
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
跨平台开发是目前开发较热门的方向,React Native 和 Flutter 均取得巨大的成功,但是也存在一些不足。小编也在关注这个问题,最近发现了一个跨平台框架-Lynx,对 React Native 进行了优化,获得了更接近于 Native 的体验。Lynx 选择了 Vue.js 作为开发框架,相对于 React Native,Lynx 拥有和 Native 一致的首屏体验和交互动画,与 F

1、如何确保 InAppBrowser能被完整调用?在调用外部资源的HTML文件中的标签中要加入type=" text/javascript" charset="utf-8" src="cordova. js">以确保 InAppBrowser插件能够被完整调用,否则会出现底部返回按钮无法出现的情况。2、如何利用 InAppBrowser插件调用外部资源?在 config. xml文件中加入

1.关于ElectronElectron是由Github开发,用HTML,CSS和JavaScript来构建跨平台桌面应用程序的一个开源库。Electron通过将Chromium和Node.js合并到前端培训同一个运行时环境中,并将其打包为Mac,Windows和Linux系统下的应用来实现这一目的。为了保持Electron的小巧 (文件体积) 和可持续性开发 (以防依赖库和API的泛滥)

问题 1: RN 如何进行分包前言在之前的旧版本 RN 中的 metro 暂时还不支持使用processModuleFilter 进行模块过滤;如果你 google 一下 RN 分包,前端培训会发现很难有一篇文章详细去介绍 RN 怎么进行分包;本文将详细讲述如何进行 RN 分包;RN 分包,在新版的 metro 中其实大多数我们只需要关注 metro 的两个 api:createModuleIdF

React Native 开发时,如果只是写些简单的页面,基本上按着官方文档 reactnative.dev 就能写出来,但是 React Native 的 API 有几百个,前端培训没有一定的开发踩坑经验,面对一些新的需求时确实会抓不到重点。本文总结了我个人开发 React Native 中遇到的问题和一些冷门的 API,如果有有缘人看到这篇文章并解决了实际问题,那就最好不过了。一、内置组件本节

在实际生产环境中,将计算和存储进行分离,是我们提高集群吞吐量、确保集群规模水平可扩展的主要方法之一,并且通过集群的扩容、性能的优化,确保在数据大幅增长时,存储不能称为系统的瓶颈。大数据培训具体到我们实际的项目需求中,有一个典型的场景,通常会将Hive中的部分数据,比如热数据,存入到HBase中,进行冷热分离处理。我们采用Spark读取Hive表数据存入HBase中,这里主要有两种方式:通过HBas

1. 问题现象和原因概述1) 网卡打满导致请求响应缓慢:通过查看问题发生时段集群服务器的网络流量情况,发现大量的RegionServer所在的服务器出现了网卡打满现象。随着大数据业务的快速发展,Hadoop集群所面临的数据读写压力也在不断增长,千兆网卡在应对大批量的数据通信请求时容易被打满,这种大数据培训情况下就会大大影响数据的传输速度,进而产生请求响应缓慢的问题。2) RegionSer

1. 数据导入1.1 向表中装载数据(Load)1)语法hive> load data [local] inpath ‘/opt/module/datas/student.txt’ [overwrite] into table student [partition (partcol1=val1,…)];(1)load data:表示加载数据(2)local:表示从本地加载数据到hive表;否

概述Presto 最初设计是对数据仓库中的数据运行交互式查询,但现在它已经发展成为一个位于开放数据湖分析之上的统一 SQL 引擎,用于交互式和批处理工作负载,数据湖上的流行工作负载包括:•报告和仪表盘:这包括为内部和外部开发人员提供自定义报告以获取业务洞察力,以及许多使用 Presto 进行交互式 A/B 测试分析的组织。这个用例的典型特征是要求低延迟。它在非常高的 QPS 下需要数十到数百毫秒,

一、背景Flink Job端到端延迟是一个重要的指标,用来衡量Flink任务的整体性能和响应延迟(大部分流式应用,要求低延迟特性)。通过流处理引擎竞品对比,我们发现大部分流计算引擎产品,都在告警监控页面,集成了全链路时延指标展示(直方图)。一些低延时的处理场景,例如用于登陆、用户下单规则检测,实时预测场景,需要一个可度量的Metric指标,来实时观测、监控集群全链路时延情况。二、源码分析来源1、本








