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叶域
大数据sparkspark大数据分布式
Spark组件GraphX、Streaming一、SparkGraphX1.1GraphX的主要概念1.2GraphX的核心操作1.3示例代码1.4GraphX的应用场景二、SparkStreaming2.1SparkStreaming的主要概念2.2示例代码2.3SparkStreaming的集成2.4SparkStreaming的应用场景SparkGraphX用于处理图和图并行计算。Graph
- 比较Spark与Flink
傲雪凌霜,松柏长青
大数据后端sparkflink大数据
ApacheSpark和ApacheFlink都是目前非常流行的大数据处理引擎,但它们在架构、处理模式、应用场景等方面有一些显著的区别。下面是二者的对比:1.处理模式Spark:主要支持批处理(BatchProcessing),也能通过SparkStreaming处理流式数据,但SparkStreaming本质上是通过微批(micro-batching)的方式处理流数据,延迟相对较高。SparkS
- pyspark kafka mysql_数据平台实践①——Flume+Kafka+SparkStreaming(pyspark)
weixin_39793638
pysparkkafkamysql
蜻蜓点水Flume——数据采集如果说,爬虫是采集外部数据的常用手段的话,那么,Flume就是采集内部数据的常用手段之一(logstash也是这方面的佼佼者)。下面介绍一下Flume的基本构造。Agent:包含Source、Channel和Sink的主体,它是这3个组件的载体,是组成Flume的数据节点。Event:Flume数据传输的基本单元。Source:用来接收Event,并将Event批量传
- Apache Flink 替换 Spark Stream的架构与实践( bilibili 案例解读)_streamsparkflink加载udf(1)
2401_84165953
程序员flinkspark架构
2.开发架构设计(1)开发架构图:如下图左侧所示。最上层是Saber-Streamer,主要进行作业提交以及API管理。下一层是BSQL层,主要进行SQL的扩展和解析,包括自定义算子和个性算子。再下层是运行时态,下面是引擎层。运行时态主要管理引擎层作业的上下层。bilibili早期使用的引擎是SparkStreaming,后期扩展了Flink,在开发架构中预留了一部分引擎层的扩展。最下层是状态存储
- 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
- SparkStreaming业务逻辑处理的一些高级算子
看见我的小熊没
sparkStreamingscalasparkbigdatascala
1、reduceByKey reduceByKey是按key进行计算,操作的数据是每个批次内的数据(一个采集周期),不能跨批次计算。如果需要实现对历史数据的跨批次统计累加,则需要使用updateStateByKey算子或者mapWithState算子。packagecom.sparkscala.streamingimportorg.apache.log4j.{Level,Logger}impor
- Spark与Kafka进行连接
傲雪凌霜,松柏长青
后端大数据sparkkafka
在Java中使用Spark与Kafka进行连接,你可以使用SparkStreaming来处理实时流数据。以下是一个简单的示例,展示了如何使用SparkStreaming从Kafka读取数据并进行处理。1.引入依赖首先,在你的pom.xml文件中添加必要的依赖项(假设你在使用Maven):org.apache.sparkspark-core_2.123.4.0org.apache.sparkspar
- spark streaming优点和缺点
scott_alpha
优点:sparkstreaming会被转化为spark作业执行,由于spark作业依赖DAGScheduler和RDD,所以是粗粒度方式而不是细粒度方式,可以快速处理小批量数据,获得准实时的特性;以spark作业提交和执行,很方便的实现容错机制;DStreaming是在RDD上的抽象,更容易与RDD进行交互操作。需要将流式数据与批数据结合分析的情况下,非常方便。缺点:不可避免的延迟
- kafka消费者重复消费同一个topic
小琳ai
大数据kafka重复消费consumer
我的需求是我有多个消费者,需要重复消费某一个topic。场景是sparkstreaming消费kafka数据在这里sparkstream和kafka都是单节点的集群模式。同时起两个不同的groupid的应用,发现会发生后起来的应用消费不到数据。按理来讲不同的groupid属于不同的消费组,不会相互影响。由于是使用的cdh集成的kafka,不知道cdh里的zookeeper管理kafka的数据存在了
- SparkStreaming结合kafka将offSet保存在redis中
哈哈xxy
bigdatasparkStreamingkafkaoffsetredis
