- Flink中的SQL Client和SQL Gateway
BigDataMLApplication
flinkflinksqlgateway
Flink中的SQLClient和SQLGateway对比目录定义基本原理适用场景主要区别常用运维命令示例官方链接正文1.定义SQLClient:FlinkSQLClient是一种用于提交和执行FlinkSQL语句的命令行界面或图形界面工具。SQLGateway:FlinkSQLGateway是一个独立的服务,它允许客户端通过RESTfulAPI将SQL查询提交到Flink集群。2.基本原理SQL
- Flink算子通用状态应用测试样例
公子乂
flinkjavaservlet
Flink算子通用状态应用测试样例1.获取Flink执行环境finalStreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);2.创建数据源,生成随机数据DataStream>source=env.addSource(newSourceFunct
- 关于HDP的20道高级运维面试题
编织幻境的妖
运维
1.描述HDP的主要组件及其作用。HDP(HortonworksDataPlatform)的主要组件包括Hadoop框架、HDFS、MapReduce、YARN以及Hadoop生态系统中的其他关键工具,如Spark、Flink、Hive、HBase等。以下是对这些组件及其作用的具体描述:Hadoop框架:Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用Java语言编写,用于存储和处理大规模数据集。它广义
- Flink 面试题总结及答案
wending-Y
Flink入门到实践flink大数据
基础state的分类keystate和operatestatestate的重分布Flink状态管理详解:KeyedState和OperatorListState深度解析-掘金checkpoint和savepointhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/79526638flinkjob的容错策略如果在没有持续消息输出的情况下,如何定时输出主要是现实有可能不会一直有消息输入,但是要
- Flink 批作业 消费kafka
wending-Y
Flink入门到实践flinkkafka大数据
文章目录示例代码原理总是kafka数据源可以是有界数据源,也可以是无界数据源示例代码publicstaticvoidmain(String[]args){StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism
- Flink源码-6-JobMaster 启动任务
wending-Y
Flink入门到实践flink
JobMasterjobmaster负责执行整个任务入口类org.apache.flink.runtime.jobmaster.JobMasterpublicCompletableFuturestart(finalJobMasterIdnewJobMasterId)throwsException{//makesurewereceiveRPCandasynccallsstart();returnca
- 【大数据面试题】014 Flink CDC 用过吗,请简要描述
Jiweilai1
一天一道面试题flink大数据面试flinkcdc
一步一个脚印,一天一道面试题。FlinkCDC的诞生背景FlinkCDC的全称是ChangeDataCapture(变更数据捕获)每一项技术的诞生都是为了解决某个问题,某个痛点。而FlinkCDC的诞生就是为了解决在读取,监控MySQL这样的数据库时,不会因为读取数据库,对数据库本身造成压力,影响性能。同时,保证了数据源的准确,正确。FlinkCDC原理方式一:通过查询来获取更新的数据。如查询数据
- pyflink1.18.0 报错 TypeError: cannot pickle ‘_thread.lock‘ object
Thomas2143
总结pyflink
完整报错Traceback(mostrecentcalllast):File"/Users//1.py",line851,inds1=my_datastream.key_by(lambdax:x[0]).process(MyProcessFunction())#返回元组即:f0f1f2三列File"/Users/thomas990p/bigdataSoft/minicondaarm/minicon
- 【Flink SQL】Flink SQL 基础概念(五):SQL 时区问题
G皮T
#FlinkSQLflinksql大数据时区TIMESTAMP_LTZTIMESTAMP
《FlinkSQL基础概念》系列,共包含以下5篇文章:FlinkSQL基础概念(一):SQL&Table运行环境、基本概念及常用APIFlinkSQL基础概念(二):数据类型FlinkSQL基础概念(三):SQL动态表&连续查询FlinkSQL基础概念(四):SQL的时间属性FlinkSQL基础概念(五):SQL时区问题如果您觉得这篇文章有用✔️的话,请给博主一个一键三连吧(点赞、关注、收藏)!!
- 【大数据】Flink SQL 语法篇(五):Regular Join、Interval Join
G皮T
#FlinkSQL大数据flinksqlRegularJoinIntervalJoin双流Join
《FlinkSQL语法篇》系列,共包含以下10篇文章:FlinkSQL语法篇(一):CREATEFlinkSQL语法篇(二):WITH、SELECT&WHERE、SELECTDISTINCTFlinkSQL语法篇(三):窗口聚合(TUMBLE、HOP、SESSION、CUMULATE)FlinkSQL语法篇(四):Group聚合、Over聚合FlinkSQL语法篇(五):RegularJoin、I
- 大数据开发(Kafka面试真题-卷一)
Key-Key
大数据kafka面试
大数据开发(Kafka面试真题)1、请解释以下ApacheKafka是什么?它在大数据系统中的角色是什么?2、请解释以下Kafka的工作原理和它与传统消息队列服务的不同之处?3、解释以下ApacheKafka的作用以及它与常见消息队列系统(如RabbitMQ)之间的区别?4、如何使用ApacheKafka来实现实时数据流处理?5、Flinkcheckpoint和Kafkaoffset的关联是什么?
