Gradle插件练习地址:http://github.com/peiniwan/ASMLifeCycleTest
Gradle 是一个基于 Apache Ant 和 Apache Maven 概念的项目自动化构建工具。Gradle 就是工程的管理,帮我们做了依赖、打包、部署、发布、各种渠道的差异管理等工作。
Gradle脚本是基于Groovy语言来编译执行的,Java、Groovy、Kotlin等都是基于JVM运行的,所以他们在语法上共性很多,熟悉Java的同学应该对Groovy上手很快
在 Android 下的 gradle 插件共分为 两大类:
由于buildSrc目录是gradle默认的目录之一,该目录下的代码会在构建是自动编译打包,并被添加到buildScript中的classpath下,所以不需要任何额外的配置,就可以直接被其他模块的构建脚本所引用。
这就是:buildScript
在buildSrc/src/main目录下,再分别创建groovy、resources文件夹。
随便定义的需要自己写classpath:
优点:
缺点:
此处创建的插件对外部项目不可见,无法在其他项目中复用
id引入
引用的方式可以是通过类名引用,也可以通过给插件映射一个id,然后通过id引用。
通过类名引用插件的需要使用全限定名,也就是需要带上包名,或者可以先导入这个插件类,如下
// 在app模块下的build.gradle文件中引用
apply plugin:com.wings.gradle.CustomBuildSrcPlugin
或者
// 在app模块下的build.gradle文件中引用
import com.wings.gradle.CustomBuildSrcPlugin
apply plugin: CustomBuildSrcPlugin
通过简单的id的方式,我们可以隐藏类名等细节,使的引用更加容易。映射的方式很简单,在buildSrc目录下创建resources/META-INF/gradle-plugins/xxx.properties,这里的xxx也就是所映射的id,这里我们假设取名CustomPlugin。具体结构可参考上文buildSrc目录结构。
为了能让 App 传入相关的版本信息和生成的版本信息文件路径,我们需要一个用于配置版本信息的 Extension,其实质就是一个实体类
与创建扩展属性一样,扩展Task也需要在project中创建注入。
project.extensions.create("releaseInfo", ReleaseInfoExtension)
右边就都是task
// 创建Task
project.tasks.create("updateReleaseInfo", ReleaseInfoTask)
构建生命周期
每次构建的本质其实就是执行一系列的Task,某些Task可能依赖其他Task,那些没有依赖的Task总会被最先执行,而且每个Task只会被执行一遍,每次构建的依赖关系是在构建的配置阶段确定的,在gradle构建中,构建的生命周期主要包括以下三个阶段:
初始化(Initialization)
构建工具会根据每个build.gradle文件创建出一个Project实例,初始化阶段会执行项目根目录下的Settings.gradle文件,来分析哪些项目参与构建。
include ':app'
配置(Configuration)
执行(Execution)
作用
和task的关系
如果有个你想要在好几个项目中重用的Gradle task集合,把这些task提取到一个自定义的plugin中是有意义的。这使得重用你自己的build逻辑和与他人共享该逻辑都是可能的。
在 Booster 中,跟字节码相关的操作都是通过 Transformer 来完成,它是对字节码转换的简单抽象,以字节码的二进制做为输入,经过转换后,输出字节码二进制,它与具体使用哪种字节码操作框架无关,开发者可以自己选择跟字节码操作框架相关的特定实现, Booster 提供了两种实现:
基于 ASM 的实现:AsmTransformer
基于 Javassist 的实现:JavassistTransformer
Transform 可以被看作是Gradle 在编译项目时的一个 task,在 .class 文件转换成 .dex 的流程中会执行这些 task,对所有的 .class 文件(可包括第三方库的 .class)进行转换,转换的逻辑定义在 Transform 的 transform 方法中。实际上平时我们在 build.gradle 中常用的功能都是通过 Transform 实现的,比如混淆(proguard)、分包(multi-dex)、jar 包合并(jarMerge)
