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...kafka.javaapi.producer.Producer;import kafka.producer.KeyedMessage;import kafka.producer.ProducerConfig;/ 数据生成代码，Kafka Producer产生数据/public class MockAdClickedStat {/ @param args/public static void main(String[] args) {final Random random = new Random();final String[] provinces = new String[]{"Guangdong", "Zhejiang", "Jiangsu", "Fujian"};final Map<String, String[]> cities = new HashMap<String, String[]>();cities.put("Guangdong", new String[]{"Guangzhou", "Shenzhen", "Dongguan"});cities.put("Zhejiang", new String[]{"Hangzhou", "Wenzhou", "Ningbo"});cities.put("Jiangsu", new String[]{"Nanjing", "Suzhou", "Wuxi"});cities.put("Fujian", new String[]{"Fuzhou", "Xiamen", "Sanming"});final String[] ips = new String[] {"192.168.112.240","192.168.112.239","192.168.112.245","192.168.112.246","192.168.112.247","192.168.112.248","192.168.112.249","192.168.112.250","192.168.112.251","192.168.112.252","192.168.112.253","192.168.112.254",};/ Kafka相关的基本配置信息/Properties kafkaConf = new Properties();kafkaConf.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");kafkaConf.put("metadeta.broker.list", "Master:9092,Worker1:9092,Worker2:9092");ProducerConfig producerConfig = new ProducerConfig(kafkaConf);final Producer<Integer, String> producer = new Producer<Integer, String>(producerConfig);new Thread(new Runnable() {public void run() {while(true) {//在线处理广告点击流的基本数据格式：timestamp、ip、userID、adID、province、cityLong timestamp = new Date().getTime();String ip = ips[random.nextInt(12)]; //可以采用网络上免费提供的ip库int userID = random.nextInt(10000);int adID = random.nextInt(100);String province = provinces[random.nextInt(4)];String city = cities.get(province)[random.nextInt(3)];String clickedAd = timestamp + "\t" + ip + "\t" + userID + "\t" + adID + "\t" + province + "\t" + city;producer.send(new KeyedMessage<Integer, String>("AdClicked", clickedAd));try {Thread.sleep(50);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }} }).start();} } package com.tom.spark.SparkApps.sparkstreaming;import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.PreparedStatement;import java.sql.ResultSet;import java.sql.SQLException;import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.HashMap;import java.util.HashSet;import java.util.Iterator;import java.util.List;import java.util.Map;import java.util.Set;import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;import kafka.serializer.StringDecoder;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.Function;import org.apache.spark.api.java.function.Function2;import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;import org.apache.spark.sql.DataFrame;import org.apache.spark.sql.Row;import org.apache.spark.sql.RowFactory;import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext;import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;import org.apache.spark.sql.types.StructType;import org.apache.spark.streaming.Durations;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairInputDStream;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContextFactory;import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils;import com.google.common.base.Optional;import scala.Tuple2;/ 数据处理，Kafka消费者/public class AdClickedStreamingStats {/ @param args/public static void main(String[] args) {// TODO Auto-generated method stub//好处：1、checkpoint 2、工厂final SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("SparkStreamingOnKafkaDirect").setMaster("hdfs://Master:7077/");final String checkpointDirectory = "hdfs://Master:9000/library/SparkStreaming/CheckPoint_Data";JavaStreamingContextFactory factory = new JavaStreamingContextFactory() {public JavaStreamingContext create() {// TODO Auto-generated method stubreturn createContext(checkpointDirectory, conf);} };/ 可以从失败中恢复Driver，不过还需要指定Driver这个进程运行在Cluster，并且在提交应用程序的时候制定--supervise;/JavaStreamingContext javassc = JavaStreamingContext.getOrCreate(checkpointDirectory, factory);/ 第三步：创建Spark Streaming输入数据来源input Stream: 1、数据输入来源可以基于File、HDFS、Flume、Kafka、Socket等 2、在这里我们指定数据来源于网络Socket端口，Spark Streaming连接上该端口并在运行的时候一直监听该端口的数据 (当然该端口服务首先必须存在），并且在后续会根据业务需要不断有数据产生（当然对于Spark Streaming 应用程序的运行而言，有无数据其处理流程都是一样的） 3、如果经常在每间隔5秒钟没有数据的话不断启动空的Job其实会造成调度资源的浪费，因为并没有数据需要发生计算；所以 实际的企业级生成环境的代码在具体提交Job前会判断是否有数据，如果没有的话就不再提交Job；///创建Kafka元数据来让Spark Streaming这个Kafka Consumer利用Map<String, String> kafkaParameters = new HashMap<String, String>();kafkaParameters.put("metadata.broker.list", "Master:9092,Worker1:9092,Worker2:9092");Set<String> topics = new HashSet<String>();topics.add("SparkStreamingDirected");JavaPairInputDStream<String, String> adClickedStreaming = KafkaUtils.createDirectStream(javassc, String.class, String.class, StringDecoder.class, StringDecoder.class,kafkaParameters, topics);/因为要对黑名单进行过滤，而数据是在RDD中的，所以必然使用transform这个函数； 但是在这里我们必须使用transformToPair，原因是读取进来的Kafka的数据是Pair<String,String>类型, 另一个原因是过滤后的数据要进行进一步处理，所以必须是读进的Kafka数据的原始类型 在此再次说明，每个Batch Duration中实际上讲输入的数据就是被一个且仅被一个RDD封装的，你可以有多个 InputDStream，但其实在产生job的时候，这些不同的InputDStream在Batch Duration中就相当于Spark基于HDFS 数据操作的不同文件来源而已罢了。