SparkStreaming结合kafka将offSet保存在redis中SparkStreaming结合kafka的两种方式1、SparkStreaming的高级APiCreateDStream,容易发生数据多次读取,官方已经不推荐2、SparkStreaming的低级APicreateDirectStream需要自己保存offset保存方式有两大类,一类是Spark自带的checkpoint(
- Spark Streaming+Kafka整合+offset管理
JiahuiTian
大数据#Spark#Kafkakafkaspark大数据
Kafka0-8Receiver模式和Direct模式都不适合当前版本不适用,本次学习采用Kafka0-10Direct模式,并通过第三方存储zookeeper来手动管理offset目录前言offset管理一个完整的整合代码Demo(Java版)导入相关的Maven依赖创建通过ZK管理Offset的工具类测试类Demo前言SparkStreaming获取Kafka的数据有两种方式:Receiver
- Spark(46) -- SparkStreaming整合kafka数据源
erainm
大数据学习spark
1.回顾Kafka可以看我前面kafka文章核心概念图解Broker:安装Kafka服务的机器就是一个brokerProducer:消息的生产者,负责将数据写入到broker中(push)Consumer:消息的消费者,负责从kafka中拉取数据(pull),老版本的消费者需要依赖zk,新版本的不需要Topic:主题,相当于是数据的一个分类,不同topic存放不同业务的数据--主题:区分业务Rep
- SparkStreaming 如何保证消费Kafka的数据不丢失不重复
K. Bob
SparkSpark
目录SparkStreaming接收Kafka数据的方式有两种:Receiver接收数据和采用Direct方式。(1)一个Receiver效率低,需要开启多个线程,手动合并数据再进行处理,并且Receiver方式为确保零数据丢失,需要开启WAL(预写日志)保证数据安全,这将同步保存所有收到的Kafka数据到HDFS,以便在发生故障时可以恢复所有数据。尽管WAL可以保证数据零丢失,但是不能保证exa
- spark采坑集锦之用kafka作为DStream数据源,并行度问题
方兵兵
spark采坑集锦
在SparkStreaming中作为数据源的Kafka怎样接收多主题发送的数据呢?使用StreamingContext.union方法将多个streaming流合并处理defmain(args:Array[String]):Unit={Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.ERROR)valconf=newSparkConf().s
- 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
- 大数据开发(Spark面试真题-卷一)
Key-Key
大数据spark面试
大数据开发(Spark面试真题)1、什么是SparkStreaming?简要描述其工作原理。2、什么是Spark内存管理机制?请解释其中的主要概念,并说明其作用。3、请解释一下Spark中的shuffle是什么,以及为什么shuffle操作开销较大?4、请解释一下Spark中的RDD持久化(Caching)是什么以及为什么要使用持久化?5、请解释一下Spark中ResilientDistribut
- Structured Streaming
Francek Chen
Spark编程基础sparkzookeeperkafkaStructuredStreaming
目录一、概述(一)基本概念(二)两种处理模型(三)StructuredStreaming和SparkSQL、SparkStreaming关系二、编写StructuredStreaming程序的基本步骤(一)实现步骤(二)运行测试三、输入源(一)File源(二)Kafka源(三)Socket源(四)Rate源四、输出操作(一)启动流计算(二)输出模式(三)输出接收器一、概述提供端到端的完全一致性是设
- 入门篇 - Spark简介
君子何为
Spark核心模块image.pngSparkCore:提供了Spark最基础与最核心的功能,Spark其他的功能如:SparkSQL,SparkStreaming,GraphX,MLlib都是在SparkCore的基础上进行扩展的SparkSQL:Spark用来操作结构化数据的组件。通过SparkSQL,用户可以使用SQL或者ApacheHive版本的SQL来查询数据。SparkStreamin
- Flink状态编程
万事万物
介绍有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能,因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态,然后在新流入数据的基础上不断更新状态。SparkStreaming在状态管理这块做的不好,很多时候需要借助于外部存储(例如Redis)来手动管理状态,增加了编程的难度.访问redis需要通过网络访问,增大处理时间状态一致性问题,可能会造成数据的不一致(如何保证读写一致?)。Flink的状态管理是它的优势之一.什么是
- Spark streaming写入delta数据湖问题
kk_io
疑难杂症spark大数据分布式
问题1一个batch运行时间过长检查发现问题出现在merge写文件时间过长,一个batch本来应该是控制在1min。但项目上线到生产环境,检查sparkstreaming的job,发现数据在merge写入到数据湖时,往往超过1小时。继续排查,发现是一张表往往出现几百个小文件,影响数据写性能,故每天进行小文件合并操作。.优化小文件问题:optimizedelta.`dbfs:/your_mount_
- Spark streaming batch运行时间过长问题02
kk_io
疑难杂症sparkbatch大数据
排查Sparkstreaming数据写入时间过长问题,一方面是因为程序写数据湖小文件问题。在解决了小文件问题后,还是不能达到预期的1分钟一个batch。继续排查发现,在用Spark读取Kafka数据之后,由于数据通过Kafka读取后是逗号分隔的字符串,但是为了解决字符串某些字段中还有逗号的问题,只能使用正则表达式匹配,导致性能过慢。例如一条写入的业务数据如下:"OrderInfo","123","
- Spark简介
麦克阿瑟99
Spark作为第二代大数据处理工具,跟hadoop对比,它是基于内存的,所以在迭代计算方便速度有了很大提升。我用到的主要是SparkCore,SparkSQL,SparkStreaming。Spark以Rdd作为基础,Rdd是一个分布式的容器,类似于java中的String数组,但是它是分布式的。Rdd中有各种算子,总的来说分为转化算子和行动算子,转换算子不触到真正的计算,当执行到行动算子时才会触
- SparkStreaming---DStream
肥大毛
scala大数据sparksparkscalasql
文章目录1.DStream是什么2.DStream创建2.1RDD队列2.2自定义数据源3.DStream转换3.1无状态转换3.1.1Transformations3.1.2join3.2有状态转换操作3.2.1UpdateStateByKey3.2.2WindowOperations4.DStream输出1.DStream是什么参考博文SparkStreaming入门2.DStream创建2.
- Spark的JVM调优
王一1995
jvmspark
目录导致gc因素内存不充足的时候,出现的问题降低cache操作的内存占比调节executor堆外内存与连接等待时长调节executor堆外内存调节连接等待时长SparkJVM参数优化设置Sparkstreaming参数优化设置Spark反压参数设置导致gc因素堆内存存放我们创建的一些对象,有老年代和年轻代。理想情况下,老年代都是放一些生命周期很长的对象,数量应该是很少的,比如数据库连接池。我们在s
- 2019-10-08 大数据开发进阶之路
红瓦李
市场需要的水平熟练掌握Linux、SQL与HiveSQL掌握Hadoop生态主流技术,如HDFS/MapRedunce/Yarn/HBase/Flume等掌握Spark生态核心技术,如Spark架构/RDD转换算子/行动算子/持久化算子/任务调度/SparkStreaming等能够对崭新的问题进行建模分析,使用一直只是进行解决掌握大数据平台调优技能,源码阅读技巧具备应对BAT级别相关岗位面试能力学
- 2019-03-16 Spark基本架构及运行原理
做一只乐观的小猴子
SparkCore:包含Spark的基本功能,包含任务调度,内存管理,容错机制等,内部定义了RDDs(弹性分布式数据集),提供了很多APIs来创建和操作这些RDDs。为其他组件提供底层的服务。SparkSQL:Spark处理结构化数据的库,就像HiveSQL,Mysql一样,企业中用来做报表统计。SparkStreaming:实时数据流处理组件,类似Storm。SparkStreaming提供了A
- 大数据之Spark:Spark大厂面试真题
浊酒南街
大数据系列三sparkbigdata面试
目录1.通常来说,Spark与MapReduce相比,Spark运行效率更高。请说明效率更高来源于Spark内置的哪些机制?2.hadoop和spark使用场景?3.spark如何保证宕机迅速恢复?4.hadoop和spark的相同点和不同点?5.RDD持久化原理?checkpoint检查点机制?7.checkpoint和持久化机制的区别?RDD机制理解吗?9.Sparkstreaming以及基本
- SparkStreaming---入门
肥大毛
spark大数据scalasparksql大数据
文章目录1.SparkStreaming简介1.1流处理和批处理1.2实时和离线1.3SparkStreaming是什么1.4SparkStreaming架构图2.背压机制3.DStream案例实操1.SparkStreaming简介1.1流处理和批处理流处理和批处理是两种不同的数据处理方式,它们在处理数据的方式和特点上有所不同。流处理(StreamProcessing)是一种数据处理方式,它实时
- window环境下安装spark
FTDdata
spark是大数据计算引擎,拥有SparkSQL、SparkStreaming、MLlib和GraphX四个模块。并且spark有R、python的调用接口,在R中可以用SparkR包操作spark,在python中可以使用pyspark模块操作spark。本文介绍spark在window环境下的安装。0环境先给出安装好后的各个软件版本:win1064bitjava1.8.0scala2.12.8
- Spark 的架构与组件
OpenChat
spark架构大数据分布式
1.背景介绍Spark是一个快速、通用的大规模数据处理框架,它可以处理批量数据和流式数据,支持多种数据源,并提供了丰富的数据处理功能。Spark的核心组件包括SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming和MLlib等。本文将详细介绍Spark的架构和组件,并分析其优势和挑战。1.1Spark的诞生和发展Spark的诞生可以追溯到2008年,当时Netflix的工程师Matei
- java Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert的解决
zwllxs
javajdk
好久不来iteye,今天又来看看,哈哈,今天碰到在编码时,反射中会抛出
Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert这么个东东,从字面意思看,是反射在获取getter时迷惑了,然后回想起java在boolean值在生成getter时,分别有is和getter,也许我们的反射对象中就有is开头的方法迷惑了jdk,
- IT人应当知道的10个行业小内幕
beijingjava
工作互联网
10. 虽然IT业的薪酬比其他很多行业要好,但有公司因此视你为其“佣人”。
尽管IT人士的薪水没有互联网泡沫之前要好,但和其他行业人士比较,IT人的薪资还算好点。在接下的几十年中,科技在商业和社会发展中所占分量会一直增加,所以我们完全有理由相信,IT专业人才的需求量也不会减少。
然而,正因为IT人士的薪水普遍较高,所以有些公司认为给了你这么多钱,就把你看成是公司的“佣人”,拥有你的支配
- java 实现自定义链表
CrazyMizzz
java数据结构
1.链表结构
链表是链式的结构
2.链表的组成
链表是由头节点,中间节点和尾节点组成
节点是由两个部分组成:
1.数据域
2.引用域
3.链表的实现
&nbs
- web项目发布到服务器后图片过一会儿消失
麦田的设计者
struts2上传图片永久保存
作为一名学习了android和j2ee的程序员,我们必须要意识到,客服端和服务器端的交互是很有必要的,比如你用eclipse写了一个web工程,并且发布到了服务器(tomcat)上,这时你在webapps目录下看到了你发布的web工程,你可以打开电脑的浏览器输入http://localhost:8080/工程/路径访问里面的资源。但是,有时你会突然的发现之前用struts2上传的图片
- CodeIgniter框架Cart类 name 不能设置中文的解决方法
IT独行者
CodeIgniterCart框架
今天试用了一下CodeIgniter的Cart类时遇到了个小问题,发现当name的值为中文时,就写入不了session。在这里特别提醒一下。 在CI手册里也有说明,如下:
$data = array(
'id' => 'sku_123ABC',
'qty' => 1,
'
- linux回收站
_wy_
linux回收站
今天一不小心在ubuntu下把一个文件移动到了回收站,我并不想删,手误了。我急忙到Nautilus下的回收站中准备恢复它,但是里面居然什么都没有。 后来我发现这是由于我删文件的地方不在HOME所在的分区,而是在另一个独立的Linux分区下,这是我专门用于开发的分区。而我删除的东东在分区根目录下的.Trash-1000/file目录下,相关的删除信息(删除时间和文件所在
- jquery回到页面顶端
知了ing
htmljquerycss
html代码:
<h1 id="anchor">页面标题</h1>
<div id="container">页面内容</div>
<p><a href="#anchor" class="topLink">回到顶端</a><
- B树、B-树、B+树、B*树
矮蛋蛋
B树
原文地址:
http://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html
B树
即二叉搜索树:
1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);
&nb
- 数据库连接池
alafqq
数据库连接池
http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4002804.html
@Anthor:孤傲苍狼
数据库连接池
用MySQLv5版本的数据库驱动没有问题,使用MySQLv6和Oracle的数据库驱动时候报如下错误:
java.lang.ClassCastException: $Proxy0 cannot be cast to java.sql.Connec
- java泛型
百合不是茶
java泛型
泛型
在Java SE 1.5之前,没有泛型的情况的下,通过对类型Object的引用来实现参数的“任意化”,任意化的缺点就是要实行强制转换,这种强制转换可能会带来不安全的隐患
泛型的特点:消除强制转换 确保类型安全 向后兼容
简单泛型的定义:
泛型:就是在类中将其模糊化,在创建对象的时候再具体定义
class fan
- javascript闭包[两个小测试例子]
bijian1013
JavaScriptJavaScript
一.程序一
<script>
var name = "The Window";
var Object_a = {
name : "My Object",
getNameFunc : function(){
var that = this;
return function(){
- 探索JUnit4扩展:假设机制(Assumption)
bijian1013
javaAssumptionJUnit单元测试
一.假设机制(Assumption)概述 理想情况下,写测试用例的开发人员可以明确的知道所有导致他们所写的测试用例不通过的地方,但是有的时候,这些导致测试用例不通过的地方并不是很容易的被发现,可能隐藏得很深,从而导致开发人员在写测试用例时很难预测到这些因素,而且往往这些因素并不是开发人员当初设计测试用例时真正目的,
- 【Gson四】范型POJO的反序列化
bit1129
POJO
在下面这个例子中,POJO(Data类)是一个范型类,在Tests中,指定范型类为PieceData,POJO初始化完成后,通过
String str = new Gson().toJson(data);
得到范型化的POJO序列化得到的JSON串,然后将这个JSON串反序列化为POJO
import com.google.gson.Gson;
import java.
- 【Spark八十五】Spark Streaming分析结果落地到MySQL
bit1129
Stream
几点总结:
1. DStream.foreachRDD是一个Output Operation,类似于RDD的action,会触发Job的提交。DStream.foreachRDD是数据落地很常用的方法
2. 获取MySQL Connection的操作应该放在foreachRDD的参数(是一个RDD[T]=>Unit的函数类型),这样,当foreachRDD方法在每个Worker上执行时,
- NGINX + LUA实现复杂的控制
ronin47
nginx lua
安装lua_nginx_module 模块
lua_nginx_module 可以一步步的安装,也可以直接用淘宝的OpenResty
Centos和debian的安装就简单了。。
这里说下freebsd的安装:
fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz
tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz
cd lua-5.1.4
ma
- java-递归判断数组是否升序
bylijinnan
java
public class IsAccendListRecursive {
/*递归判断数组是否升序
* if a Integer array is ascending,return true
* use recursion
*/
public static void main(String[] args){
IsAccendListRecursiv
- Netty源码学习-DefaultChannelPipeline2
bylijinnan
javanetty
Netty3的API
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/ChannelPipeline.html
里面提到ChannelPipeline的一个“pitfall”:
如果ChannelPipeline只有一个handler(假设为handlerA)且希望用另一handler(假设为handlerB)
来
- Java工具之JPS
chinrui
java
JPS使用
熟悉Linux的朋友们都知道,Linux下有一个常用的命令叫做ps(Process Status),是用来查看Linux环境下进程信息的。同样的,在Java Virtual Machine里面也提供了类似的工具供广大Java开发人员使用,它就是jps(Java Process Status),它可以用来
- window.print分页打印
ctrain
window
function init() {
var tt = document.getElementById("tt");
var childNodes = tt.childNodes[0].childNodes;
var level = 0;
for (var i = 0; i < childNodes.length; i++) {
- 安装hadoop时 执行jps命令Error occurred during initialization of VM
daizj
jdkhadoopjps
在安装hadoop时,执行JPS出现下面错误
[slave16]
[email protected]:/tmp/hsperfdata_hdfs# jps
