- Flink的窗口聚合
蜗牛@漫步
Flink实时处理FlinkFlink窗口window窗口聚合
Flink在开启窗口后,经常会对数据进行聚合操作,本文介绍一下Flink的窗口聚合。Flink的窗口聚合的分类分为两类:全量聚合和增量聚合。增量聚合:是每来一条数据计算一次增量数据,窗口时间到了后输出。方法:ReduceFunction和AggregateFunction全量聚合:每来一条数据都放在内存中,当窗口时间到了后,一起计算然后输出。方法:ProcessWindowFunction1.Re
- Flink任务的失败恢复
蜗牛@漫步
Flink实时处理flink大数据实时大数据
在我们写完Flink程序并部署服务器上后,我们希望程序会一直运行下去。但总会有很多情况会导致全部或部分任务出现异常而导致程序中止,这个时候就希望任务能够自动处理这些异常情况。在Flink中提供了4种重启策略,这里简单记录一下。一、固定延迟重启策略固定延迟重新启动策略尝试给定次数重新启动作业。如果超过最大尝试次数,则该作业最终将失败。在两次连续的重新启动尝试之间,重新启动策略将等待固定的时间。通过在
- Flink的Savepoint机制
蜗牛@漫步
Flink实时处理Flinksavepointcheckpoint保存点
一、什么是savepoint?savepoint与checkpoint有何不同?Flink有检查点(checkpoint)和保存点(savepoint),他们有很多相似的地方,但作用却不相同。Checkpoints的主要目的是在意外的作业失败的情况下提供一种恢复机制。Checkpoint的生命周期由Flink管理,即Checkpoint由Flink创建,拥有和发布,无需用户交互。作为一种恢复和定期
- (十四)基于 Flink SQL 应用案例
springk
Flink全景解析sql大数据实时数据处理实时数据flinkflinksql
在11.11购物节大促活动中,天猫、京东等商家会对外发布购物节对应的交易金额、单量等信息,下面我们以2023.11.11购物节大促为背景,完成如下任务的计算:实时统计购物节当日从零点开始,截止到当前时间总交易额。基于销售的商品,按照品牌分类,每小时统计对应品牌下的总订单量。基于上面的应用场景,结合FlinkSQL,完成技术方案设计,并输出实现代码。目录问题1详解问题2详解问题1详解基于问题一,主要
- 10、Flink 动态表之更新和追加查询详解
猫猫爱吃小鱼粮
FlinkSQLflink数据库大数据
更新和追加查询虽然这两个示例查询看起来非常相似(都计算分组计数聚合),但它们在一个重要方面不同:第一个查询更新先前输出的结果,即定义结果表的changelog流包含INSERT和UPDATE操作。第二个查询只附加到结果表,即结果表的changelog流只包含INSERT操作。一个查询是产生一个只追加的表还是一个更新的表区别:产生更新更改的查询通常必须维护更多的状态。将append-only的表转换
- Flink SQL w/ Blink Planner执行流程解析(上篇)
码农老K
javasqlflinkhive大数据
Foreword大数据领域SQL化的风潮方兴未艾(所谓"EverybodyknowsSQL"),Flink自然也不能“免俗”。FlinkSQL是Flink系统内部最高级别的API,也是流批一体思想的集大成者。用户可以通过简单明了的SQL语句像查表一样执行流任务或批任务,屏蔽了底层DataStream/DataSetAPI的复杂细节,降低了使用门槛。那么,一条FlinkSQL语句是如何转化成可执行的
- 大数据计算-SQL优化手段(CBO)-以Flink为例
wending-Y
Flink入门到实践大数据sqlflink
文章目录背景理论知识示例结果展示结果解释背景大数据计算中,SQL生成的执行计划第一轮会经过固定规则的优化,第二轮会根据原计划,生成多条结合成本的的执行计划,根据cost进行排序,选出最优的执行计划。理论知识原始计划如左图,有三种执行方案方案1,scan表1,scan表2,然后hash,再join方案2,scan表1,scan表2,然后broadcast表1,再join方案2,scan表1,scan
- flink&paimon开发之一:创建catalog
leichangqing
flink大数据paimon
开发环境IDEAFlink1.17.1Paimon0.5正式本地或HDFS存储参考链接paimonjavaAPIhttps://paimon.apache.org/docs/master/api/flink-api/代码pom文件4.0.0org.apache.flinkflink-quickstart-java1.0-SNAPSHOT11111.17.13.3.6org.apache.paimo
- (二十)Flink Paimon
springk
Flink全景解析大数据实时数据实时数据处理paimonflinkpaimon