/JavaPairDStream<String, String> filteredadClickedStreaming = adClickedStreaming.transformToPair(new Function<JavaPairRDD<String,String>, JavaPairRDD<String,String>>() {public JavaPairRDD<String, String> call(JavaPairRDD<String, String> rdd) throws Exception {/ 在线黑名单过滤思路步骤： 1、从数据库中获取黑名单转换成RDD，即新的RDD实例封装黑名单数据； 2、然后把代表黑名单的RDD的实例和Batch Duration产生的RDD进行Join操作， 准确的说是进行leftOuterJoin操作，也就是说使用Batch Duration产生的RDD和代表黑名单的RDD实例进行 leftOuterJoin操作，如果两者都有内容的话，就会是true，否则的话就是false 我们要留下的是leftOuterJoin结果为false； /final List<String> blackListNames = new ArrayList<String>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();jdbcWrapper.doQuery("SELECT FROM blacklisttable", null, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {while(result.next()){blackListNames.add(result.getString(1));} }});List<Tuple2<String, Boolean>> blackListTuple = new ArrayList<Tuple2<String,Boolean>>();for(String name : blackListNames) {blackListTuple.add(new Tuple2<String, Boolean>(name, true));}List<Tuple2<String, Boolean>> blacklistFromListDB = blackListTuple; //数据来自于查询的黑名单表并且映射成为<String, Boolean>JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(rdd.context());/ 黑名单的表中只有userID，但是如果要进行join操作的话就必须是Key-Value，所以在这里我们需要 基于数据表中的数据产生Key-Value类型的数据集合/JavaPairRDD<String, Boolean> blackListRDD = jsc.parallelizePairs(blacklistFromListDB);/ 进行操作的时候肯定是基于userID进行join，所以必须把传入的rdd进行mapToPair操作转化成为符合格式的RDD/JavaPairRDD<String, Tuple2<String, String>> rdd2Pair = rdd.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,String>, String, Tuple2<String, String>>() {public Tuple2<String, Tuple2<String, String>> call(Tuple2<String, String> t) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubString userID = t._2.split("\t")[2];return new Tuple2<String, Tuple2<String,String>>(userID, t);} });JavaPairRDD<String, Tuple2<Tuple2<String, String>, Optional<Boolean>>> joined = rdd2Pair.leftOuterJoin(blackListRDD);JavaPairRDD<String, String> result = joined.filter(new Function<Tuple2<String,Tuple2<Tuple2<String,String>,Optional<Boolean>>>, Boolean>() {public Boolean call(Tuple2<String, Tuple2<Tuple2<String, String>, Optional<Boolean>>> tuple)throws Exception {// TODO Auto-generated method stubOptional<Boolean> optional = tuple._2._2;if(optional.isPresent() && optional.get()){return false;} else {return true;} }}).mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,Tuple2<Tuple2<String,String>,Optional<Boolean>>>, String, String>() {public Tuple2<String, String> call(Tuple2<String, Tuple2<Tuple2<String, String>, Optional<Boolean>>> t)throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn t._2._1;} });return result;} });//广告点击的基本数据格式：timestamp、ip、userID、adID、province、cityJavaPairDStream<String, Long> pairs = filteredadClickedStreaming.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,String>, String, Long>() {public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<String, String> t) throws Exception {String[] splited=t._2.split("\t");String timestamp = splited[0]; //YYYY-MM-DDString ip = splited[1];String userID = splited[2];String adID = splited[3];String province = splited[4];String city = splited[5]; String clickedRecord = timestamp + "_" +ip + "_"+userID+"_"+adID+"_"+province +"_"+city;return new Tuple2<String, Long>(clickedRecord, 1L);} });/ 第4.3步：在单词实例计数为1基础上，统计每个单词在文件中出现的总次数/JavaPairDStream<String, Long> adClickedUsers= pairs.reduceByKey(new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long i1, Long i2) throws Exception{return i1 + i2;} });/判断有效的点击，复杂化的采用机器学习训练模型进行在线过滤 简单的根据ip判断1天不超过100次；也可以通过一个batch duration的点击次数判断是否非法广告点击，通过一个batch来判断是不完整的，还需要一天的数据也可以每一个小时来判断。/JavaPairDStream<String, Long> filterClickedBatch = adClickedUsers.filter(new Function<Tuple2<String,Long>, Boolean>() {public Boolean call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {if (1 < v1._2){//更新一些黑名单的数据库表return false;} else { return true;} }});//filterClickedBatch.print();//写入数据库filterClickedBatch.foreachRDD(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, Void>() {public Void call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {rdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Tuple2<String,Long>>>() {public void call(Iterator<Tuple2<String, Long>> partition) throws Exception {//使用数据库连接池的高效读写数据库的方式将数据写入数据库mysql//例如一次插入 1000条 records，使用insertBatch 或 updateBatch//插入的用户数据信息：userID,adID,clickedCount,time//这里面有一个问题，可能出现两条记录的key是一样的，此时需要更新累加操作List<UserAdClicked> userAdClickedList = new ArrayList<UserAdClicked>();while(partition.hasNext()) {Tuple2<String, Long> record = partition.next();String[] splited = record._1.split("\t");UserAdClicked userClicked = new UserAdClicked();userClicked.setTimestamp(splited[0]);userClicked.setIp(splited[1]);userClicked.setUserID(splited[2]);userClicked.setAdID(splited[3]);userClicked.setProvince(splited[4]);userClicked.setCity(splited[5]);userAdClickedList.add(userClicked);}final List<UserAdClicked> inserting = new ArrayList<UserAdClicked>();final List<UserAdClicked> updating = new ArrayList<UserAdClicked>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountfor(final UserAdClicked clicked : userAdClickedList) {jdbcWrapper.doQuery("SELECT clickedCount FROM adclicked WHERE"+ " timestamp =? AND userID = ? AND adID = ?",new Object[]{clicked.getTimestamp(), clicked.getUserID(),clicked.getAdID()}, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubif(result.next()) {long count = result.getLong(1);clicked.setClickedCount(count);updating.add(clicked);} else {inserting.add(clicked);clicked.setClickedCount(1L);} }});}//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(UserAdClicked insertRecord : inserting) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.getTimestamp(),insertRecord.getIp(),insertRecord.getUserID(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getProvince(),insertRecord.getCity(),insertRecord.getClickedCount()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adclicked VALUES(?