- 大数据集群架构hadoop集群、Hbase集群、zookeeper、kafka、spark、flink、doris、dataeas(二)
争取不加班!
hadoophbasezookeeper大数据运维
zookeeper单节点部署wget-chttps://dlcdn.apache.org/zookeeper/zookeeper-3.8.4/apache-zookeeper-3.8.4-bin.tar.gz下载地址tarxfapache-zookeeper-3.8.4-bin.tar.gz-C/data/&&mv/data/apache-zookeeper-3.8.4-bin//data/zoo
- Hadoop、Spark、Flink 三大大数据处理框架的能力与应用场景
一、技术能力与应用场景对比产品能力特点应用场景Hadoop-基于MapReduce的批处理框架-HDFS分布式存储-容错性强、适合离线分析-作业调度使用YARN-日志离线分析-数据仓库存储-T+1报表分析-海量数据处理Spark-基于内存计算,速度快-支持批处理、流处理(StructuredStreaming)-支持SQL、ML、图计算等-支持多语言(Scala、Java、Python)-近实时处
- 数据同步工具对比:Canal、DataX与Flink CDC
智慧源点
大数据flink大数据
在现代数据架构中,数据同步是构建数据仓库、实现实时分析、支持业务决策的关键环节。Canal、DataX和FlinkCDC作为三种主流的数据同步工具,各自有着不同的设计理念和适用场景。本文将深入探讨这三者的技术特点、使用场景以及实践中的差异,帮助开发者根据实际需求选择合适的工具。1.工具概述1.1CanalCanal是阿里巴巴开源的一款基于MySQL数据库增量日志(binlog)解析的组件,主要用于
- 4_Flink CEP
frimiku
flink大数据云计算
FlinkCEP1、何为CEP?CEP,全称为复杂事件处理(ComplexEventProcessing),是一种用于实时监测和分析数据流的技术。CEP详细讲解:CEP是基于动态环境的事件流的分析技术,事件是状态变化(持续生成数据)的。通过分析事件间的关系,利用过滤、关联、聚合等技术,根据事件间的【时序关系和聚合关系】制定检测规则,持续地从事件流中查询出【符合规则要求】的事件序列,最终分析得到更复
- Flink项目基础配置指南
Edingbrugh.南空
flink大数据flink大数据
在大数据处理领域,ApacheFlink凭借强大的实时流处理和批处理能力,成为众多开发者的首选工具。在日常工作中,开发FlinkJar任务是常见需求,但每次都需重复配置日志、梳理pom依赖、设置打包插件等,流程繁琐且易出错。为提升开发效率,减少重复劳动,将这些基础配置进行整理归纳十分必要。本文将围绕Flink项目的本地日志配置、pom依赖及插件配置展开详细介绍,为开发者提供一套可直接复用的基础配置
- Apache SeaTunnel Flink引擎执行流程源码分析
Code Monkey’s Lab
源码分析Flinkflink大数据架构seatunnel
目录1.任务启动入口2.任务执行命令类:FlinkTaskExecuteCommand3.FlinkExecution的创建与初始化3.1核心组件初始化3.2关键对象说明4.任务执行:FlinkExecution.execute()5.Source处理流程5.1插件初始化5.2数据流生成6.Transform处理流程6.1插件初始化6.2转换执行7.Sink处理流程7.1插件初始化7.2数据输出执
- Beam2.61.0版本消费kafka重复问题排查
隔壁寝室老吴
kafkalinq分布式
1.问题出现过程在测试环境测试flink的job的任务消费kafka的情况,通过往job任务发送一条消息,然后flinkwebui上消费出现了两条。然后通过重启JobManager和TaskManager后,任务从checkpoint恢复后就会出现重复消费。当任务不从checkpoint恢复的时候,任务不会出现重复消费的情况。由此可见是beam从checkpoint恢复的时候出现了重复消费的问题。
- Flink CDC同步Oracle无主键表
Zzz...209
javaflinkoracle
FlinkCDC同步Oracle无主键表问题背景问题解决问题背景FlinkCDC是一种很强大且实用的实时数据同步工具,官网如下。链接:link但是在实际使用过程中还是会有些不足之处,比如说同步Oracle数据库中无主键以及唯一键的表时,关于目标端的幂等性时无法保证的。问题解决在Oracle数据库中,表中有一个伪列ROWID,而在CDC同步过来的数据中是不包含此列的。修改源码如下,使之携带ROWID
