同工作,提供强大的日志收集、处理、存储和可视化能力。通常,ELK被用于大规模的日志分析和数据监控,帮助开发人员和运维团队快速发现问题、进行故障排查和性能优化。1.Elasticsearch(E)Elasticsearch是一个基于Lucene的开源搜索引擎,提供实时的分布式搜
- 【微服务】SpringBoot 整合ELK使用详解
逆风飞翔的小叔
精通springboot微服务java使用elkspringboot整合elkelk搭建到使用elk使用详解elk搭建
目录一、前言二、为什么需要ELK三、ELK介绍3.1什么是elk3.2elk工作原理四、ELK搭建4.1搭建es环境4.1.1获取es镜像4.1.2启动es容器4.1.3配置es参数4.1.4重启es容器并访问4.2搭建kibana4.2.1拉取kibana镜像4.2.2启动kibana容器4.2.3修改配置文件4.2.4重启容器并访问4.3搭建logstash4.3.1下载安装包4.3.2解压安
- ELK Stack:日志管理与分析的神兵利器
Aries263
elkjenkins运维
在当今的数字化时代,数据是企业运营的核心。而日志数据,作为数据的重要组成部分,对于监控、分析和故障排查具有不可替代的作用。ELKStack(Elasticsearch、Logstash和Kibana的组合)凭借其强大的日志收集、处理和可视化能力,成为了众多企业和开发者首选的日志管理与分析工具。本文将深入探讨ELKStack的工作原理、应用场景以及如何使用它来构建高效的日志管理系统。一、ELKSta
- ELK Stack学习笔记
在线打码
学习笔记redislinuxcentoseselk
一、ELKStack简介1、Elasticsearch一个实时的分布式搜索和分析引擎,它可以用于全文搜索,结构化搜索以及分析。它是一个建立在全文搜索引擎ApacheLucene(信息检索的工具jar包)基础上的搜索引擎,使用Java语言编写2、Logstash一个完全开源的工具,可以对日志进行收集、过滤,并将其存储供以后使用。是开源的服务器端数据处理管道,能够从多个来源收集数据、转换数据。并保存到
- 【实践】Filebeats的尝鲜
JYCJ_
Golanggolang后端
背景落盘的日志文件,查询起来比较麻烦,所以想将其存入ES中,然后通过使用Kibana来查询方案:Filebeat第三方存储:ES链路:filebeat---->[logstash]---->ES前期验证Filebeat输出ES连接问题?ES,目前使用的es版本为7.10.x,第一步:使用filebeat最新版本,连接ES容易报下面的错误:Connectionmarkedasfailedbecaus
- 基于docker微服务日志ELK+Kafka搭建
我是奶龙!我是奶龙!我是奶龙!
docker微服务elkspringcloudspringbootkafka
ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称Elasticsearch是实时全文搜索和分析引擎,提供搜集、分析、存储数据三大功能;是一套开放REST和JAVAAPI等结构提供高效搜索功能,可扩展的分布式系统。它构建于ApacheLucene搜索引擎库之上。Logstash是一个用来搜集、分析、过滤日志的工具。它支持几乎任何类型的日志,包括系统日志、错误日志和自定义应用程
- Linux离线部署ELK
行者僧
linuxelkjenkins
文章目录前期准备开始安装安装elasticsearch安装logstash安装kibana配置ELK配置ElasticSearch配置logstash配置kibana启动ELK启动命令启动测试设置ELK策略创建ILM策略将ILM策略与日志index关联查看索引是否被ILM策略管理前期准备ELK包含三部分软件ElasticSearch用作搜索引擎Logstash用作日志收集,也可以是其他的日志搜集器
- MySQL同步数据到Elasticsearch
运维小雅
elasticsearchmysql大数据
背景随着平台的业务日益增多,基于数据库的全文搜索查询速度较慢,已经无法满足需求。所以,决定基于Elasticsearch做一个全文搜索平台,支持业务相关的搜索需求。那么第一个问题就是:如何从MySQL同步数据到Elasticsearch?解决方案一:基于Logstash同步数据该方案上次有详细说明过,这里就简单描述一下。Logstash同步数据流程图:优点:1、组件少,只需要Logstash就可以
- 在ELFK架构中加入kafka
beretxj_
kafka分布式大数据elk
传统的ELFK架构中,filebeat到logstash这个过程中,由于logstash要进行日志的分析处理,而filebeat至进行日志的收集和发送,处理过程较为简单,所以当日志量非常巨大的时候,logstash会由于处理不及时导致日志或数据的丢失,这时候可以在filebeat和logstash之间加入kafka存储信息,在logstash处理不及时的时候,日志或数据不至于丢失。kafka的安装
- ELK架构介绍
星河漫漫l
elkelasticsearch运维服务器
一、ELK简介ELK是由三个开源软件组成的,分别是:Elasticsearch、Logstash和Kibana,这三个软件各自在日志管理和数据分析领域发挥着重要作用。Elasticsearch提供分布式存储和搜索能力;Logstash负责数据收集和处理,而Kibana则提供数据可视化和分析界面。他们共同构成了一个完整的日志管理解决方案,帮助企业高效利用日志数据进行监控、分析和安全审计。1.Elas
- 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,