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)", insertParametersList);//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> updateParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(UserAdClicked updateRecord : updating) {updateParametersList.add(new Object[] {updateRecord.getTimestamp(),updateRecord.getIp(),updateRecord.getUserID(),updateRecord.getAdID(),updateRecord.getProvince(),updateRecord.getCity(),updateRecord.getClickedCount() + 1});}jdbcWrapper.doBatch("UPDATE adclicked SET clickedCount = ? WHERE"+ " timestamp =? AND ip = ? AND userID = ? AND adID = ? "+ "AND province = ? AND city = ?", updateParametersList);} });return null;} });//再次过滤，从数据库中读取数据过滤黑名单JavaPairDStream<String, Long> blackListBasedOnHistory = filterClickedBatch.filter(new Function<Tuple2<String,Long>, Boolean>() {public Boolean call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {//广告点击的基本数据格式：timestamp,ip,userID,adID,province,cityString[] splited = v1._1.split("\t"); //提取key值String date =splited[0];String userID =splited[2];String adID =splited[3];//查询一下数据库同一个用户同一个广告id点击量超过50次列入黑名单//接下来 根据date、userID、adID条件去查询用户点击广告的数据表，获得总的点击次数//这个时候基于点击次数判断是否属于黑名单点击int clickedCountTotalToday = 81 ;if (clickedCountTotalToday > 50) {return true;}else {return false ;} }});//map操作，找出用户的idJavaDStream<String> blackListuserIDBasedInBatchOnhistroy =blackListBasedOnHistory.map(new Function<Tuple2<String,Long>, String>() {public String call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1._1.split("\t")[2];} });//有一个问题，数据可能重复，在一个partition里面重复，这个好办；//但多个partition不能保证一个用户重复，需要对黑名单的整个rdd进行去重操作。//rdd去重了，partition也就去重了，一石二鸟，一箭双雕// 找出了黑名单，下一步就写入黑名单数据库表中JavaDStream<String> blackListUniqueuserBasedInBatchOnhistroy = blackListuserIDBasedInBatchOnhistroy.transform(new Function<JavaRDD<String>, JavaRDD<String>>() {public JavaRDD<String> call(JavaRDD<String> rdd) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn rdd.distinct();} });// 下一步写入到数据表中blackListUniqueuserBasedInBatchOnhistroy.foreachRDD(new Function<JavaRDD<String>, Void>() {public Void call(JavaRDD<String> rdd) throws Exception {rdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<String>>() {public void call(Iterator<String> t) throws Exception {// TODO Auto-generated method stub//插入的用户信息可以只包含：useID//此时直接插入黑名单数据表即可。//写入数据库List<Object[]> blackList = new ArrayList<Object[]>();while(t.hasNext()) {blackList.add(new Object[]{t.next()});}JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO blacklisttable values (?)", blackList);} });return null;} });/广告点击累计动态更新,每个updateStateByKey都会在Batch Duration的时间间隔的基础上进行广告点击次数的更新， 更新之后我们一般都会持久化到外部存储设备上，在这里我们存储到MySQL数据库中/JavaPairDStream<String, Long> updateStateByKeyDSteam = filteredadClickedStreaming.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,String>, String, Long>() {public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<String, String> t)throws Exception {String[] splited=t._2.split("\t");String timestamp = splited[0]; //YYYY-MM-DDString ip = splited[1];String userID = splited[2];String adID = splited[3];String province = splited[4];String city = splited[5]; String clickedRecord = timestamp + "_" +ip + "_"+userID+"_"+adID+"_"+province +"_"+city;return new Tuple2<String, Long>(clickedRecord, 1L);} }).updateStateByKey(new Function2<List<Long>, Optional<Long>, Optional<Long>>() {public Optional<Long> call(List<Long> v1, Optional<Long> v2)throws Exception {// v1:当前的Key在当前的Batch Duration中出现的次数的集合，例如{1，1，1，。。。，1}// v2:当前的Key在以前的Batch Duration中积累下来的结果；Long clickedTotalHistory = 0L; if(v2.isPresent()){clickedTotalHistory = v2.get();}for(Long one : v1) {clickedTotalHistory += one;}return Optional.of(clickedTotalHistory);} });updateStateByKeyDSteam.foreachRDD(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, Void>() {public Void call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {rdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Tuple2<String,Long>>>() {public void call(Iterator<Tuple2<String, Long>> partition) throws Exception {//使用数据库连接池的高效读写数据库的方式将数据写入数据库mysql//例如一次插入 1000条 records，使用insertBatch 或 updateBatch//插入的用户数据信息：timestamp、adID、province、city//这里面有一个问题，可能出现两条记录的key是一样的，此时需要更新累加操作List<AdClicked> AdClickedList = new ArrayList<AdClicked>();while(partition.hasNext()) {Tuple2<String, Long> record = partition.next();String[] splited = record._1.split("\t");AdClicked adClicked = new AdClicked();adClicked.setTimestamp(splited[0]);adClicked.setAdID(splited[1]);adClicked.setProvince(splited[2]);adClicked.setCity(splited[3]);adClicked.setClickedCount(record._2);AdClickedList.add(adClicked);}final List<AdClicked> inserting = new ArrayList<AdClicked>();final List<AdClicked> updating = new ArrayList<AdClicked>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountfor(final AdClicked clicked : AdClickedList) {jdbcWrapper.doQuery("SELECT clickedCount FROM adclickedcount WHERE"+ " timestamp = ? AND adID = ? AND province = ? AND city = ?",new Object[]{clicked.getTimestamp(), clicked.getAdID(),clicked.getProvince(), clicked.getCity()}, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubif(result.next()) {long count = result.getLong(1);clicked.setClickedCount(count);updating.add(clicked);} else {inserting.add(clicked);clicked.setClickedCount(1L);} }});}//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdClicked insertRecord : inserting) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.getTimestamp(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getProvince(),insertRecord.getCity(),insertRecord.getClickedCount()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adclickedcount VALUES(?, ?, ?, ?, ?)", insertParametersList);//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> updateParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdClicked updateRecord : updating) {updateParametersList.add(new Object[] {updateRecord.getClickedCount(),updateRecord.getTimestamp(),updateRecord.getAdID(),updateRecord.getProvince(),updateRecord.getCity()});}jdbcWrapper.doBatch("UPDATE adclickedcount SET clickedCount = ? WHERE"+ " timestamp =? AND adID = ? AND province = ? AND city = ?", updateParametersList);} });return null;} });/ 对广告点击进行TopN计算，计算出每天每个省份Top5排名的广告 因为我们直接对RDD进行操作，所以使用了transfomr算子；/updateStateByKeyDSteam.transform(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, JavaRDD<Row>>() {public JavaRDD<Row> call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {JavaRDD<Row> rowRDD = rdd.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,Long>, String, Long>() {public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<String, Long> t)throws Exception {// TODO Auto-generated method stubString[] splited=t._1.split("_");String timestamp = splited[0]; //YYYY-MM-DDString adID = splited[3];String province = splited[4];String clickedRecord = timestamp + "_" + adID + "_" + province;return new Tuple2<String, Long>(clickedRecord, t._2);} }).reduceByKey(new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1 + v2;} }).map(new Function<Tuple2<String,Long>, Row>() {public Row call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubString[] splited=v1._1.split("_");String timestamp = splited[0]; //YYYY-MM-DDString adID = splited[3];String province = splited[4];return RowFactory.create(timestamp, adID, province, v1._2);} });StructType structType = DataTypes.createStructType(Arrays.asList(DataTypes.createStructField("timestamp", DataTypes.StringType, true),DataTypes.createStructField("adID", DataTypes.StringType, true),DataTypes.createStructField("province", DataTypes.StringType, true),DataTypes.createStructField("clickedCount", DataTypes.LongType, true)));HiveContext hiveContext = new HiveContext(rdd.context());DataFrame df = hiveContext.createDataFrame(rowRDD, structType);df.registerTempTable("topNTableSource");DataFrame result = hiveContext.sql("SELECT timestamp, adID, province, clickedCount, FROM"+ " (SELECT timestamp, adID, province,clickedCount, "+ "ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY province ORDER BY clickeCount DESC) rank "+ "FROM topNTableSource) subquery "+ "WHERE rank <= 5");return result.toJavaRDD();} }).foreachRDD(new Function<JavaRDD<Row>, Void>() {public Void call(JavaRDD<Row> rdd) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubrdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Row>>() {public void call(Iterator<Row> t) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubList<AdProvinceTopN> adProvinceTopN = new ArrayList<AdProvinceTopN>();while(t.hasNext()) {Row row = t.next();AdProvinceTopN item = new AdProvinceTopN();item.setTimestamp(row.getString(0));item.setAdID(row.getString(1));item.setProvince(row.getString(2));item.setClickedCount(row.getLong(3));adProvinceTopN.add(item);}// final List<AdProvinceTopN> inserting = new ArrayList<AdProvinceTopN>();// final List<AdProvinceTopN> updating = new ArrayList<AdProvinceTopN>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();Set<String> set = new HashSet<String>();for(AdProvinceTopN item: adProvinceTopN){set.add(item.getTimestamp() + "_" + item.getProvince());}//表的字段timestamp、adID、province、clickedCountArrayList<Object[]> deleteParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(String deleteRecord : set) {String[] splited = deleteRecord.split("_");deleteParametersList.add(new Object[]{splited[0],splited[1]});}jdbcWrapper.doBatch("DELETE FROM adprovincetopn WHERE timestamp = ? AND province = ?", deleteParametersList);//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdProvinceTopN insertRecord : adProvinceTopN) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.getClickedCount(),insertRecord.getTimestamp(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getProvince()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adprovincetopn VALUES (?, ?, ?, ?)", insertParametersList);} });return null;} });/ 计算过去半个小时内广告点击的趋势 广告点击的基本数据格式：timestamp、ip、userID、adID、province、city/filteredadClickedStreaming.