class AddCodePlugin implements Plugin<Project> {
void apply(Project project) {
project.android.registerTransform(new AddCodeTransform(project))
}
}
写法
其实就是:把输入内容写入到作为输出内容
输出地址不是由你任意指定的。而是根据输入的内容、作用范围等由TransformOutputProvider生成,比如,你要获取输出路径:
String dest = outputProvider.getContentLocation(directoryInput.name,
directoryInput.contentTypes, directoryInput.scopes, Format.DIRECTORY)
FileUtils.copyDirectory(directoryInput.file, dest)
Transform的inputs有两种类型,一种是目录,一种是jar包,要分开遍历
一旦注册了transform,就要处理输入和输出(默认实现是没有处理的),否则编译失败。
字节码操作框架
ASM vs Javassist
http://booster.johnsonlee.io/developer/bytecode-engineering-framework.html#asm-vs-javassist
Transform API 起因
从 Android Gradle Plugin 1.5.0-beta1 开始,为了简化注入自定义 class 的操作,Android 提供了 Transform API,允许第三方插件在 class 文件被转换成 dex 之前对其进行修改,在此之前,如果要实现同样的操作,只能通过 Hook Task 的方式才能做到
参数说明
具体看代码
解释说明:Transform 主要作用是检索项目编译过程中的所有文件。通过这几个方法,我们可以对自定义 Transform 设置一些遍历规则,具体如下:
getName:
设置我们自定义的 Transform 对应的 Task 名称。Gradle 在编译的时候,会将这个名称显示在控制台上。比如:
Task :app:transformClassesWithXXXForDebug。
getInputType:
在项目中会有各种各样格式的文件,通过 getInputType 可以设置 LifeCycleTransform 接收的文件类型,此方法返回的类型是 Set<QualifiedContent.ContentType> 集合。
gradle插件修改第三方代码
1、我们知道在打包过程中,可以通过动态修改字节码,来进行插桩,实现埋点等业务,那么,在什么时机插入呢?
2、随着项目越来越大,编译项目的时间会越来越长,我们需要统计各个任务的执行时间,来优化我们的打包编译速度,那么,如何统计呢?
3、在我们的项目、第三方库和系统遇到一些bug的时候,我们有没有什么比较好的hook方法,对我们的代码做到无侵入?
调试gradle
http://www.jianshu.com/p/6bbe9352f75d 也可以
gradle插件发布
通过自定义Gradle插件修改编译后的class文件
Gradle插件实战之编译期修改代码
Android ASM框架详解
Java学习之 javassist
自定义Gradle插件+ASM 实战
implementation-class=com.lqr.gradle.study.GradleStudyPlugin
// 如果报错 Could not find implementation class 'xxx' 的话,一般是类全路径有问题,默认包不需要写包路径,修改如下即可:
// implementation-class=GradleStudyPlugin
昨天跟高中同学聊天,大厂需要高并发经验进不去,只能进小作坊,小作坊里又不需要处理高并发,如此死循环。高并发的经验,在面试场景里永远不会过时,有着举足轻重的作用,秒杀场景流量削峰就是高并发之一。什么是高并发?高并发指在同一个时间点,大量的客户请求,访问服务器,update的修改数据库数据,这时候update会锁表,等待执行完毕才能处理下一个请求,当客户请求累计到一定数量,超过数据库链接限制,则会返回链接超时,也会因为请求过多,同一条数据添加两次,不能保证数据的一致性。高并发请求核心要素则是必须保证大量请求高可用,一致性,高性能。从上面可以看出,保证系统的稳定性,可以减少直接对DB层数据的请求更新。如何保证高性能呢?客户层可以采用用户答题和输入验证码等方法,限制请求次数,防止0点秒杀的时刻,峰值全部集中在一起,这样最主要是可以防止有人作弊秒杀,而且也可以延缓客户请求,吧请求分布在不同的时间段。业务层可以限制接口的调用次数。也可以采用流量削峰来实现,如今已经有大量优秀的开源框架支撑流量削峰功能,如RabbitMq和kafka等。RabbitMq的消息队列除了有解耦和异步的功能外,还可以实现流