- flink: 自定义表函数的用法
amadeus_liu2
flinkflinkpython大数据
packagecn.edu.tju.demo3;importorg.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;importorg.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;importorg.apache
- flink:自定义函数的简单用法
amadeus_liu2
flinkflink大数据
packagecn.edu.tju.demo3;importorg.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputS
- flink状态后端和检查点的关系
后季暖
flink大数据
在ApacheFlink中,检查点(Checkpoints)和状态后端(StateBackend)是两个核心概念,它们之间有着紧密的联系。为了更好地理解这种联系,我们首先需要分别了解这两个概念。检查点(Checkpoints):检查点是Flink用来实现容错和状态一致性的机制。当Flink应用程序运行时,它会定期地创建检查点,这些检查点包含了当前任务的状态信息。如果某个任务失败,Flink可以利用
- Flink异步io关联Hbase
//承续缘_纪录片
#Flinkflinkhbase大数据
主程序publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{//1.获取流执行环境StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);SimpleDateFormatformatter=newSi
- flink重温笔记(十五): flinkSQL 顶层 API ——实时数据流转化为SQL表的操作
那就学有所成吧(˵¯͒¯͒˵)
Flink重温笔记flink笔记sql大数据学习方法数据库KAFKA
Flink学习笔记前言:今天是学习flink的第15天啦!学习了flinkSQL基础入门,主要是解决大数据领域数据处理采用表的方式,而不是写复杂代码逻辑,学会了如何初始化环境,鹅湖将流数据转化为表数据,以及如何查询表数据,结合自己实验猜想和代码实践,总结了很多自己的理解和想法,希望和大家多多交流!Tips:"分享是快乐的源泉,在我的博客里,不仅有知识的海洋,还有满满的正能量加持,快来和我一起分享这
- FlinkCDC快速搭建实现数据监控
tianqi11
flinkjava
引入依赖4.0.0com.sandflinkcdc1.0-SNAPSHOTjarFlinkQuickstartJobUTF-81.17.11.14.4-->1.82.12${target.java.version}${target.java.version}2.17.1apache.snapshotsApacheDevelopmentSnapshotRepositoryhttps://reposi
- Apache Paimon 使用之Creating Catalogs
猫猫爱吃小鱼粮
Paimonapachehivehadoop
PaimonCatalog目前支持两种类型的metastores:filesystemmetastore(default),在文件系统中存储元数据和表文件。hivemetastore,将metadata存储在Hivemetastore中。用户可以直接从Hive访问表。1.使用FilesystemMetastore创建CatalogFlink引擎FlinkSQL注册并使用名为my_catalog的P
- Flink 学习 | 在集群上的,部署模式及运行模式
狻猊来当程序媛
flink学习大数据
Client将作业提交给JobManager,JobManager将作业分发给很多个TaskManager开始干活。部署模式有三种(会话模式_session,单作业模式_per_job,应用模式_application)主要区别是生命周期及资源的分配方式,以及应用的main方法到底在哪里执行,是客户端还是JobManager。会话模式需要先启动一个集群,保持一个会话。但启动集群时,资源是共享的,会
- sprintboot集成flink快速入门demo
AskHarries
flink大数据
一、flink介绍Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎。Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(DataProcessing)场景:高并发pipeline处理数据,时延毫秒级,且兼具可靠性。二、环境搭建安装flinkhttps://nightlies.apache.org
- 【大数据】Flink SQL 语法篇(七):Lookup Join、Array Expansion、Table Function
G皮T
#FlinkSQL大数据flinksqlLookupJoinArrayExpansionTableFunction维表Join
《FlinkSQL语法篇》系列,共包含以下10篇文章:FlinkSQL语法篇(一):CREATEFlinkSQL语法篇(二):WITH、SELECT&WHERE、SELECTDISTINCTFlinkSQL语法篇(三):窗口聚合(TUMBLE、HOP、SESSION、CUMULATE)FlinkSQL语法篇(四):Group聚合、Over聚合FlinkSQL语法篇(五):RegularJoin、I
- 【Flink精讲】Flink单机安装步骤
话数Science