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,String>, String, Long>() {public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<String, String> t)throws Exception {String splited[] = t._2.split("\t");String adID = splited[3];String time = splited[0]; //Todo:后续需要重构代码实现时间戳和分钟的转换提取。此处需要提取出该广告的点击分钟单位return new Tuple2<String, Long>(time + "_" + adID, 1L);} }).reduceByKeyAndWindow(new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1 + v2;} }, new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1 - v2;} }, Durations.minutes(30), Durations.milliseconds(5)).foreachRDD(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, Void>() {public Void call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubrdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Tuple2<String,Long>>>() {public void call(Iterator<Tuple2<String, Long>> partition)throws Exception {List<AdTrendStat> adTrend = new ArrayList<AdTrendStat>();// TODO Auto-generated method stubwhile(partition.hasNext()) {Tuple2<String, Long> record = partition.next();String[] splited = record._1.split("_");String time = splited[0];String adID = splited[1];Long clickedCount = record._2;/ 在插入数据到数据库的时候具体需要哪些字段？time、adID、clickedCount; 而我们通过J2EE技术进行趋势绘图的时候肯定是需要年、月、日、时、分这个维度的，所以我们在这里需要 年月日、小时、分钟这些时间维度；/AdTrendStat adTrendStat = new AdTrendStat();adTrendStat.setAdID(adID);adTrendStat.setClickedCount(clickedCount);adTrendStat.set_date(time); //Todo:获取年月日adTrendStat.set_hour(time); //Todo:获取小时adTrendStat.set_minute(time);//Todo:获取分钟adTrend.add(adTrendStat);}final List<AdTrendStat> inserting = new ArrayList<AdTrendStat>();final List<AdTrendStat> updating = new ArrayList<AdTrendStat>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountfor(final AdTrendStat trend : adTrend) {final AdTrendCountHistory adTrendhistory = new AdTrendCountHistory();jdbcWrapper.doQuery("SELECT clickedCount FROM adclickedtrend WHERE"+ " date =? AND hour = ? AND minute = ? AND AdID = ?",new Object[]{trend.get_date(), trend.get_hour(), trend.get_minute(),trend.getAdID()}, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubif(result.next()) {long count = result.getLong(1);adTrendhistory.setClickedCountHistoryLong(count);updating.add(trend);} else { inserting.add(trend);} }});}//表的字段date、hour、minute、adID、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdTrendStat insertRecord : inserting) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.get_date(),insertRecord.get_hour(),insertRecord.get_minute(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getClickedCount()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adclickedtrend VALUES(?, ?, ?, ?, ?)", insertParametersList);//表的字段date、hour、minute、adID、clickedCountList<Object[]> updateParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdTrendStat updateRecord : updating) {updateParametersList.add(new Object[] {updateRecord.getClickedCount(),updateRecord.get_date(),updateRecord.get_hour(),updateRecord.get_minute(),updateRecord.getAdID()});}jdbcWrapper.doBatch("UPDATE adclickedtrend SET clickedCount = ? WHERE"+ " date =? AND hour = ? AND minute = ? AND AdID = ?", updateParametersList);} });return null;} });;/ Spark Streaming 执行引擎也就是Driver开始运行，Driver启动的时候是位于一条新的线程中的，当然其内部有消息循环体，用于 接收应用程序本身或者Executor中的消息，/javassc.start();javassc.awaitTermination();javassc.close();}private static JavaStreamingContext createContext(String checkpointDirectory, SparkConf conf) {// If you do not see this printed, that means the StreamingContext has been loaded// from the new checkpointSystem.out.println("Creating new context");// Create the context with a 5 second batch sizeJavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(10));ssc.checkpoint(checkpointDirectory);return ssc;} }class JDBCWrapper {private static JDBCWrapper jdbcInstance = null;private static LinkedBlockingQueue<Connection> dbConnectionPool = new LinkedBlockingQueue<Connection>();static {try {Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");} catch (ClassNotFoundException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }public static JDBCWrapper getJDBCInstance() {if(jdbcInstance == null) {synchronized (JDBCWrapper.class) {if(jdbcInstance == null) {jdbcInstance = new JDBCWrapper();} }}return jdbcInstance; }private JDBCWrapper() {for(int i = 0; i < 10; i++){try {Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://Master:3306/sparkstreaming","root", "root");dbConnectionPool.put(conn);} catch (Exception e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} } }public synchronized Connection getConnection() {while(0 == dbConnectionPool.size()){try {Thread.sleep(20);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }return dbConnectionPool.poll();}public int[] doBatch(String sqlText, List<Object[]> paramsList){Connection conn = getConnection();PreparedStatement preparedStatement = null;int[] result = null;try {conn.setAutoCommit(false);preparedStatement = conn.prepareStatement(sqlText);for(Object[] parameters: paramsList) {for(int i = 0; i < parameters.length; i++){preparedStatement.setObject(i + 1, parameters[i]);} preparedStatement.addBatch();}result = preparedStatement.executeBatch();conn.commit();} catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} finally {if(preparedStatement != null) {try {preparedStatement.close();} catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }if(conn != null) {try {dbConnectionPool.put(conn);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }}return result; }public void doQuery(String sqlText, Object[] paramsList, ExecuteCallBack callback){Connection conn = getConnection();PreparedStatement preparedStatement = null;ResultSet result = null;try {preparedStatement = conn.prepareStatement(sqlText);for(int i = 0; i < paramsList.length; i++){preparedStatement.setObject(i + 1, paramsList[i]);} result = preparedStatement.executeQuery();try {callback.resultCallBack(result);} catch (Exception e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} } catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} finally {if(preparedStatement != null) {try {preparedStatement.close();} catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }if(conn != null) {try {dbConnectionPool.put(conn);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }} }}interface ExecuteCallBack {void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception;}class UserAdClicked {private String timestamp;private String ip;private String userID;private String adID;private String province;private String city;private Long clickedCount;public String getTimestamp() {return timestamp;}public void setTimestamp(String timestamp) {this.timestamp = timestamp;}public String getIp() {return ip;}public void setIp(String ip) {this.ip = ip;}public String getUserID() {return userID;}public void setUserID(String userID) {this.userID = userID;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public String getProvince() {return province;}public void setProvince(String province) {this.province = province;}public String getCity() {return city;}public void setCity(String city) {this.city = city;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdClicked {private String timestamp;private String adID;private String province;private String city;private Long clickedCount;public String getTimestamp() {return timestamp;}public void setTimestamp(String timestamp) {this.timestamp = timestamp;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public String getProvince() {return province;}public void setProvince(String province) {this.province = province;}public String getCity() {return city;}public void setCity(String city) {this.city = city;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdProvinceTopN {private String timestamp;private String adID;private String province;private Long clickedCount;public String getTimestamp() {return timestamp;}public void setTimestamp(String timestamp) {this.timestamp = timestamp;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public String getProvince() {return province;}public void setProvince(String province) {this.province = province;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdTrendStat {private String _date;private String _hour;private String _minute;private String adID;private Long clickedCount;public String get_date() {return _date;}public void set_date(String _date) {this._date = _date;}public String get_hour() {return _hour;}public void set_hour(String _hour) {this._hour = _hour;}public String get_minute() {return _minute;}public void set_minute(String _minute) {this._minute = _minute;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdTrendCountHistory{private Long clickedCountHistoryLong;public Long getClickedCountHistoryLong() {return clickedCountHistoryLong;}public void setClickedCountHistoryLong(Long clickedCountHistoryLong) {this.clickedCountHistoryLong = clickedCountHistoryLong;} } 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/tom_8899_li/article/details/71194434。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...插件，专为创建美观且功能丰富的导航系统而设计。这款插件能够帮助开发者轻松构建包含三列的大型下拉菜单，同时具备平滑的过渡效果和令人愉悦的鼠标滑过动画，提升用户体验。其简洁的API和高度可定制性使得集成过程极为顺畅，即使对于初学者而言也易于上手。在设计上，booNavigation旨在提供卓越的兼容性，确保在各种浏览器环境下都能稳定运行，特别是对于要求较高的IE8环境，它同样支持良好，确保所有用户都能享受到一致的体验。这使得开发者无需担心因浏览器差异而导致的功能或性能问题，专注于内容和设计的优化。借助booNavigation，开发者可以快速实现复杂的导航结构，如多级菜单、分组选项等，同时保持页面的响应速度和加载效率。插件内置的优化机制，如懒加载和动态渲染，进一步提升了用户体验，尤其是在移动设备和平板电脑上的表现。此外，booNavigation提供了丰富的自定义选项，允许开发者调整菜单的样式、布局和行为，以适应不同的网站主题和设计风格。从颜色、字体到过渡效果和交互模式，几乎所有的视觉和功能元素都可以根据需求进行定制，从而实现高度个性化的导航菜单。总之，booNavigation是一个功能强大、易于集成、高度兼容的jQuery大型下拉菜单插件，特别适合需要创建复杂导航结构的网站项目。无论是追求高性能的开发者，还是希望快速搭建美观导航系统的设计师，都能从中获益匪浅。通过使用这款插件，可以显著提升网站的用户体验，使其更加吸引人、易于导航，进而提高转化率和用户满意度。 点我下载 文件大小：44.24 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...展示中实现动态列扩展功能。在初始状态下，所有表格列以简洁的形式呈现，确保页面在加载时保持快速响应和清晰度。这一设计原则有助于减少页面的视觉负担，同时提供足够的信息空间。当用户对某列标题进行点击操作时，该列会响应性地展开，揭示隐藏的详细信息。这一功能不仅增强了数据的可访问性，还让关键信息在需要时一目了然，无需用户在多个页面或窗口间切换。通过这种交互模式，用户能够更加专注于所需的数据，提高工作效率和满意度。此插件的设计遵循了Bootstrap框架，确保了与现代Web标准的兼容性，并能适应各种设备屏幕尺寸，包括桌面、平板和手机。其简洁的API使得集成到现有的jQuery项目中变得异常容易，开发者只需几行代码即可启用强大的列展开功能。此外，“可展开列的jQuery表格插件”支持多种定制选项，包括颜色、字体大小和样式调整，以满足不同网站设计的需求。这意味着开发人员可以根据品牌形象或特定场景灵活调整表格外观，使其既符合功能需求，又能融入整体设计风格。总之，这款插件是动态表格应用的理想选择，它结合了高效的数据展示、用户友好性和高度可定制性，为网站或应用程序提供了增强用户体验的关键功能。通过简单而强大的交互机制，它能够显著提升数据密集型页面的可用性和吸引力。 点我下载 文件大小：50.10 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...瞬间活了起来。其核心功能在于实现3D缩放与立方体旋转效果，通过这些动态元素的交互，用户可以全方位、多角度地探索图片内容，仿佛置身于真实的三维空间中。这种立体视觉效果不仅增加了图片的观赏性，还极大地增强了用户的沉浸感，使得在线浏览成为一种全新的娱乐与学习方式。该插件的响应式设计确保了在不同设备和屏幕尺寸上都能提供流畅、一致的用户体验。无论是手机、平板还是桌面电脑，用户都能享受到同样高质量的视觉盛宴。同时，其简洁的API和兼容性使其易于集成到现有的网站或项目中，无需复杂的代码修改即可实现图片的3D旋转和缩放效果。此外，"jQuery响应式全屏3D旋转查看图片特效"还支持多种自定义设置，允许开发者根据自己的需求调整动画速度、旋转轴等参数，以适应不同的视觉风格和应用场景。无论是展示艺术作品、产品细节，还是教育资料中的重要概念，这款插件都能以其独特的方式提升信息传递的效率和趣味性。总之，"jQuery响应式全屏3D旋转查看图片特效"是一款功能强大、易于使用的图像展示解决方案，它通过引入3D交互元素，将传统的图片浏览提升到了一个新的层次，为用户带来了更加丰富、生动的在线体验。 点我下载 文件大小：720.62 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...出其独特魅力。安装与集成ImageDrawer.js非常简便，只需在你的项目中引入相应的CSS文件、jQuery库以及ImageDrawer.js文件即可开始使用。丰富的API接口让开发者可以根据具体需求定制动画效果，从简单的平滑过渡到复杂的路径绘制，一切皆有可能。ImageDrawer.js的兼容性广泛，适用于大多数现代浏览器，确保了广泛的受众群体都能享受到高质量的视觉体验。尽管某些浏览器可能存在兼容性问题，但通过持续优化和更新，ImageDrawer.js已经显著提高了其在不同环境下的表现。总之，ImageDrawer.js是一个功能强大、易于集成的jQuery插件，为开发者提供了一种创造令人印象深刻的动态图片动画的新途径。通过巧妙运用其提供的功能，你可以将静态图像转化为令人惊叹的视觉故事，为网站增添活力与吸引力。 点我下载 文件大小：85.20 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...用jQuery的强大功能结合CSS3的最新动画技术，为文章标题带来了10种各具特色的动态效果，包括但不限于打印机效果、翻转效果、翻牌效果、滑动效果等，让原本静态的标题瞬间鲜活起来。打印机效果模拟真实打印机打印出文字，从屏幕的一端逐渐显现，仿佛文字正从纸张上跃出屏幕；翻转效果则将标题以三维空间的方式进行翻转，如同书页的翻动，为标题增添了动感与趣味；翻牌效果则是将文字分割成多个小块，像扑克牌一样依次展开，展现出层次感丰富的动画效果；滑动效果则使标题以平滑流畅的方式沿水平或垂直方向移动，简洁明了地吸引用户的注意力。通过简单的HTML和JavaScript集成，开发人员能够轻松地在任何网页上应用这些动画效果，无需复杂的代码编写。插件的API设计直观易用，允许用户自定义动画速度、持续时间和循环次数等参数，以适应不同场景的需求。此外，该插件还支持响应式设计，确保在各种设备和屏幕尺寸下都能呈现出最佳的视觉效果。总之，jQuery和CSS3文章标题动画特效插件是提升网站用户体验、增强内容吸引力的理想选择。无论是博客、新闻站点还是在线杂志，都可以通过这种方式，让文章标题成为吸引读者点击的亮点，从而提高页面的访问量和用户停留时间。 点我下载 文件大小：41.90 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...了jQuery的强大功能与CSS3的现代动画特性。这款插件旨在为网站开发者提供一种直观且交互性极强的方式来展示时间线上的重要事件或里程碑。核心功能包括：1.动态展示：当用户向下滚动页面时，时间轴事件以流畅的动画效果从两侧向中心移动，创造了一种吸引人的视觉体验，同时保持了信息的清晰展示。2.交互式翻转：在第二种效果中，插件进一步利用CSS3的旋转动画，使时间轴事件能够进行翻转操作，为用户提供更丰富的互动体验，增强了内容的可探索性。3.响应式设计：考虑到不同设备的显示需求，该插件采用了CSS3的媒体查询技术，确保在各种屏幕尺寸下都能呈现最佳的视觉效果和用户体验。4.易于集成：基于jQuery，该插件提供了简洁的API接口，使得集成到现有项目中变得极为简便，只需几个简单的调用即可实现所需的功能。5.颜色变化与图标支持：通过CSS样式自定义，开发者可以轻松调整时间轴的背景颜色、边框样式以及图标字体，以适应不同的设计风格和主题需求。6.适应性与优化：考虑到不同浏览器的兼容性问题，该插件进行了充分的测试与优化，确保在主流浏览器环境下稳定运行。通过jQuery垂直时间轴插件，网站开发者可以轻松构建出既美观又功能丰富的垂直时间轴，不仅能够有效传达信息，还能增强用户的参与度和网站的整体吸引力。无论是记录公司历史、展示产品开发过程、还是呈现重要事件序列，这款插件都是理想的选择。 点我下载 文件大小：783.36 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...uery插件，其核心功能在于实现滑动解锁验证机制。在当前网络环境中，面对日益猖獗的恶意攻击与自动化脚本，传统的验证码方式已经难以有效阻挡这些威胁。因此，引入如滑动解锁这样的交互式验证方法成为了一种更为有效的防御手段。该插件通过模拟真实的人类操作行为，要求用户在指定区域内滑动滑块至特定位置，以此来证明用户并非自动化程序或恶意攻击者。这一过程不仅增加了攻击成本，还大大提升了用户体验，因为用户无需面对复杂的图形或文本输入验证，只需通过简单的滑动操作即可完成验证流程。unlock.js的实现原理基于HTML5的Canvas元素，利用JavaScript和jQuery库来构建动态的滑动解锁界面。开发者只需将插件引入项目中，并通过简单的API调用配置验证区域和滑块参数，即可轻松地将其集成到任何需要进行安全验证的登录或注册页面上。此外，unlock.js还提供了高度的自定义能力，允许开发者根据自己的需求调整界面风格、验证难度以及错误提示信息，从而更好地适应不同的应用场景和设计风格。这使得该插件不仅适用于各类网站，还能在移动应用和跨平台项目中发挥重要作用。总之，unlock.js是一款功能强大且易于集成的jQuery插件，它通过引入滑动解锁验证机制，有效提升了网站的安全性，同时保持了良好的用户体验。对于那些希望在保护用户账户安全的同时，避免干扰用户操作的开发者来说，unlock.js无疑是一个值得考虑的选择。 点我下载 文件大小：44.60 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

... Protip是一款功能强大且高度可定制的jQueryTooltip插件，专为网页开发者提供便捷而美观的工具提示解决方案。这款插件不仅易于集成到现有的项目中，还能通过丰富的配置选项满足多样化的展示需求。Protip支持在页面上的49个不同位置显示Tooltip，这意味着无论你的内容布局如何复杂，都能找到最适合的提示位置，确保用户体验的一致性和舒适度。此外，Protip与流行的animate.css库无缝对接，使得创建出富有创意和动态效果的Tooltip成为可能。你可以轻松地添加平滑的过渡效果，使提示信息的出现和消失过程更加流畅自然，从而增强网站或应用的整体视觉效果。无论是简单的文本提示还是包含图片、视频等多媒体内容的高级提示，Protip都能灵活应对，帮助你打造更加专业和吸引人的用户界面。对于追求极致交互体验的开发者来说，Protip提供了全面的API接口和文档支持，允许用户自定义几乎所有的显示和行为选项。从改变字体大小、颜色到调整延迟时间、动画速度，甚至实现自定义动画效果，这一切都只需几行代码即可完成。这不仅大大节省了开发时间和成本，还保证了最终产品的高质量和高效率。总之，Protip凭借其强大的功能集、灵活的配置选项以及与现有Web技术的良好兼容性，成为了构建现代Web应用不可或缺的工具之一。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都能从中获益匪浅。 点我下载 文件大小：105.46 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...表格数据的搜索和过滤功能而设计。这款插件能够极大地增强用户在处理大量数据时的效率和体验，尤其适用于需要频繁筛选、查找特定信息的场景。功能亮点1.快速搜索：通过简单的API调用，用户可以在输入框中直接输入关键词，快速筛选出符合条件的数据行。这不仅节省了时间，还提高了数据查找的精确度。2.灵活的过滤选项：jQuery-easySearch支持多种过滤条件，包括但不限于文本匹配、数值比较、日期筛选等，允许开发者根据具体需求定制过滤逻辑，满足不同场景下的应用需求。3.直观的用户界面：插件提供了简洁明了的用户界面，使得即使非技术背景的用户也能轻松上手使用，无需深入理解复杂的前端开发知识。4.高性能表现：针对大数据量场景进行了优化，确保在处理大规模数据时也能保持流畅的操作体验，不会出现明显的卡顿或延迟。5.兼容性与可扩展性：jQuery-easySearch与其他jQuery库兼容，易于集成到现有的Web项目中。同时，其模块化设计方便开发者根据需要添加自定义功能或修改现有行为。6.文档与社区支持：提供详细的API文档和丰富的示例代码，帮助开发者快速理解并应用插件。活跃的开发者社区也能够提供技术支持和交流平台，促进插件的持续改进和更新。应用场景-电商网站产品搜索：用户可以通过关键词搜索找到特定的产品，提高购物体验。-数据报告与分析：在数据分析工具中，快速筛选出关键指标或趋势，辅助决策制定。-人力资源管理：在员工信息管理系统中，快速定位特定员工或职位信息，提高管理效率。总之，jQuery-easySearch为开发者提供了一个高效、灵活的工具，以提升列表和表格数据的搜索和过滤功能，显著改善用户体验，适用于各种需要高效数据处理的Web应用。 点我下载 文件大小：91.70 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...体验。2.原生浏览器功能升级：通过巧妙地利用JavaScript和jQuery，插件将浏览器的右键菜单功能提升到一个新的高度。它保留了原始菜单的基本功能，同时加入了动画和音效，使得整个操作流程变得更加流畅和吸引人。3.响应式设计：考虑到现代设备的多样化，GalMenu.js特别注重响应式设计。无论是在大屏幕的台式机还是小屏幕的移动设备上，菜单都能完美适配，保证了跨平台的一致性和流畅性。4.易于集成：作为一款基于jQuery的插件，GalMenu.js提供了简洁的API接口，开发者可以轻松地将其集成到现有的项目中。只需要几行代码，就可以享受到其带来的丰富功能和视觉效果。5.音效增强：除了视觉上的创新，插件还内置了丰富的音效，包括点击、打开、关闭等操作的音效，这些细节的处理极大地提升了用户的沉浸感和互动体验。应用场景GalMenu.js适合于各种需要增强用户界面交互性和视觉吸引力的应用场景，无论是游戏、社交媒体平台、在线教育网站，还是任何希望提供独特用户体验的网站或应用，都能从中获益。通过引入这种创新的菜单设计，不仅可以提升产品的整体形象，还能显著增加用户的使用满意度和粘性。总之，GalMenu.js是一款不可多得的jQuery插件，它将功能性和美学完美结合，为现代Web开发提供了全新的视角和解决方案。无论是对于追求创新的设计者还是对用户体验有严格要求的开发者来说，它都是一份不容错过的礼物。 点我下载 文件大小：116.35 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...ue.js中.vue文件的应用之后，我们还可以进一步探索现代前端开发的更多技术和最佳实践。近期，Vue 3.0版本的发布为.vue单文件组件带来了诸多改进和新特性，例如Composition API让组件逻辑的组织更加灵活和可复用，Teleport提供了将组件渲染到DOM特定位置的能力，而< script setup >语法糖更是简化了组件内的脚本编写。 另外，随着微前端架构的兴起，Vue Single-File Components在多团队协作、大型项目管理和代码分割方面的作用日益凸显。比如通过使用Module Federation插件结合Webpack 5，可以实现不同子应用间.vue文件的高效按需加载与共享，大大提升了系统的可维护性和运行性能。 同时，在样式部分，Vue也支持CSS预处理器如Sass、Less，并引入了

