- 弹性资源组件集成系列(一)datax集成弹性资源设计解释
中间件XL
弹性资源组件k8s分布式dataX弹性资源分布式dataxk8s
简介弹性组件集成有弹性需求的组件,为组件增加高弹性容量,规划集成datax,elastic-job,xxl-job,sentineldashboard,dolphinscheduer,eventbridgedatax基于社区版,此前已对datax进行重构,增加其metricsexporter,分布式特性,分布式模型是基于启动的worker分配,固定的worker数量,如果分片少,浪费资源;分片多,
- DataX用hdfsreader导入或导出hive数据
尘世壹俗人
大数据DataX技术hivehadoop数据仓库
DataX读取Hive数据的话,其本身只提供了hdfsreader,因为hive一来不是个数据库,它只是hdfs数据的结构化管理工具,所以datax默认没有自带hive的reader,因此默认只能直接用hdfsreader,以处理文件的方式抽hive表路径数据,一般用到的抽取场景如下。第一种:全字段数据,源数据hive,目的库关系型数据库,比如mysql。全表时hdfsreader的column可
- DataX-数据迁移Oracle到Mysql-ETL工具
天海行者
【数据库】etl数据仓库
一、安装https://github.com/WeiYe-Jing/datax-web/blob/master/doc/datax-web/datax-web-deploy.md1、直接下载DataX工具包:DataX下载地址下载后解压至本地某个目录,进入bin目录,即可运行同步作业:$cd{YOUR_DATAX_HOME}/bin$pythondatax.py{YOUR_JOB.json}自检脚
- 數據集成平台:datax將MySQL數據以query方式同步到hive
m0_37759590
mysqlhivedataxmysqlhivedatax
數據集成平台:datax將MySQL數據以query方式同步到hive1.py腳本#coding=utf-8importjsonimportgetoptimportosimportsysimportMySQLdbimportre#MySQL相关配置,需根据实际情况作出修改mysql_host="xx"mysql_port="3306"mysql_user="xx"mysql_passwd="xx"
- ETL数据集成工具DataX、Kettle、ETLCloud特点对比
RestCloud
ETL数据集成dataxkettle
ETL数据集成工具对于数据仓库,大数据集成类应用,通常会采用ETL工具辅助完成。ETL,是英文Extract-Transform-Load的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、交互转换(transform)、加载(load)至的端的过程当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多,以下对开源的datax、Kettle、ETLClou
- ETL数据集成工具DataX、Kettle、ETLCloud特点对比
etlkettle
ETL数据集成工具对于数据仓库,大数据集成类应用,通常会采用ETL工具辅助完成。ETL,是英文Extract-Transform-Load的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、交互转换(transform)、加载(load)至的端的过程当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多,以下对开源的datax、Kettle、ETLClou
- datax运行自检命令报错 datax/plugin/reader/._xxxx/plugin.json]不存在
日写BUG八百行
json
自检命令:python./bin/datax.py./job/job.json报错删除.临时文件即可在datax/plugin目录下运行find./*-typef-name".*er"|xargsrm-rf重新运行自检命令
- Datax ETL工具源码研究
Spring1985
由于公司数据共享交换产品中需要用到数据交换工具,所以对数据交换工具进行了大量的研究,目前比较流行的数据交换工具有Kittle、Sqoop、KafkaConnect、DataX;以下是个人的一点比对结果:如下四款工具除了Kittle其他的共同点都是面向插件方式开发,扩展性都比较好。Kittle优点:与大数据Hadoop结合比较好,功能比较齐全,强大,支持数据库,文件数据读写,界面拖拽方式操作;缺点:
- DataX源码分析 reader
shandongwill
大数据ETLDataX
系列文章目录一、DataX详解和架构介绍二、DataX源码分析JobContainer三、DataX源码分析TaskGroupContainer四、DataX源码分析TaskExecutor五、DataX源码分析reader六、DataX源码分析writer七、DataX源码分析Channel文章目录系列文章目录前言Reader组件如何处理各类数据源源码前言DataX的Reader组件负责从数据源
- 数据同步神器——DataX 的源码学习
云淡风轻~~
javajavadataX
数据同步——DataX一、使用DataXDataX可以支持基本所有常用数据库作为数据源。具体支持的数据源,可查:https://help.aliyun.com/document_detail/137670.html可以在github上看具体插件的源码和使用文档:https://github.com/alibaba/DataX强烈建议在仔细浏览官方使用文档对DataX有初步认识后,再看本文。如果是仅
- DataX源码分析-JobContainer
shandongwill