数据湖、湖仓一体是当前大数据领域技术发展的重要趋势。近几年开源数据湖技术如ApacheHudi、ApacheIceberg、ApachePaimon、DeltaLake等不断涌现,基于湖仓一体架构的统一元数据管理、数据治理也越来越受到关注。从传统数仓到数据湖、湖仓一体架构,从流批一体计算到基于数据湖的流批一体存储,越来越多的企业基于开源技术,在集成、计算、存储、查询分析等方面不断优化,建设形成适合
- flink报错找不到类java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/flink/streaming/api/datastream/DataStream
搞数据的小杰
flinkjavaapache
问题:解决方法:把这个Adddependencieswith"provided"scopetoclasspath勾选上
- 2024年最新Flink教程,从基础到就业,大家一起学习--Flink DataStream API-第一篇+源码讲解
长风清留扬
flinkjava大数据大数据javaflink
本文涉及到大量的底层原理知识,包括运行机制图解都非常详细,还有一些实战案例,所以导致本篇文章会比较长,内容比较多,由于内容太多,很多目录可能展示不出来,需要去细心的查看,非常适合深入了解学习flink的小伙伴们,如果你们喜欢这篇文章可以多多关注,大家一起学习,还可以在评论区留言谈论一下问题。往期回顾:2024年最新Flink教程,从基础到就业,大家一起学习--基础篇_flinktutorials提
- (十三)Flink SQL
springk
Flink全景解析flinksql大数据实时数据处理实时数据数据库开发语言
目录DDL操作DML操作查询语句1.SELECTDISTINCT2.窗口函数3.窗口聚合4.OVER聚合5.连接操作6.TOP-NFlink对SQL的支持基于实现了SQL标准的ApacheCalcite,包括数据定义语言(DataDefinitionLanguage,DDL)、数据操纵语言(DataManipulationLanguage,DML)以及查询语言。目前FlinkSQL所支持的所有语句
- Flink 内存管理机制
lvwenyuan_1
flinkFlink内存管理机制
序:Flink的内存管理机制也是Flink的一大亮点。Flink在JVM内部实现了自己的内存管理。一、MemorySegmentMemorySegment是Flink内存管理的核心,是Flink的内存抽象。默认情况下,一个MemorySegment可以被看做是一个32KB大小的内存块抽象。这个内存即可以是JVM里的一个byte[],也可以是堆外内存,这个可以从MemorySegment的构造方法中
- (十五)Flink 内存管理机制
springk
Flink全景解析flink大数据实时数据flink内存管理内存管理机制
在大数据领域,很多开源框架(Hadoop、Spark、Storm)都是基于JVM运行,但是JVM的内存管理机制往往存在着诸多类似OutOfMemoryError的问题,主要是因为创建大量的实例,超过JVM的最大堆内存限制,没有被有效的回收。这在很大程度上影响了系统的稳定性,因此很多框架都实现了自己的内存管理,从而更好的使用JVM来处理大规模数据集。本章我们通过对Flink内存模型、JobManag
- flink 状态参数设置
陪你一起捡蛋壳
flinklinq大数据
前提代码示例,通过flink消费kafka,查看list状态中的数据,确定参数的具体含义kafka的代码:发送两个key值,一秒发送一次for(inti=0;isource=KafkaSource.builder().setBootstrapServers("broker:9092").setProperties(properties).setTopics("test_topic_partitio
- (十九)Flink CDC
springk
Flink全景解析flink大数据cdc实时数据处理实时数据flinkcdc
FlinkCDC(FlinkChangeDataCapture)是基于数据库的日志CDC技术,实现了全增量一体化读取的数据集成框架。搭配Flink计算框架,FlinkCDC可以高效实现海量数据的实时集成。目录CDC简介CDC模式CDC产品对比FlinkCDC简介FlinkCDC发展历程支持的Flink版本支持的连接器FlinkCDC特征FlinkCDC使用环境准备MySQL设置FlinkCDC实现
- Flink内存调优
HHoao
flink大数据
Flink内存调优JVM我们知道Flink是基于JobManager和TaskManager管理和运行任务,而他们都是以Java进程的形式运行的,所以在了解Flink内存时,我们需要先了解一下Java运行时环境Java虚拟机(JVM)。JVM是可运行Java代码的假想计算机,包括程序计数器、Java虚拟机栈、本地方法栈、Java堆和方法区。JVM是运行在操作系统之上的,它与硬件没有直接的交互。JV