等级保护制度在1994年被首次提出。2007年发布等保1.0,2017年发表了《网络安全法》。2019年实施了等保2.0的新标准。从这个过程来看,我们可以判断不等保一定程度上是违反了国家法律。用户在等保的过程中涉及一些参与工作内容的角色。首先是运营使用单位决定了等保的市场有多大,因为几乎所有的能够对外提供服务的网站、系统国家都规定要过等保,所以还是有大部分用户会选择等保;其次是GongAn机关,做监督检查的角色;除此之外,建设过程中还有两个角色,大型数据中心机房是建设方,提供安全设备和能力和稳定网络环境,以及相关等保测评机构,承接定级咨询服务,以及做测评,这四个角色构成了等级保护的整体流程。技术体系要求和管理体系要求构成了等级保护制度。技术体系要求有五个技术组成部分。管理体系又包括相关的管理制度,安全管理机构,明确安全管理人员,安全建设未来怎么管理,包括出现问题以后怎么运维。等级保护相关内容在此次修改上,技术及评价文件格式均发生变化,其次是数据资产也必须列入等级保护的评价对象。技术范围的修订完全改变了评价得分的逻辑,公式复杂。这是代表性的,以前是加分制,现在是减分制。以前60个点,70
数据驱动的数字医疗技术正在开始给医疗保健行业带来巨大的变化,带来更好的结果,更高的效率和更低的成本。医疗数据可视化改进数据收集和分析可以节省医疗行业总成本的25%。我们知道,不完整或不正确的记录会影响患者的安全并阻止以患者为中心的无缝护理。这也可能对索赔过程产生负面影响,而且重复的记录或未做数据处理的记录无形中也会增加一大笔患者维护成本。数据驱动的数字医疗技术正在开始给医疗保健行业带来巨大的变化,带来更好的结果,更高的效率和更低的成本。更深远的意义是,以数据为驱动的进步将带来医患关系的根本转变,并带来真正联合医疗的潜力。无论您是患者,提供者还是付款者,数据都可以改变医疗保健体验。数字数据跟踪在医疗保健生态系统中的每个地方(就像我们的名字一样)跟踪着我们,如果卫生组织可以利用这些数据,他们可以改善结果,提供个性化治疗,提供以患者为中心的护理,提高效率并为患者提供更好的服务。我们所有人都将从中受益:患者,医院和第三方机构。当前医疗数据问题的规模很明显。据估计,改进数据收集和分析可以节省医疗行业总成本的25%。我们当然知道,不完整或不正确的记录会影响患者的安全并阻止以患者为中心的无缝护理。这
假定Kubeadm已经安装在节点上。Step1-初始化主节点初始化集群的第一阶段是启动主节点。主服务器负责运行控制平面组件、etcd和API服务器。客户端将与API通信,以调度工作负载和管理集群的状态kubeadminit--token=102952.1a7dd4cc8d1f4cc5--kubernetes-versionsion-oshort)在生产环境中,建议排除明文令牌,kubeadm会生成一个令牌。[init]UsingKubernetesversion:v1.14.0 [preflight]Runningpre-flightchecks [preflight]PullingimagesrequiredforsettingupaKubernetescluster [preflight]Thismighttakeaminuteortwo,dependingonthespeedofyourinternetconnection [preflight]Youcanalsoperformthisactioninbeforehandusing'kubeadmconfigimage