大数据javaDataXETL
系列文章目录一、DataX详解和架构介绍二、DataX源码分析JobContainer三、DataX源码分析TaskGroupContainer四、DataX源码分析TaskExecutor五、DataX源码分析reader六、DataX源码分析writer七、DataX源码分析Channel文章目录系列文章目录JobContainerJobContainer进行任务拆分和调度的过程JobCont
- DataX源码分析 TaskGroupContainer
shandongwill
大数据DataXETL大数据
系列文章目录一、DataX详解和架构介绍二、DataX源码分析JobContainer三、DataX源码分析TaskGroupContainer四、DataX源码分析TaskExecutor五、DataX源码分析reader六、DataX源码分析writer七、DataX源码分析Channel文章目录系列文章目录TaskGroupContainer初始化start方法详细步骤1、初始化task执行
- SeaTunnel 与 DataX 、Sqoop、Flume、Flink CDC 对比
浪尖聊大数据-浪尖
sqoopflumeflinkhadoophive
产品概述ApacheSeaTunnel是一个非常易用的超高性能分布式数据集成产品,支持海量数据的离线及实时同步。每天可稳定高效同步万亿级数据,已应用于数百家企业生产,也是首个由国人主导贡献到Apache基金会的数据集成顶级项目。SeaTunnel主要解决数据集成领域的常见问题:*数据源多样:常用的数据源有数百种,版本不兼容。随着新技术的出现,出现了更多的数据源。用户很难找到能够全面快速支持这些数据
- 数据采集工具Sqoop、Datax、Flume、Canal
yue-verdure
大数据sqoopflume大数据阿里云
离线采集工具Sqoop1.环境配置解压安装包配置环境变量(记得source)添加MySQL驱动包到sqoop文件夹下的libcpmysql-connector-java-5.1.10.jar/sqoop-install-path/lib重命名文件并配置文件mvsqoop-env-template.shsqoop-env.sh#添加环境变量exportHADOOP_COMMON_HOME=/usr/
- 大数据系列—数据迁移(Sqoop,Flume,DataX)对比学习(stage3)
道-闇影
bigdata大数据sqoopflume
Boys,Grils,Friends!MynameisJinsuo.Shi.一个不正经的大数据开发工程师,目前从事在公司主要进行CDP平台的数据接入、数据的ETL、数据的融合与事件的展开工作。个人大数据技术栈:DataX,Sqoop,Hadoop,Hive,Spark,Flink,Hbase,Kafka,Kettle,Azkaban,Airflow,Tableau…个人在学习领域:Python,P
- 数据同步工具对比——SeaTunnel 、DataX、Sqoop、Flume、Flink CDC
大数据_苡~
041-数据同步与采集sqoopflumeflink大数据
在大数据时代,数据的采集、处理和分析变得尤为重要。业界出现了多种工具来帮助开发者和企业高效地处理数据流和数据集。本文将对比五种流行的数据处理工具:SeaTunnel、DataX、Sqoop、Flume和FlinkCDC,从它们的设计理念、使用场景、优缺点等方面进行详细介绍。1、SeaTunnel简介SeaTunnel是一个分布式、高性能、支持多种数据源之间高效数据同步的开源工具。它旨在解决大数据处
- DataX概述
大数据开发工程师-宋权
DataXhadoop
1.概述DataX是阿里开源的的一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。2.设计理念异构数据源离线同步是将源端数据同步到目的端,但是端与端的数据源类型种类繁多,在没有DataX之前,端与端的链路将组成一个复杂的网状结构,非常零散无法将同步核心逻辑抽象出来,Dat
- 阿里云datax工具使用详解
王春星
数据高效导入工具大数据数据迁移工具选择快速导数据工具异构数据源导入工具大数据工具
阿里云datax实操详解datax介绍特征安装前准备工作-系统需求快速开始补充datax介绍DataX是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括MySQL、SQLServer、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。特征DataX本身作为数据同步框架,将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的
- DataX系列3-TxtFileReader介绍
只是甲
大数据和数据仓库#ETLDataXTxtFileReaderDataX同步csv文件
文章目录一.快速介绍二.功能与限制三.功能说明3.1配置样例3.2参数说明3.2.1path3.2.2column3.2.3fieldDelimiter3.2.4compress3.2.5encoding3.2.6skipHeader3.2.7nullFormat3.2.8csvReaderConfig3.3类型转换参考:一.快速介绍 实际生产中,鉴于数据安全、不同够公司数据交互等原因,很多时候
- datax安装与使用详解
jhchengxuyuan
hadoop大数据datax大数据
一、dataX概览1.1DataXDataX是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括MySQL、SQLServer、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。1.2FeaturesDataX本身作为数据同步框架,将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的Reader插件,以及向目标端写入数据的
- DataX详解和架构介绍
shandongwill
大数据DataX大数据详解
系列文章目录一、DataX详解和架构介绍二、DataX源码分析JobContainer三、DataX源码分析TaskGroupContainer四、DataX源码分析TaskExecutor五、DataX源码分析reader六、DataX源码分析writer七、DataX源码分析Channel文章目录系列文章目录DataX是什么?DataX支持的数据源DataX的框架设计DataX核心架构核心模块
- JAVA使用jdbc流处理从mysql导入clickhouse
Freeeeeeeeom
javaclickhousejavamysql数据库
简述最近开始又大数据统计分析,需要将亿级业务数据进行聚合查询统计,传统的关系型库(mysql)已经满足不了业务需求,经过精细的技术选型成本计算后,自建了一个单机(4c16g)的clickhouse。效果实现了一个占用内存不到400M,完美将亿级数据从mysql导到了clickhouse(流处理)问题建好DB后,接下来的数据导入是个难题。开始准备使用阿里的datax导入,然后发现clickhouse
- 原来还可以使用 DataX 进行数据同步
lytao123
➤数据库bigdatahivejavaDataXClickhouse
DataX进行数据同步DataX一、环境要求二、DataX部署三、新建JobDataXDataX是阿里云DataWorks的开源版本,在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX实现了包括MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS
- Clickhouse到HBase(Phoenix)数据导入 DataX
布尔科技技术团队
hbaseoraclepostgresql数据仓库
DataXDataX是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。类型数据源Reader(读)Writer(写)文档RDBMS关系型数据库MySQL√√读、写Oracle√√读、写SQLServer√√读、写PostgreSQL√√读、写DRDS√√读、写通用RDB
- datax离线同步oracle表到clickhouse实践1
probtions
bigdataoracleclickhouse数据库
时间:2024.01目录1、安装启动oracle19c容器2、rpm包安装clickhouse3、datax安装4、datax同步目标库根据要同步的表,按照clickhouse建表规范建表编写json文件编写增量同步shell脚本,加入crond定时任务1、安装启动oracle19c容器二、拉取镜像dockerpullregistry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/zhuyij
- Flink 内容分享(十九):理想汽车基于Flink on K8s的数据集成实践
之乎者也·
Flink内容分享大数据(Hadoop)内容分享flink汽车kubernetes
目录数据集成的发展与现状数据集成的落地实践1.数据集成平台架构2.设计模型3.典型场景4.异构数据源5.SQL形式的过滤条件数据集成云原生的落地实践1.方案选型2.状态判断及日志采集3.监控告警4.共享存储未来规划数据集成的发展与现状理想汽车数据集成的发展经历了四个阶段:第一阶段:在2020年7月基于DataX构建了离线数据交换能力。第二阶段:在2021年7月,构建了基于Flink的实时处理平台,
- 理想汽车基于Flink on K8s的数据集成实践
架构师小秘圈
汽车flinkkubernetes大数据容器
导读本文将介绍理想汽车在FlinkonK8s的数据集成落地实践。分享分为四个部分:1.理想数据集成的发展与现状2.数据集成的落地实践3.数据集成云原生的落地实践4.未来规划分享嘉宾|王小静理想汽车高级大数据工程师01数据集成的发展与现状理想汽车数据集成的发展经历了四个阶段:第一阶段:在2020年7月基于DataX构建了离线数据交换能力。第二阶段:在2021年7月,构建了基于Flink的实时处理平台
- 大数据框架(分区,分桶,分片)
坨坨的大数据
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。
- DataX 流量和脏数据控制
数据小白鼠
job的配置Job基本配置Job基本配置定义了一个Job基础的、框架级别的配置信息,包括:{"job":{"content":[{"reader":{"name":"","parameter":{}},"writer":{"name":"","parameter":{}}}],"setting":{"speed":{},"errorLimit":{}}}}JobSetting配置{"job":{"
- Datax3.0+DataX-Web部署分布式可视化ETL系统
無法複制
分布式etl数据仓库
一、DataX简介DataX是阿里云DataWorks数据集成的开源版本,主要就是用于实现数据间的离线同步。DataX致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源(即不同的数据库)间稳定高效的数据同步功能。为了解决异构数据源同步问题,DataX将复杂的网状同步链路变成了星型数据链路,DataX作为中间传输载体负责连接各种
- 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
comsci
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