FlinkFlink精讲大数据flink大数据
Flink单机安装步骤获取Flink安装包:Indexof/flink解压缩:tar-zxvfflink-1.17.2-bin-scala_2.12.tgz修改配置文件:conf/flink-conf.yaml启动命令:./bin/start-cluster.sh终止命令:./bin/stop-cluster.sh启动SQLClient:./bin/sql-client.shembedded如果w
- EMR StarRocks实战——Mysql数据实时同步到SR
爱吃辣条byte
#StarRocks数仓建设大数据数据仓库
文章摘抄阿里云EMR上的StarRocks实践:《基于实时计算Flink使用CTAS&CDAS功能同步MySQL数据至StarRocks》前言CTAS可以实现单表的结构和数据同步,CDAS可以实现整库同步或者同一库中的多表结构和数据同步。下文主要介绍如何使用Flink平台和E-MapReduceStarRocks,通过CTAS&CDAS功能实现实时数仓中TP(TransactionProcessi
- flink如何利用checkpoint保证数据状态一致性
Direction_Wind
flink技术原理flink大数据
flink数据状态一致性1状态一致性级别1.1AT-MOST-ONCE(最多一次):1.2AT-LEAST-ONCE(至少一次):1.3EXACTLY-ONCE(精确一次):1.4分布式快照与至少一次事件传递和重复数据删除的比较2flink内部实现状态一致性3端到端的一致性3.1Source3.2Sink3.2.1幂等写入3.2.2事务写入3.2.2.1两阶段提交3.2.2.2flink的两阶段提
- 记一次 Flink 作业启动缓慢
卢说
Hadoop大数据Flinkflink大数据hadoophdfs
记一次Flink作业启动缓慢背景应用发现,Hadoop集群的hdfs较之前更加缓慢,且离线ELT任务也以前晚半个多小时才能跑完。此前一直没有找到突破口所以没有管他,推测应该重启一下Hadoop集群就可以了。今天突然要重启一个Flink作业,发现有一个过程卡了五分钟。现象由上图可知09:36到09:41这两个过程中间花了五分钟,这两条都是Flink的日志,所以推测中间是Flink的某些过程卡住了。那
- 【天衍系列 03】深入理解Flink的Watermark:实时流处理的时间概念与乱序处理
浅夏的猫
Flink专栏flink大数据javaapache
文章目录01基本概念02工作原理03优势与劣势04核心组件05Watermark生成器使用06应用场景07注意事项08案例分析8.1窗口统计数据不准8.2水印是如何解决延迟与乱序问题?8.3详细分析09项目实战demo9.1pom依赖9.2log4j2.properties配置9.3Watermark水印作业01基本概念Watermark是用于处理事件时间的一种机制,用于表示事件时间流的进展。在流
- 【天衍系列 01】深入理解Flink的 FileSource 组件:实现大规模数据文件处理
浅夏的猫
Flink专栏flinkapache大数据java
文章目录01基本概念02工作原理03数据流实现04项目实战4.1项目结构4.2maven依赖4.3StreamFormat读取文件数据4.4BulkFormat读取文件数据4.5使用小结05数据源比较06总结01基本概念ApacheFlink是一个流式处理框架,被广泛应用于大数据领域的实时数据处理和分析任务中。在Flink中,FileSource是一个重要的组件,用于从文件系统中读取数据并将其转换
- 【天衍系列 04】深入理解Flink的ElasticsearchSink组件:实时数据流如何无缝地流向Elasticsearch
浅夏的猫
Flink专栏flinkelasticsearchjava大数据apache
文章目录01ElasticsearchSink基础概念02ElasticsearchSink工作原理03ElasticsearchSink核心组件04ElasticsearchSink配置参数05ElasticsearchSink依赖管理06ElasticsearchSink初阶实战07ElasticsearchSink进阶实战7.1包结构&项目配置项目配置application.properti
- Flink理论—Flink架构设计
不二人生
#Flink理论flink大数据
Flink架构设计Flink是一个分布式系统,需要有效分配和管理计算资源才能执行流应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器,例如HadoopYARN,但也可以设置作为独立集群甚至库运行,例如Spark的StandaloneMode本节概述了Flink架构,并且描述了其主要组件如何交互以执行应用程序和从故障中恢复。Flink集群剖析Flink运行时由两种类型的进程组成:一个JobManager和一
- 一种Hudi on Flink动态同步元数据变化的方法
0x3E6
flink大数据ApacheHudiflinkbigdata大数据
文章目录一、背景二、官方SchemaEvolution例子三、Flink+Hudi实现SchemaEvolution四、`HoodieFlinkStreamer`流程浅析及扩展方法4.1FlinkKafkaConsumer4.2RowDataToHoodieFunction4.3StreamWriteFunction4.4StreamWriteOperatorCoordinator4.5Compa
- 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