- Flink Oracle CDC Connector详解
24k小善
flinkjava大数据
1.FlinkOracleCDCConnector核心功能功能模块描述实时数据捕获实时捕捉Oracle数据库中的DML操作(INSERT,UPDATE,DELETE)。Schema变更支持支持部分DDL操作的检测(如表结构变更)。端到端一致性确保数据从Oracle到Flink的传输过程中的完整性和一致性。可扩展性支持高吞吐量和大规模数据处理需求。容错机制具备断点续传能力,确保在中断后能够从上次的位
- Apache Flink深度解析:现代流处理引擎
暴躁哥
大数据技术apacheflink大数据
好的,我来帮您写一篇关于Flink技术的详细介绍博客:ApacheFlink深度解析:现代流处理引擎一、Flink简介ApacheFlink是一个开源的分布式流处理和批处理统一计算引擎。它提供了数据流上的状态计算、精确一次性语义保证、高吞吐、低延迟等特性,能够运行在所有常见的集群环境中。1.1核心特性统一的流批处理精确一次性语义事件时间处理有状态计算高吞吐和低延迟高可用性配置内存管理二、Flink
- Flink SQL Connector Kafka 核心参数全解析与实战指南
Edingbrugh.南空
kafkaflink大数据flinksqlkafka
FlinkSQLConnectorKafka是连接FlinkSQL与Kafka的核心组件,通过将Kafka主题抽象为表结构,允许用户使用标准SQL语句完成数据读写操作。本文基于ApacheFlink官方文档(2.0版本),系统梳理从表定义、参数配置到实战调优的全流程指南,帮助开发者高效构建实时数据管道。一、依赖配置与环境准备1.1Maven依赖引入在FlinkSQL项目中使用Kafka连接器需添加
- Flink部署与应用——Flink集群模式
黄雪超
从0开始学Flinkflink大数据
Flink集群模式在大数据处理领域,ApacheFlink凭借其卓越的流批一体化处理能力,成为众多企业的首选框架。而Flink集群模式的选择与运用,对于充分发挥Flink的性能优势、满足不同业务场景的需求至关重要。接下来,我们将深入探讨Flink的多种集群模式,剖析其特点、适用场景及相互间的差异。集群部署模式对比Flink的集群部署模式可依据两个关键维度进行分类:一是集群的生命周期和资源隔离方式;
- Spark Streaming 与 Flink 实时数据处理方案对比与选型指南
浅沫云归
后端技术栈小结spark-streamingflinkreal-time
SparkStreaming与Flink实时数据处理方案对比与选型指南实时数据处理在互联网、电商、物流、金融等领域均有大量应用,面对海量流式数据,SparkStreaming和Flink成为两大主流开源引擎。本文基于生产环境需求,从整体架构、编程模型、容错机制、性能表现、实践案例等维度进行深入对比,并给出选型建议。一、问题背景介绍业务场景日志实时统计与告警用户行为实时画像实时订单或交易监控流式ET
- 现代数据湖架构全景解析:存储、表格式、计算引擎与元数据服务的协同生态
讲文明的喜羊羊拒绝pua
大数据架构数据湖SparkIcebergAmoro对象存储
本文全面剖析现代数据湖架构的核心组件,深入探讨对象存储(OSS/S3)、表格式(Iceberg/Hudi/DeltaLake)、计算引擎(Spark/Flink/Presto)及元数据服务(HMS/Amoro)的协作关系,并提供企业级选型指南。一、数据湖架构演进与核心价值数据湖架构演进历程现代数据湖核心价值矩阵维度传统数仓现代数据湖存储成本高(专有硬件)低(对象存储)数据时效性小时/天级分钟/秒级
- 69、Flink 的 DataStream Connector 之 Kafka 连接器详解
猫猫爱吃小鱼粮
Flink-1.19从0到精通flinkkafka大数据
1.概述Flink提供了Kafka连接器使用精确一次(Exactly-once)的语义在Kafkatopic中读取和写入数据。目前还没有Flink1.19可用的连接器。2.KafkaSourcea)使用方法KafkaSource提供了构建类来创建KafkaSource的实例。以下代码片段展示了如何构建KafkaSource来消费“input-topic”最早位点的数据,使用消费组“my-group
- Flink SourceFunction深度解析:数据输入的起点与奥秘
