- Flink 实践教程-入门(10):Python作业的使用
腾讯云大数据
数据库大数据javapython数据分析
作者:腾讯云流计算Oceanus团队流计算Oceanus简介流计算Oceanus是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于ApacheFlink构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算Oceanus以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。教程链接:Flink实践教程-入门(10):Python作业的使用-云+社区-
- matlab中count是干什么,matlab编程潮流计算的count值与什么有?
weixin_39646706
clear;y(1,2)=1/(0。06+0。18i);y(1,3)=1/(0。06+0。18i);y(1,4)=1/(0。04+0。12i);y(1,5)=1/(0。02+0。06i);y(2,3)=1/(0。01+0。03i);y(2,5)=1/(0。08+0。24i);y(3,4)=1/(0。08+0。24i);y(4,5)=0;fori=1:5forj=i:5y(j,i)=y(i,j);e
- 第12章 Flink
wyz191
大数据技术原理与应用-概念存储处理分析与应用bigdatahadoop数据仓库flink大数据
企业数据架构的演进:传统数据处理架构、大数据Lambda架构、流程处理架构。Flink是一种具有代表性的开源流处理架构,它实现了GoogleDataflow流计算模型,是一种兼具高吞吐、低延迟和高性能的实时流计算框架,并且同时支持批处理和流处理。Flink的主要特性包括:批流一体化、精密的状态管理、事件时间支持以及精确一次(Exactly-once)的状态一致性保障等。12.1Flink简介Fli
- Kafka应用场景
串一串cc
序在学习一门新技术之前,我们需要先去了解一下这门技术的具体应用场景,使用它能够做什么,能够达到什么目的,学习kafka的初衷是用作消息队列;但是还可以使用KafkaStream进行一些实时的流计算,多用于大数据处理;也可以做日志收集汇总、网站活动跟踪等任务。消息队列kafka可以很好的替代一些传统的消息系统,kafka具有更好的吞吐量,内置的分区使kafka具有更好的容错和伸缩性,这些特性使它可以
- spark streaming python_Spark入门:Spark Streaming简介(Python版)
weixin_39531582
sparkstreamingpython
SparkStreaming是构建在Spark上的实时计算框架,它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。SparkStreaming可结合批处理和交互查询,适合一些需要对历史数据和实时数据进行结合分析的应用场景。SparkStreaming设计SparkStreaming是Spark的核心组件之一,为Spark提供了可拓展、高吞吐、容错的流计算能力。如下图所示,SparkStreaming可整
- 大数据Lambda架构
奋进学堂
系统架构设计师考试架构
Lambda架构介绍Lambda是用于同时处理离线和实时数据,可容错、可扩展的分布式系统架构。有批处理层、加速层、服务层。同时以流计算和批处理计算合并视图。Lambda架构的批处理层采用不可变存储模型,不断地往主数据集后追加新的数据。Lambda架构优缺点<
- Apache PAIMON 学习
潇锐killer
学习
参考:ApachePAIMON:实时数据湖技术框架及其实践数据湖不仅仅是一个存储不同类数据的技术手段,更是提高数据分析效率、支持数据驱动决策、加速AI发展的基础设施。新一代实时数据湖技术,ApachePAIMON兼容ApacheFlink、Spark等主流计算引擎,并支持流批一体化处理、快速查询和性能优化,成为加速AI转型的重要工具。ApachePAIMON是一个支持大规模实时数据更新的存储和分析
- Windows系统下的Spark环境配置
eeee~~
3:大数据技术实用教程spark大数据分布式
一:Spark的介绍ApacheSpark是一个开源的分布式大数据处理引擎,它提供了一整套开发API,包括流计算和机器学习。Spark支持批处理和流处理,其显著特点是能够在内存中进行迭代计算,从而加快数据处理速度。尽管Spark是用Scala开发的,但它也为Java、Scala、Python和R等高级编程语言提供了开发接口。Spark提供了多个核心组件,包括:SparkCore:提供内存计算的能力
- 阿里云日志服务sls的典型应用场景
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日志服务的典型应用场景包括:数据采集与消费、数据清洗与流计算(ETL/StreamProcessing)、数据仓库对接(DataWarehouse)、日志实时查询与分析。云起实验室日志服务体验(活动期完成有机会参与100%中奖):https://developer.aliyun.com/adc/series/activity/sls-1数据采集与消费通过日志服务LogHub功能,可以大规模低成本接