Error occurred during initialization of VM
java.lang.Error: Properties init: Could not determine current working
- PHP开发大型项目的一点经验
dcj3sjt126com
PHP重构
一、变量 最好是把所有的变量存储在一个数组中,这样在程序的开发中可以带来很多的方便,特别是当程序很大的时候。变量的命名就当适合自己的习惯,不管是用拼音还是英语,至少应当有一定的意义,以便适合记忆。变量的命名尽量规范化,不要与PHP中的关键字相冲突。 二、函数 PHP自带了很多函数,这给我们程序的编写带来了很多的方便。当然,在大型程序中我们往往自己要定义许多个函数,几十
- android笔记之--向网络发送GET/POST请求参数
dcj3sjt126com
android
使用GET方法发送请求
private static boolean sendGETRequest (String path,
Map<String, String> params) throws Exception{
//发送地http://192.168.100.91:8080/videoServi
- linux复习笔记 之bash shell (3) 通配符
eksliang
linux 通配符linux通配符
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104387
在bash的操作环境中有一个非常有用的功能,那就是通配符。
下面列出一些常用的通配符,如下表所示 符号 意义 * 万用字符,代表0个到无穷个任意字符 ? 万用字符,代表一定有一个任意字符 [] 代表一定有一个在中括号内的字符。例如:[abcd]代表一定有一个字符,可能是a、b、c
- Android关于短信加密
gqdy365
android
关于Android短信加密功能,我初步了解的如下(只在Android应用层试验):
1、因为Android有短信收发接口,可以调用接口完成短信收发;
发送过程:APP(基于短信应用修改)接受用户输入号码、内容——>APP对短信内容加密——>调用短信发送方法Sm
- asp.net在网站根目录下创建文件夹
hvt
.netC#hovertreeasp.netWeb Forms
假设要在asp.net网站的根目录下建立文件夹hovertree,C#代码如下:
string m_keleyiFolderName = Server.MapPath("/hovertree");
if (Directory.Exists(m_keleyiFolderName))
{
//文件夹已经存在
return;
}
else
{
try
{
D
- 一个合格的程序员应该读过哪些书
justjavac
程序员书籍
编者按:2008年8月4日,StackOverflow 网友 Bert F 发帖提问:哪本最具影响力的书,是每个程序员都应该读的?
“如果能时光倒流,回到过去,作为一个开发人员,你可以告诉自己在职业生涯初期应该读一本, 你会选择哪本书呢?我希望这个书单列表内容丰富,可以涵盖很多东西。”
很多程序员响应,他们在推荐时也写下自己的评语。 以前就有国内网友介绍这个程序员书单,不过都是推荐数
- 单实例实践
跑龙套_az
单例
1、内部类
public class Singleton {
private static class SingletonHolder {
public static Singleton singleton = new Singleton();
}
public Singleton getRes
- PO VO BEAN 理解
q137681467
VODTOpo
PO:
全称是 persistant object持久对象 最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。 好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。
BO:
全称是 business object:业务对象 主要作用是把业务逻辑封装为一个对象。这个对
- 战胜惰性,暗自努力
金笛子
努力
偶然看到一句很贴近生活的话:“别人都在你看不到的地方暗自努力,在你看得到的地方,他们也和你一样显得吊儿郎当,和你一样会抱怨,而只有你自己相信这些都是真的,最后也只有你一人继续不思进取。”很多句子总在不经意中就会戳中一部分人的软肋,我想我们每个人的周围总是有那么些表现得“吊儿郎当”的存在,是否你就真的相信他们如此不思进取,而开始放松了对自己的要求随波逐流呢?
我有个朋友是搞技术的,平时嘻嘻哈哈,以
- NDK/JNI二维数组多维数组传递
wenzongliang
二维数组jniNDK
多维数组和对象数组一样处理,例如二维数组里的每个元素还是一个数组 用jArray表示,直到数组变为一维的,且里面元素为基本类型,去获得一维数组指针。给大家提供个例子。已经测试通过。
Java_cn_wzl_FiveChessView_checkWin( JNIEnv* env,jobject thiz,jobjectArray qizidata)
{
jint i,j;
int s