- (十)Flink Table API 和 SQL 基本概念
springk
Flink全景解析数据库flink大数据实时数据开发语言实时数据处理
ApacheFlink有两种关系型API来做流批统一处理:TableAPI和SQL。TableAPI是用于Scala和Java语言的查询API,它可以用一种非常直观的方式来组合使用选取、过滤、join等关系型算子。FlinkSQL是基于ApacheCalcite来实现的标准SQL。无论输入是连续的(流式)还是有界的(批处理),在两个接口中指定的查询都具有相同的语义,并指定相同的结果。目录基本概念创
- (九)基于 Flink DataStream API 应用案例
springk
Flink全景解析flink大数据实时数据实时数据处理开发语言
在11.11购物节大促活动中,天猫、京东等商家会对外发布购物节对应的交易金额、单量等信息,下面我们以2023.11.11购物节大促为背景,完成如下任务的计算:问题1:每隔1秒统计购物节当日从零点开始,截止到当前时间总交易额。问题2:基于销售的商品,按照品牌分类,每小时统计对应品牌下的总订单量。基于上面的应用场景,结合DataStreamAPI,完成技术方案设计,并输出实现代码。目录问题1详解问题2
- flink 状态
王小工
Flink大数据javaflink大数据
状态(State)是一个重要的概念,它允许Flink在处理流数据时跟踪和存储中间结果。这对于实现复杂的计算逻辑和满足应用需求至关重要。WorkingwithState1.状态类型Flink支持两种主要类型的状态:1.1算子状态(OperatorState)**定义:**算子状态是与特定算子实例绑定的状态,即一个算子的状态不能被其他算子访问。**特性:**与并发的算子实例绑定,假设算子并行度为N,则
- 9、Flink SQL 流式概念之Compiled Plan详解
猫猫爱吃小鱼粮
FlinkSQLflinksql数据库
生成CompiledPlan配置过程首先会使用COMPILEPLAN语句生成一个JSON文件,它表示了序列化后的执行计划。COMPILEPLAN不支持查询语句SELECT...FROM...。执行COMPILEPLAN语句TableEnvironmenttableEnv=TableEnvironment.create(EnvironmentSettings.inStreamingMode());t
- (十六)Flink 状态管理
springk
Flink全景解析flink大数据实时数据实时数据处理状态管理flink状态管理
目录状态类型KeyedStateKeyedState分类状态有效期(TTL)过期数据的清理OperatorStateBroadcastState状态存储StateBackends分类设置StateBackendRocksDBStateBackend详解在Flink架构体系中,状态(State)计算是其重要的特性之一。状态用来保存中间计算结果或缓存数据。比如:当应用程序搜索某些事件模式时,状态将存储
- Flink CDC Standalone模式部署及Flink CDC Job提交
L(刘二宝)
FlinkCDCFlinkCDCMySQLDoris
目录部署规划FlinkCDC下载FlinkCDC安装安装包解压添加connector包添加MySQL驱动提交FlinkCDC任务独立模式(Standalonemode)是Flink最简单的部署模式。本文将介绍如何下载、安装和运行FlinkCDC。FlinkCDC是基于Flink开发的一个流式数据集成工具。所以按照FlinkCDC需要事先按照Flink。具体安装请参见《Linux安装Flink》。F
- 从零到一建设数据中台 - 关键技术汇总
我码玄黄
数据中台数据挖掘数据分析大数据
一、数据中台关键技术汇总语言框架:Java、Maven、SpringBoot数据分布式采集:Flume、Sqoop、kettle数据分布式存储:HadoopHDFS离线批处理计算:MapReduce、Spark、Flink实时流式计算:Storm/SparkStreaming、Flink批处理消息队列:Kafka查询分析:Hbase、Hive、ClickHouse、Presto搜索引擎:Elast
- Flink 流转表,表转流,watermark设置
qzWsong
flinkflink大数据
流转表首先创建一个流@Data@AllArgsConstructor@NoArgsConstructorpublicstaticclassNan{privateStringxing;privateStringname;privateLongts;}StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnviron
- 通俗易懂理解Flink水位线
SunnyRivers
Flink必知会flink水位线自定义水位线水位线传递时间语义