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毕设木哥
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作者主页:计算机毕设小程精彩专栏推荐订阅:在下方专栏Java实战项目文章目录Java实战项目一、开发介绍1.1开发环境二、系统介绍2.1图片展示三、部分代码设计3.1.部分代码如下:**总结****大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦****有问题评论区交流**一、开发介绍1.1开发环境技术栈:spark+hadoop+hive离线ETL+在线数据分析(OLAP)+流计算+机器学习+图计算二、系统
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一、Flink基本介绍Spark底层是微批处理,Flink底层则是实时流计算流式计算特点:数据是源源不断产生,两大问题,乱序和延迟Stateful:有状态Flink的三个部分Source:Transactions,logs,iot,clicksTransformation:事件驱动,ETL,批处理Sink:输出HDFS,KafkaFlink的特性支持高吞吐,低延迟,高性能的流处理支持带有事件时间的
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- 使用Flink完成流数据统计 | 京东云技术团队
一、统计流程所有流计算统计的流程都是:1、接入数据源2、进行多次数据转换操作(过滤、拆分、聚合计算等)3、计算结果的存储其中数据源可以是多个、数据转换的节点处理完数据可以发送到一个和多个下一个节点继续处理数据Flink程序构建的基本单元是stream和transformation(DataSet实质上也是stream)。stream是一个中间结果数据,transformation对数据的加工和操作
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02-flink基本架构flink基本组件栈flink基本组件栈.pngAPI&Libraries同时提供了流计算和批计算的接口,同时在此基础上抽象出不同的应用类型的组件库Runtime核心层主要负责对上层不同接口提供基础服务,也是Flink分布式计算框架的核心实现层,支持分布式Stream的执行、jobGraph到ExecutionGraph的映射转换、任务调度等。将DataStream和Dat
- Flink 1.7.0 安装、配置与使用
编码前线
本地单机安装ApacheFlink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。有状态计算的Exactly-once语义。状态是指flink能够维护数据在时序上的聚类和聚合,同时它有checkpoint机制支持带有事件时间(eventtime)语义的流处理和窗口处理。事件时间的语义使流计算的结果更加精确,尤其在事
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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
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- 从一到无穷大 #23 《流计算系统图解》书评
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从一到无穷大时序数据库流计算
本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享4.0国际许可协议进行许可。本作品(李兆龙博文,由李兆龙创作),由李兆龙确认,转载请注明版权。文章目录引言内容总结引言春节假期回到家里断然是不会有看纸质书的时间的。造化弄人,二月三号早上十一点的飞机延误到一点多,原本三小时不到的阅读时间延长为五个小时,也给了我看完这本书的机会。第一次了解到这本书是Tison在朋友圈发了他写的书评[2],开头便是:值
- AXI数据流计算CRC8的代码
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- AXI数据流计算CRC16的代码
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- 视频存储空间的计算:适用安防监控录像、视频会议录像、手机录像、短视频录像等场景
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目录一、问题二、计算方法三、实例1、需求2、确定存储空间的计算方法3、存储容量计算一、问题经常有客户、伙伴问我,视频监控中录像要多少个TB?要多少个硬盘?每次都要问问他们各种情况,是什么样的视频?多少个?录多长时间?二、计算方法以下是我们总结的一些计算方法:码流计算法:这是最常用的方法之一,通过将码流(Mbps或Kbps为单位)乘以监控路数、监控天数、码流格式转换系数和压缩比系数,得到存储容量(G
- Flink实时流计算入门系列——广播变量使用
晨冉1688
总是被项目经理问:为什么你的Flink代码占用我这么多的集群资源啊?集群受不了,优化一下吧,程序员一听到优化的痛疼症,你懂的……image今天我们就讲解一个比较基础,且容易被人忽略的基础优化Flink程序的方法。Flink和Spark一样,都有支持广播变量这定义。广播变量,可以理解成为日常的广播,是一个公共的变量。广播变量创建后,它可以运行在集群中的任何function上,而不需要多次传递给集群节
- 使用 Flink Hudi 构建流式数据湖
浪尖聊大数据-浪尖
大数据sparkhadoopjava数据库
摘要:本文介绍了FlinkHudi通过流计算对原有基于mini-batch的增量计算模型不断优化演进。用户可以通过FlinkSQL将CDC数据实时写入Hudi存储,且在即将发布的0.9版本Hudi原生支持CDCformat。主要内容为:背景增量ETL演示一、背景近实时从2016年开始,ApacheHudi社区就开始通过Hudi的UPSERT能力探索近实时场景的使用案例[1]。通过MR/Spark的
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工业物联网流计算物联网时序数据库智慧楼宇流计算门禁安防
物联网的发展为智能安防和自动化监控带来了更多便利,同时,新型城镇建设、智慧城市与智慧社区的发展也为门禁管理等安防问题智能化提出了更高的要求。在智能化发展的背景下,门禁成为一套集成了访客、考勤、消费、巡更、梯控等更多功能的全面便捷的系统安全应用,随着门禁系统应用愈发广泛,对海量数据的实时快速处理也成为了日益重要的问题。作为一款高性能分布式时序数据库,DolphinDB提供了流数据表和流计算引擎用于实
- 【三相潮流】基于仿射区间的,含分布式电源的配电网三相潮流算法
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MATLAB板块20:新能源其他仿射区间分布式电源配电网三相潮流算法
1.软件版本matlab2021a2.本算法理论知识当只采用区间运算,得到的结果则有可能过于保守,而采用仿射运算后,本文方法能够得到更窄的不确定区域,从而得到更窄的区间。针对本课题要求,“基于仿射区间的含分布式电源的配电网三相潮流算法”,其中关于这方面的概念,主要从如下的三个方面角度考虑:理想状态下的,确定性潮流计算——即对应本课题的“含分布式电源的配电网三相潮流算法”。实际状态下,不确定性潮流计
- Flink实战五_状态机制
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接上文:Flink实战四_TableAPI&SQL在学习Flink的状态机制之前,我们需要理解什么是状态。回顾我们之前介绍的很多流计算的计算过程,有些计算方法,比如说我们之前多次使用的将stock.txt中的一行文本数据转换成Stock股票对象的map操作。来一个数据,就计算一个数据,这些操作,只需要依赖于当前输入的数据就够了,不需要其他的辅助数据。输入相同的文本数据,输出的肯定是一个相同的Sto
- C语言文件操作
EPSDA
C语言基础知识c语言
目录C语言文件操作C语言中的流与文件指针C语言中的流计算机中的读写操作与输入输出操作的关系文件指针C语言中的标准流C语言中的标准流文件类型程序文件数据文件文本文件二进制文件文件的打开和关闭文件的打开fopen与关闭fclose文件打开模式文件的顺序读写顺序读写函数函数fgetc和fputc函数fgets和fputs函数fscanf与fprintf函数fread与fwrite函数printf/sca
- java 加权平均_使用Java 8流计算加权平均值
培茛
java加权平均
您可以为此任务创建自己的收集器:staticCollectoraveragingWeighted(ToDoubleFunctionvalueFunction,ToIntFunctionweightFunction){classBox{doublenum=0;longdenom=0;}returnCollector.of(Box::new,(b,e)->{b.num+=valueFunction.a
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 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
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><