Edingbrugh.南空
flink大数据flink大数据
在Flink的数据处理流程中,StreamGraph构建起了作业执行的逻辑框架,而数据的源头则始于SourceFunction。作为Flink数据输入的关键组件,SourceFunction负责从外部数据源读取数据,并将其转换为Flink作业能够处理的格式。深入理解SourceFunction的原理与实现,对于构建高效、稳定的数据处理链路至关重要。接下来,我们将结合有道云笔记内容,对FlinkSo
- 【Flink实战】 Flink SQL 中处理字符串 `‘NULL‘` 并转换为 `BIGINT`
roman_日积跬步-终至千里
#flink实战sqlflink数据库
文章目录一、问题描述解决方案解释一、问题描述当我们尝试将字符串'NULL'直接转换为BIGINT时,会遇到NumberFormatException,因为'NULL'不是一个有效的数字字符串。为了避免这种错误,我们需要在转换之前进行检查。解决方案我们可以使用CASE语句来实现条件转换。具体步骤如下:使用CASE语句进行条件判断:检查字符串是否为'NULL',如果是'NULL',则返回0;否则,将字
- Flink状态和容错-基础篇
有数的编程笔记
Flinkflink大数据
1.概念flink的状态和容错绕不开3个概念,statebackends和checkpoint、savepoint。本文重心即搞清楚这3部分内容。容错机制是基于在状态快照的一种恢复方式。但是状态和容错要分开来看。什么是状态,为什么需要状态?流计算和批计算在数据源上最大的区别是,流计算中的数据是无边界的,数据持续不断,而批计算中数据是有边界的,在计算时可以一次性将数据全部拿到。在流计算中无法拿到全部
- flink:风控/反欺诈检测系统案例研究1,2,3
菠萝科技
java·未分类flinkflink风控欺诈
https://flink.apache.org/news/2020/01/15/demo-fraud-detection.htmlhttps://flink.apache.org/news/2020/03/24/demo-fraud-detection-2.htmlhttps://flink.apache.org/news/2020/07/30/demo-fraud-detection-3.ht
- 实时反欺诈:基于 Spring Boot 与 Flink 构建信用卡风控系统
程序员leon
风控大数据系列springbootflink后端风控
在金融科技飞速发展的今天,信用卡欺诈手段日益高明和快速。传统的基于批处理的事后分析模式已难以应对实时性要求极高的欺诈场景。本文将详细介绍如何利用SpringBoot和ApacheFlink这对强大的组合,构建一个高性能、可扩展的实时信用卡反欺诈系统。一、核心思想:从“单点”到“模式”传统的反欺诈规则可能只关注单笔交易的某个特征,比如“金额是否过大”。而现代的欺诈行为往往是一种模式(Pattern)
- Flink SQL解析工具类实现:从SQL到数据血缘的完整解析
Edingbrugh.南空
flink大数据flinksql大数据
在大数据处理领域,FlinkSQL作为流批统一的声明式编程接口,已成为数据处理的核心组件。本文将深入解析一个FlinkSQL解析工具类的实现,该工具能够解析FlinkSQL语句,提取表定义、操作关系及数据血缘信息,为数据治理、血缘分析和SQL验证提供基础能力。工具类核心功能概述FlinkParserUtil类实现了FlinkSQL的解析功能,主要包含以下核心能力:SQL过滤与解析:过滤自定义函数声
- 探秘Flink Connector加载机制:连接外部世界的幕后引擎
Edingbrugh.南空
flink大数据flink大数据
在Flink的数据处理生态中,SourceFunction负责数据的输入源头,而真正架起Flink与各类外部存储、消息系统桥梁的,则是Connector。从Kafka消息队列到HDFS文件系统,从MySQL数据库到Elasticsearch搜索引擎,Flink通过Connector实现了与多样化外部系统的交互。而这一切交互的基础,都离不开背后强大且精巧的Connector加载机制。接下来,我们将深
- 探秘Flink Streaming Source Analysis:一个强大的流处理源码解析工具
强妲佳Darlene
探秘FlinkStreamingSourceAnalysis:一个强大的流处理源码解析工具去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介在大数据实时处理领域,ApacheFlink是一个不可或缺的名字。而flink-streaming-source-analysis项目是由开发者mickey0524创建的一个开源工具,旨在帮助我们更深入地理解和分析Flink流处理的源代码
- Flink SQL 解析器与 Calcite 在大数据处理中的应用
JieLun_C
flinksql大数据
FlinkSQL解析器与Calcite在大数据处理中的应用在大数据处理领域中,FlinkSQL解析器与Calcite是两个重要的组件,它们在解析和优化FlinkSQL查询方面发挥着关键作用。本文将介绍FlinkSQL解析器和Calcite的基本概念,并给出一些示例代码,以帮助读者更好地理解它们的用途和工作原理。FlinkSQL解析器FlinkSQL解析器是Flink提供的一个模块,用于将SQL查询
- Flink系列-背压(反压)
Empty-cup
Flinkflink大数据
目录了解背压什么是背压背压产生的原因背压导致的影响定位背压解决背压了解背压什么是背压在流式处理系统中,如果出现下游消费的速度跟不上上游生产数据的速度,就种现象就叫做背压(backpressure,也叫反压)背压产生的原因下游消费的速度跟不上上游生产数据的速度,可能出现的原因如下:节点有性能瓶颈,可能是该节点所在的机器有网络、磁盘等等故障,机器的网络延迟和磁盘不足、频繁GC、数据热点等原因。数据源生
- Flink中的反压与背压:原理、检测与应对
Edingbrugh.南空
大数据flinkflink大数据
在大数据流处理领域,Flink以其高效、灵活的特性被广泛应用。然而,在数据的高速流动与处理过程中,数据生产速度和消费速度的不匹配问题时常出现,这就引出了流处理系统中的重要概念——反压(Backpressure)和背压(Backpressure)。尽管名称表述略有差异,但二者本质上描述的是同一类情况,它们的有效处理对保障Flink系统的稳定性和性能起着关键作用。一、反压与背压:概念解析反压(Back
- Flink SQL执行流程深度剖析:从SQL语句到分布式执行
Edingbrugh.南空
大数据flinkflinksql分布式
在大数据处理领域,FlinkSQL凭借其强大的处理能力和易用性,成为众多开发者的选择。与其他OLAP引擎类似,FlinkSQL的SQL执行流程大致都需要经过词法解析、语法解析、生成抽象语法树(AST)、校验以及生成逻辑执行计划等步骤。整体流程可笼统地概括为两大阶段:从SQL到Operation的转换,再从Operation到Transformation的转换,最终进入分布式执行阶段。接下来,我们将
- 互联网大数据求职面试:从Zookeeper到Flink的技术探讨
场景:互联网大数据求职面试在一个阳光明媚的下午,小白来到了知名互联网公司,准备接受他人生中最重要的一次面试。他的面试官是以严肃和专业著称的老黑。第一轮提问:分布式系统与协调老黑:小白,你能解释一下Zookeeper在分布式系统中的作用吗?小白:哦,这个简单,Zookeeper是一个分布式协调服务,主要用来解决分布式系统中数据一致性问题,比如选主、配置管理和命名服务。老黑:不错,那你知道Yarn是如
- 数据仓库面试题合集⑥
晴天彩虹雨
数据仓库面试解析集锦数据仓库大数据clickhousekafka
实时指标体系设计+Flink优化实战:面试高频问题+项目答题模板面试中不仅会问“你做过实时处理吗?”,更会追问:“实时指标体系是怎么搭建的?”、“你们的Flink稳定性怎么保证?”本篇聚焦实时指标体系设计与Flink优化场景,帮你答出架构设计力,也答出调优实战感。①面试核心问题导读“你们实时指标是怎么设计的?”“怎么处理指标的去重、延迟和聚合问题?”“你们的Flink作业怎么做资源优化?”“有没有
- flink的多种部署模式
Azoner
flink
##部署模式和运行模式###部署模式-本地local-单机无需分布式资源管理-集群-独立集群standalone-需要flink自身的任务管理工具-jobmanager接收和调度任务-taskmanager执行-on其他资源管理工具yarn/k8s-yarn-注意区分flink的和yarn的taskmanager###运行模式-session-先启动一个集群,保持一个会话,在这个会话中通过客户端提
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
macroli
工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f