前言水位线对于初学者来说可能不是很好理解,网上很多资料讲解的也不是很清楚,这篇博客尽量用最通俗易懂、最简单的案例把它讲解清楚。理解水位线之前,我们先得理解Flink中的时间语义。时间语义Flink的时间语义主要涉及三种时间概念:事件时间(EventTime)、处理时间(ProcessingTime)和摄取时间(IngestionTime,有时也被简称为“摄发时间”或者直接归类到事件时间中)。下面我
- Flink 开发语言选择 —— Java vs Scala
不知名靓仔
scala
引言ApacheFlink是一个用于处理无界和有界数据流的开源分布式计算框架。随着Flink的日益流行,越来越多的开发者开始考虑使用哪种编程语言来进行Flink应用程序的开发。本文将探讨在Flink中使用Java和Scala的优缺点,并帮助你做出更明智的选择。1.背景简介Flink支持多种编程语言,包括Java和Scala。这两种语言都有其独特的特性和优势,因此,在选择开发语言时需要考虑多个方面,
- Apache Paimon:实时湖仓架构构建工具
乔如黎
ApachePaimon:实时湖仓架构构建工具paimonApachePaimonisalakeformatthatenablesbuildingaRealtimeLakehouseArchitecturewithFlinkandSparkforbothstreamingandbatchoperations.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pai/paimo
- 探索实时湖仓架构的新星:Apache Paimon
幸愉旎Jasper
探索实时湖仓架构的新星:ApachePaimonpaimonApachePaimonisalakeformatthatenablesbuildingaRealtimeLakehouseArchitecturewithFlinkandSparkforbothstreamingandbatchoperations.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pai/paim
- flink经典实战案例
不 爱吃肉肉
flinkbigdatajavascala
一、java版flink-wordcount-离线计算版1.1maven构建flink,加入依赖org.apache.flinkflink-java${flink.version}provided-->org.apache.flinkflink-clients_${scala.version}${flink.version}1.2java实现flinkwordCount的代码编写1.2.1代码编写
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
dcj3sjt126com
raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
Mir
- yii2 restful web服务快速入门
dcj3sjt126com
PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
gundumw100
android
典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
下面是解决方案:
private String[] items = new String[] { "图库","拍照" };
/* 头像名称 */
- 网页特效大全 jQuery等
ini
JavaScriptjquerycsshtml5ini
HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
万圣节快乐!!!
向上弹出菜单jQuery插件
htm5视差动画
jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
self.value = value
- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5
// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
var xmlhttp;
function getXMLHttpRequest(){
if(window.ActiveXObject){
xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码,否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等
$(document).ready(function(){
jquery代码;
});
<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo