为/usr/jdk1.8.0_171sudo tar zxvf jdk-8u171-linux-x64.tar.gz –C /usr/编辑:profilesudo vim /etc/profile 添加环境变量:export JAVA_HOME=/usr/jdk1.8.0_171export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jreexport CLASSPATH=.:$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/libexport PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:.生效:profilesource /etc/profile查看:jdk版本java –version```![image.png](https://p9-juejin.byteimg...
但是这样带来一个明显的问题就是顺序和类型依赖很强)## 03、length&valuelength和value指的是后面变长内容的长度和序列化之后的字节内容。## 04、编码规则protobuf 有一套高效的编码方式,这里解释其中编码... LinkedBuffer buffer = LinkedBuffer.allocate(1024); byte[] data = ProtobufIOUtil.toByteArray(wishRequest, schema, buffer); System.out.println(Arrays.toString(data)); ...
需要将顶点坐标转为ByteBuffer,这样OpenGl才能进行图形处理。三角形图形创建:```public class Triangle { private FloatBuffer vertexBuffer; // number of coordinates per vertex in this array ... vertexBuffer = bb.asFloatBuffer(); vertexBuffer.put(squareCoords); vertexBuffer.position(0); // 初始化ByteBuffer,长度为arr数组的长度*2,因为一个short占2个字节 ...
再加上有些业务开发者对 JSON 库的不恰当选型与使用,最终导致服务性能急剧劣化。在字节跳动,我们也遇到了上述问题。根据此前统计的公司 CPU 占比 TOP 50 服务的性能分析数据,JSON 编解码开销总体接近 10%,单个业务占比甚至超过 40%,提升 JSON 库的性能至关重要。因此我们对业界现有 Go JSON 库进行了一番评估测试。 首先,根据主流 JSON 库 API,我们将它们的使用方式分为三种:- **泛型(generic)编解码**:JSON 没有对应的...
commitsRange 方法是形成可读流的关键方法,方法通过 git log,根据你设置的模板生成对应的信息;其中args为数组。* args[0]: "log"* args[1]: "--format=%B%n-hash-%n%H%n-gitTags-%n%d%n-committerDate-%n%ci%n-... maxBuffer: Infinity })```经过上面一段代码,实际上是在控制台执行:```git log --format=%B%n-hash-%n%H%n-gitTags-%n%d%n-committerDate-%n%ci%n-authorName-%n%an%n-authorEmail-%n%ae%n 换成你自己...
而传统的实现办法无非是 `Spannable`。但这种方式的代码稍显复杂、而且无法方便地更新高亮。那么 14 里针对这个痛点提供了专门的 API 即 `HighLights`,提供了更加简单、灵活的实现。首先,支持静态设置高亮:**1.** **通过** **Highlights.Builder** **构建** **HighLights** **对象****2.** **通过** **addRange()** **设置** **Paint** **和对应** **Range** **数组即可****3.** **通过** **TextView** **新方法** **s...
(https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/894939a549c54725a9e2aeb3a574cdb3~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494039&x-signature=Mfy3Vf3AsSyqJxJsTe9FFIGgIe4%3D)Flink 在流式场景的应用已经十分成熟,在批式场景的应用也在逐步扩大,但是在 OLAP 场景下的打磨和使用则较少。字节 Flink OLAP 在真实的业务落地过程中遇到了很多问题和挑战,主要分为对性能和运维稳定性的挑...
并逐个演示重要框架解决的问题和优势6. 【**Jetpack Compose**】带领大家感受 Android 上 UI 开发方式的重大变革## 1.Modern Android Development 官方一直在优化 App 的开发体验:从 IDE 到语言再到框架,这些新... return mapper.map(input); }}```Kotlin 则无需定义接口,直接将匿名回调函数作为参数传入即可。(匿名函数是最后一个参数的话,方法体可单独拎出,增加可读性)这种接受函数作为参数或返回值的函数称...
字节跳动数据平台> > > 本篇内容主要聚焦实时数据湖在字节跳动的实践,将围绕下面四点展开:第一,对实时数据湖的解读;第二,在落地实时数据湖的过程中遇到的一些挑战和应对方式;第三,结合场景介绍实时数据湖在字节内部的一些实践案例;第四,数据湖发展的一些规划。> **关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【0613】获得本次分享材料。**> > > > ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.by...
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> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群# Sink Connector## BitSail Sink Connector交互流程介绍![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg... 通过`configure`方法定义`writerConfiguration`的配置,通过`createTypeInfoConverter`方法来进行数据类型转换,将内部类型进行转换写到外部系统,同`Source`部分。之后我们再定义`Writer`类实现具体的数据写入逻辑,在...
(https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/191c3c1d9a5047668a366e1c74e0a22a~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494071&x-signature=89SnOPERB0t8Z2YNAb6aVEty5ZA%3D)Flink 在流式场景的应用已经十分成熟,在批式场景的应用也在逐步扩大,但是在 OLAP 场景下的打磨和使用则较少。字节 Flink OLAP 在真实的业务落地过程中遇到了很多问题和挑战,主要分为对性能和运维稳定性的挑...
引入 | 记一次kibana执行dsl脚本实战的思考过程![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/f350b49ce3324d7c973e4ae3fd5696bb~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)## 适合场景当千万乃至更大数据量... 在80%以上的业务场景中作增删改查游刃有余,但应用于相对复杂的业务场景:多字段自定义更新、自定义reindex、自定义数组字段动态添加...```https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/painless/6.8/painles...