...项目脚手架的方式，并集成了许多常用的开发工具和配置选项，如webpack、Babel等，使得开发者能够快速初始化、开发、构建和部署Vue.js项目。 fs-extra模块 , fs-extra是Node.js的一个第三方扩展库，是对原生fs模块功能的增强和补充。在文章语境中，fs-extra用于提供更丰富的文件系统操作API，例如检查文件是否存在、读写文件、复制移动文件或目录等。通过在Vue项目中安装并使用fs-extra，开发者可以方便地在JavaScript代码中执行复杂的本地文件系统操作，从而实现启动exe文件的功能。 Node.js子进程 , 在Node.js环境中，子进程是一个独立于父进程运行的进程实例，由父进程创建并控制。通过child_process模块，开发者可以在Node.js应用中创建并管理子进程，以便执行外部命令或程序（如Windows环境下的exe文件）。在本文中，Vue组件利用Node.js的子进程功能来启动本地的exe文件，当用户在前端界面触发相应操作时，后台可以通过创建子进程的方式来调用并执行exe文件。

...基础，并且能够便捷地集成第三方插件如LayDate。 npm , npm（Node Package Manager）是Node.js的包管理器，它提供了一个庞大的在线存储库，包含了大量可供下载和使用的JavaScript软件包。在Vue项目中，开发者可以利用npm来安装和管理项目依赖，例如文中提到的LayDate日历选择器插件，通过npm install命令即可将该插件添加到项目中并进行版本控制。 LayDate , LayDate是一个基于jQuery的轻量级日期选择器组件，广泛应用于Web开发中以增强用户对日期数据的操作体验。在与Vue配合使用时，LayDate提供了丰富的定制选项，比如日期范围选择、时间选择以及主题样式自定义等。通过调用其提供的API，开发者可以在Vue组件中轻松实现日期选择功能，同时借助Vue的响应式机制实现双向数据绑定，确保视图层与数据模型的实时同步。

...ue.js与原生应用集成的实践案例和最新技术动态。 近期，Vue3.0的发布带来了Composition API的重大更新，它为开发者提供了更灵活的方式组织和复用代码逻辑。在这一新特性下，可以更精细地控制数据流和方法的作用域，同时也能更好地封装并暴露给全局或外部环境使用。例如，通过setup函数，我们可以定义作用于全局状态管理的reactive对象，并利用expose功能将其导出至window，使得外部JS文件或原生App能够安全、高效地访问这些数据和方法。 另一方面，随着PWA（Progressive Web App）和Hybrid App开发模式的普及，Vue.js与原生App之间的通信成为重要议题。Vue Native框架作为Vue.js生态下的产物，允许开发者使用Vue.js语法编写原生移动应用，实现了JavaScript与原生API的无缝对接。此外，借助WebView与JSBridge技术，Vue.js项目中的methods也可以直接与移动端原生SDK进行交互，极大地提升了跨平台开发效率和用户体验。 总之，在实际项目开发过程中，不仅需要掌握将Vue页面methods映射到window的基本技巧，更要关注Vue.js社区及周边生态的发展，学习如何运用新的工具和技术优化组件间、甚至跨平台的通信方式，从而打造出更为强大且适应性强的应用程序。

...工具提供的一个低级别API，允许这些工具与Java虚拟机（JVM）进行交互，获取关于正在运行的应用程序的详细信息。JVMTI支持诸如线程控制、类加载监控、方法进入/退出事件通知等功能，使得诸如JDK Mission Control这样的动态分析工具得以实现对JVM内部状态的深度洞察和精细控制，进而扩展了CGB在动态分析方面的应用范围和能力。

...F与String互转功能，并逐渐受到开发者们的青睐。相较于iText，PDFBox在处理大量PDF文件时展现出了卓越的性能和更为灵活的功能支持。 例如，使用PDFBox将PDF转换为文本字符串，可以采用PDFTextStripper类，其API设计简洁易用，支持提取PDF中的富文本信息以及表格内容。而在创建PDF文件方面，PDFBox通过PDDocument、PDPage及PDPageContentStream等核心类，让开发者能够更加精细地控制PDF页面布局与内容填充，实现复杂报表、合同文档等多种类型的PDF生成。 值得注意的是，无论是iText还是PDFBox，都遵循了Apache 2.0开源协议，确保了开发者在商业项目中的自由使用。同时，它们均提供了详细的官方文档和丰富的社区资源，便于开发者深入学习和解决实际问题。 另外，随着云计算和微服务架构的发展，越来越多的服务提供商如Google Cloud、阿里云等也推出了基于RESTful API的云端PDF处理服务，使得开发者无需直接在本地应用中集成上述库，即可轻松完成PDF与字符串之间的转换任务，进一步提升了开发效率与系统的可扩展性。 综上所述，在面对PDF与String互转这一需求时，Java开发者可以根据具体场景选择合适的工具或服务，以适应快速变化的技术环境和业务需求。对于希望深入了解和掌握PDF处理技术的开发者来说，持续关注并研究这些最新的技术和解决方案，无疑将极大地提升自身在文档处理领域的专业能力。

...款国产的编程语言及其集成开发环境，具有全可视化编程、跨平台、面向对象等特点，旨在降低编程门槛，提高开发效率。易语言支持丰富的API接口调用和模块导入，使得开发者能够轻松实现各种功能，包括处理JSON数据等高级应用。 JSON模块 , 在易语言环境中，JSON模块是一个专门用于处理JSON数据的内置或第三方库，提供了将JSON字符串解析为易语言可操作的对象（如字典或数组）以及将易语言数据结构转换为JSON字符串的功能。通过调用JSON模块的相关函数，开发者能够便捷地读取、解析、创建和修改JSON数据，以满足Web开发中的数据交换需求。 文件操作模块 , 在易语言编程中，文件操作模块是一组预定义的功能组件，用于执行与文件相关的各种操作，例如打开文件、读取文件内容、写入文件、关闭文件等。结合JSON模块，文件操作模块可用于从JSON文件中读取数据，实现数据持久化存储和加载，进一步增强了易语言对JSON数据流处理的能力。

...及模拟指定打印机选择功能后，我们可将关注点延伸至现代Web技术对用户打印体验的优化和个性化设置上。近期，随着WebAssembly等技术的发展，一些企业开始尝试通过浏览器插件或与操作系统深度集成的方式，实现更精细化的打印控制。 例如，Google Chrome浏览器已推出Chrome扩展程序API，开发者可以通过扩展实现更多自定义打印选项，如预设默认打印机、调整打印布局等。Mozilla也正在研究如何利用Web API提供更为灵活的打印服务，包括获取系统打印机信息并允许开发者创建更为丰富的打印界面。 此外，对于企业级应用而言，某些云打印解决方案可以集成到Web应用中，让用户在浏览器端直接调用特定的网络打印机，从而在一定程度上实现了“指定文件打印机”的效果。这些方案通常涉及服务器端处理，并结合了客户端JavaScript/jQuery操作，使得用户能够保存并恢复其打印偏好设置。 深入解读方面，随着Web技术的不断迭代更新，浏览器厂商越来越重视用户体验的提升，未来有可能在安全策略允许的范围内开放更多硬件设备的访问权限，使JavaScript有更大的可能性间接影响如打印机等硬件的使用。因此，前端开发者持续跟进最新的Web技术和标准至关重要，以便更好地满足用户在网页打印功能上的高级需求。

...ay2 驱动利用联合文件系统解决了多层读写的问题，而 CSI 标准化了容器编排系统与存储系统的交互方式，让第三方存储提供商可以更便捷地为 Kubernetes 和 Docker 等平台提供存储服务。 同时，随着云原生应用的普及，有越来越多的企业关注如何实现容器持久化数据的安全备份与恢复。例如，云服务商如 AWS、阿里云等均提供了针对容器数据卷的备份服务，通过集成于容器编排平台的插件或API，实现实时或定期的数据备份，确保即使在容器故障或环境迁移时，也能快速恢复应用程序状态。 此外，关于权限管理方面，容器安全领域的研究也持续深入。一些先进的容器安全工具，比如 Open Policy Agent (OPA) 和 Aqua Security，能够帮助用户精细控制容器内部文件系统的访问权限，从而有效防止因不当权限配置导致的数据泄漏或破坏。 综上所述，在实际运用 Docker 进行容器部署时，不仅需要理解基础的挂载状态原理与解决方法，还需紧跟技术发展步伐，结合最新存储方案及安全策略，以保证容器环境中数据的高效、安全存储与访问。

...e框架下实现延时拍摄功能之后，我们了解到前端技术在多媒体处理领域的强大应用。实际上，随着WebRTC等现代Web技术的发展，浏览器内实时音视频处理能力日益增强，为开发者提供了丰富的创新空间。最近，一项名为"StreamSaver.js"的开源项目引起了广泛关注，该项目允许开发者直接将视频流保存到用户的硬盘上，无需先转存至内存中形成Blob对象，极大地提升了大文件录制和保存的性能及用户体验。 另外，针对移动端尤其是手机摄影功能的丰富性，许多开发者正在尝试将类似延时摄影的功能引入到移动Web应用中。例如，通过整合HTML5的Media Capture API与Vue或React等现代前端框架，可以轻松构建出具备专业级延时、慢动作、连拍等功能的轻量化拍照应用。日前，某知名电商平台在其移动端商品上传模块就成功运用了此类技术，用户可直接在App内完成高质量的商品展示视频录制。 此外，对于后端服务端处理视频数据的需求也在不断增长，云服务商如阿里云、AWS等纷纷推出针对媒体文件存储、转码、分析的一站式解决方案，以满足各类业务场景对音视频内容高效处理的要求。因此，在实际项目开发中，除了关注前端的交互体验外，还需结合最新的后端技术和云服务，以打造完整的、高性能的延时拍摄系统。

...同的团队可能负责不同功能模块的开发，每个模块作为一个独立的程序集。为了实现高效协作并保持代码整洁，团队间可以通过InternalsVisibleToAttribute共享内部实现细节，同时避免将这些细节暴露给最终用户或第三方组件。这种做法既保证了封装性，也增强了模块间的集成效率。 另外，针对面向对象设计原则中的封装性，有开发者撰文探讨如何结合C访问修饰符优化代码结构。文章指出，合理使用protected而非public进行继承设计，能够降低API接口的复杂度，并减少因公共接口变动带来的潜在风险。此外，对private字段与属性的审慎控制有助于提高数据安全性，防止外部代码直接修改对象状态，从而维护系统的稳定性。 与此同时，随着开源社区的发展，许多流行的C框架和库也充分利用了这些访问修饰符策略来设计更易用且健壮的API。比如ASP.NET Core框架，其内部大量采用internal类型及方法，并通过InternalsVisibleToAttribute向测试项目开放内部实现，确保了单元测试的全面性和深度，同时也保护了核心逻辑不受外界干扰。 综上所述，深入理解和灵活应用C中的访问修饰符是提升代码质量、保障软件安全性和维护性的关键步骤。随着技术的不断演进，访问控制策略也将持续服务于现代软件工程的需求，助力开发者构建更为强大而稳定的系统。