春节前后因受新冠肺炎疫情影响,在线办公应用迅速火爆,腾讯会议作为一款企业级在线办公产品,迅速受到用户认可。用户数在爆炸式增长的同时,业务也在高速的迭代升级,40天完成14大版本升级,上演了一场小步快跑,快速迭代的经典案例。本文将从容器的角度着手,为大家呈现腾讯会议如何基于腾讯云容器服务TKE,在后端容量达到100万核的历程下,版本快速迭代背后的云原生技术。腾讯会议作为面向企业级的关键产品,对产品的可用性和稳定性要求是非常高的,任何服务不稳定都可能会导致用户无法接入会议、会议中断或音视频质量差,从而导致用户投诉,影响到产品口碑,降低用户信任度。同时,用户数爆炸式增长,需要后端能力可以实时跟上用户的增长节奏,对扩容时效性有非常高的要求。此外,服务运营过程中,产品必然会有功能调优、bug修复等迭代升级,为了使对升级户使用透明,要求平台能高效、可控地支持业务程序发布更新。解决思路为解决上述业务场景需求,基于腾讯云容器服务(TKE)实现了对腾讯会议的支撑。借助TKE的动态路由、固定网络、弹性伸缩、以及可控升级等能力,完美地承载了腾讯会议、在线教育、空中课堂等疫情期间高增长业务的部署运营,管理平台
版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明博客地址:https://blog.csdn.net/zy010101/article/details/90475458从拥塞控制原理来看,我们有两种方案来解决TCP拥塞控制问题。但是IP层并不提供显式的网路拥塞控制反馈。TCP采用的是方式是让每一个发送方根据感受的网络拥塞程度来限制其向连接发送流量的速率。拥塞控制TCP拥塞控制常被称为加性增,乘性减。这样的方式能够在拥塞的情形下,快速减少发送速率,从而避免严重的拥塞现象出现。慢启动TCP连接在刚开始建立的阶段,发送速率起始慢,TCP希望能够快速找到可以的带宽数。在慢启动阶段以指数增长。如下图所示。图中蓝色的曲线是TCP在早期的时候采用的策略,黑色的曲线是后来改进的TCP。TCP连接中,收到3次冗余ACK远比等待时间超时下的网络状况好的多,当收到3次冗余ACK的时候,就是像上图黑色曲线部分;当发生timeout事件的时候,congWin变为1.快速恢复当拥塞发生的时候,那么TCP应当降低速率。如果发生的事件是超时事件,那么如上图所示,降低到1,为了快速恢复TCP速率。我们采用的策略是重启慢启动,让
VR的优势也成为了其短板。正文共2875字8图;预计阅读时间8分钟本月4日,日本遭受了25年来最强台风“飞燕”,力量就像五级地震,持续了近一个多小时。截至5日晚,其已造成11人死亡、600多人受伤。受此影响,有近3000名旅客滞留在关西机场航站楼内。大自然这锅还真是说来就来。灾害对于航空来说,还真会造成不小的影响。恶劣的天气环境,不仅会直接影响到飞机的起飞,使正在候机的乘客滞留机场,甚至还会对正在飞行中的乘客造成危险。而爱思考的小编也因此打开了一个脑洞,在飞行途中(候机过程是有多漫长)还能愉快的玩VR吗?研究表明,在航班上使用VR不当将有潜在风险越来越多的航空公司开始为乘客提供VR服务,特别是在长途飞行期间。例如,前些日子,汉莎航空推出了一款VR体验,其可让乘客在乘坐飞机时虚拟浏览目的地;小星球航空与Inflight合作,为其空客A320带来了完整的VR飞行娱乐体验。虽然VR的沉浸感可以让乘客愉快的度过那些长时间的不适感,但是,一些研究发现,在飞行中佩戴VR头显可能会面临一定的风险。根据荷兰航空航天研究中心NLR最近的研究表明,VR的沉浸式特点虽极具吸引力,但也是导致潜在危险的原因。N
通过《SpringCloud构建微服务架构:消息驱动的微服务(入门)》一文,相信大家对SpringCloudStream的工作模式已经有了一些基础概念,比如:输入、输出通道的绑定,通道消息事件的监听等。下面在本文中,我们将详细介绍一下SpringCloudStream中是如何通过定义一些基础概念来对各种不同的消息中间件做抽象的。下图是官方文档中对于SpringCloudStream应用模型的结构图。从中我们可以看到,SpringCloudStream构建的应用程序与消息中间件之间是通过绑定器Binder相关联的,绑定器对于应用程序而言起到了隔离作用,它使得不同消息中间件的实现细节对应用程序来说是透明的。所以对于每一个SpringCloudStream的应用程序来说,它不需要知晓消息中间件的通信细节,它只需要知道Binder对应用程序提供的概念去实现即可,而这个概念就是在快速入门中我们提到的消息通道:Channel。如下图案例,在应用程序和Binder之间定义了两条输入通道和三条输出通道来传递消息,而绑定器则是作为这些通道和消息中间件之间的桥梁进行通信。绑定器Binder绑定器是Spri
不能被继承,因为String类有final修饰符,而final修饰的类是不能被继承的。Java对String类的定义:publicfinalclassStringimplementsjava.io.Serializable,Comparable<String>,CharSequence{ //省略... }复制final修饰符的用法:1.修饰类 当用final修饰一个类时,表明这个类不能被继承。final类中的成员变量可以根据需要设为final,但是要注意final类中的所有成员方法都会被隐式地指定为final方法。2.修饰方法 使用final修饰方法的原因有两个。第一个原因是把方法锁定,以防任何继承类修改它的含义;第二个原因是效率。在早期的Java实现版本中,会将final方法转为内嵌调用。但是如果方法过于庞大,可能看不到内嵌调用带来的任何性能提升。在最近的Java版本中,不需要使用final方法进行这些优化了。 因此,只有在想明确禁止该方法在子类中被覆盖的情况下才将方法设置为final。 注:一个类中的private方法会隐式地被指定为final方法。3.修饰
导读:所谓“三元战略”,包括劳动者及其技能、素养、精神、组织、管理等,CPPS战略体现了以人为本,继续发挥与挖掘了中国在人力资源方面的优势,扬长补短,实现人与赛博、物理虚实两世界的融合和迭代发展,构建以赛博智能为目的的人机网三元战略方案更符合中国国情。所谓“六维智能理论”,就是在设备联网+远程数据采集的基础上,实现智能化的生产过程管理与控制,从6个方面打造适合中国国情的智能工厂。本文整理自:eworks一、行业背景 “工业4.0”被认为是以智能制造为主导的第四次工业革命或是工业体系革命性的生产方法,而智能工厂将是构成未来工业体系的一个关键特征。在智能工厂里,人、机器和资源如同在一个社交网络里自然地相互沟通协作,生产出来的智能产品能够理解自己被制造的细节以及将如何使用,能够回答“哪组参数被用来处理我”、“我应该被传送到哪里”等问题。同时,智能辅助系统将从执行例行任务中解放出来,使他们能够专注于创新、增值的活动;灵活的工作组织能够帮助工人把生活和工作实现更好地结合,个体顾客的需求将得到满足。德国工业4.0、美国GE工业互联网均是“工业4.0”的典范,但中国有自己特殊的国情,中国制造企业打造
1.接口描述接口请求域名:cam.tencentcloudapi.com。 验证自定义多因子Token 默认接口请求频率限制:20次/秒。 APIExplorer提供了在线调用、签名验证、SDK代码生成和快速检索接口等能力。您可查看每次调用的请求内容和返回结果以及自动生成SDK调用示例。 2.输入参数以下请求参数列表仅列出了接口请求参数和部分公共参数,完整公共参数列表见公共请求参数。 参数名称 必选 类型 描述 Action 是 String 公共参数,本接口取值:ConsumeCustomMFAToken。 Version 是 String 公共参数,本接口取值:2019-01-16。 Region 否 String 公共参数,本接口不需要传递此参数。 MFAToken 是 String 自定义多因子验证Token 3.输出参数 参数名称 类型 描述 RequestId String 唯一请求ID,每次请求都会返回。定位问题时需要提供该次请求的RequestId。 4.示例示例1验证自定义多因子Token输入示例https
1.1.2XAML页面的编译 WindowsPhone的应用程序项目会通过VisualStudio完成XAML页面的编译,在程序运行时会通过直接链接操作加载和解析XAML,将XAML和过程式代码自动连接起来。如果你不在乎将XAML文件和过程式代码融合,那么只需要把它添加到VisualStudio的WindowsPhone项目中来,并用界面中的Build动作来完成编译即可,一般公共的样式资源的XAML文件都是采用这种方式。但是如果要编译一个XAML文件并将它与过程式代码混合,第一步要做的就是为XAML文件的根元素指定一个子类,可以用XAML语言命名空间中的Class关键字来完成,一般WindowsPhone的程序页面是采用这种方式,通常在WindowsPhone项目新增的XAML文件都会自动地生成一个对应的XAML.CS文件,并且默认地将两个文件关联起来,例如,添加的XAML文件如下: <Page x:Class="PhoneApp1.MainPage" ……> ……省略若干代码 </Page>复制 与XAML文件关联起来的
185.部门工资前三高的所有员工 1#WriteyourMySQLquerystatementbelow 2selectd.nameDepartment,e1.NameEmployee,e1.SalaryfromEmployeee1leftjoinEmployeee2 3one1.DepartmentId=e2.DepartmentIdande1.Salary<e2.Salary 4joinDepartmentdone1.DepartmentId=d.Id 5groupbye1.Idhavingcount(distincte2.Salary)<=2orderbye1.Salarydesc;复制 首先使用左连接,进行第一次筛选,选出比当前的工资高的数据 然后再和department进行innerjoin一次,删除不合法的数据 然后再就是调用groupby,进行分组以便于查询 然后分组之后,判断个数即可,如果大于当前值的不重复的有两个,就算符合规则
递归调用 三要素: 1.明确你这个函数想要干什么 2.寻找递归结束条件 3.找出函数的等价关系式 1.打印阶乘 publicintFactorial(intn){ if(n==1){ return1;//n为1//时直接返回1 }else{ returnFactorial(n-1)*n;//递归实现阶乘 } }复制 2.猴子吃perch publicinteat(intday){ if(day==10){ return1; }elseif(day>=1&&day<=9){ return(eat(day+1)+1)*2;//前一天eat的=(前一天eat的+1)*2以此类推 } return-1; } /*day10:1 day9:(day10+1)*2 day8:(day9+1)*2 ... */复制 3.斐波那契数列 publicintFibonaqi(intnum){ if(num>=1){ if(num==1||num==2){ return1; }else{ returnFibonaqi(n
NSIS版本:3.0.6 NsProcess版本:1.6 例子:检查Excel程序是否在运行 1、下载NsProcess 下载NsProcess,将nsProcess.dll、nsProcessW.dll拷贝到NSIS的插件路径C:\ProgramFiles(x86)\NSIS\Plugins\x86-ansi。 2、编写检查脚本 在安装脚本中编写Macro,在检测到进程存在后弹出提示,并退出安装或卸载。 !macroFindProcess StrCpy$1"excel.exe" nsProcess::_FindProcess"$1" Pop$R0 ${If}$R0=0 MessageBoxMB_OK|MB_ICONSTOP"程序检测到Excel正在运行,请关闭Excel重新开始!"IDOK Abort ${EndIf} !macroend复制 3、在Function.onInit和un.onInit中分别调用 Function.onInit !insertmacroFindProcess FunctionEnd Functionun.onInit !insertm
SDN第三次作业 列举openflow1.0的12元组? 12元组 入端口(Ingressport) 源MAC地址(EtherSource) 目的MAC地址(EtherDes) 以太网类型(EtherType) VLANID VLAN优先级(VLANPriority) 源IP地址(IPSrc) 目的IP地址(IPDst) IP协议(IPProto) IPTOS位(IPTOSbits) TCP/UDP源端口(TCP/UDPSrcPort) TCP/UDP目的端口(TCP/UDPDstPort) openflow多级流表机制的优点? 多级流表将数据包的处理逻辑划分为多个子逻辑,并由多张流表分别来匹配和处理,从而使得数据包的处理变成了一条流水线。多级流表的设计使得流表项聚合成为可能,节省了流表空间,也提高了编程处理逻辑的灵活性。
一.简介 为了让学习器越发的不同,randomforest的思路是在bagging的基础上再做一次特征的随机抽样,大致流程如下: 二.RandomForest:分类实现 importos os.chdir('../') fromml_modelsimportutils fromml_models.treeimportCARTClassifier importcopy importnumpyasnp """ randomforest分类实现,封装到ml_models.ensemble """ classRandomForestClassifier(object): def__init__(self,base_estimator=None,n_estimators=10,feature_sample=0.66): """ :parambase_estimator:基学习器,允许异质;异质的情况下使用列表传入比如[estimator1,estimator2,...,estimator10],这时n_estimators会失效; 同质的情况,单个estimator会被copy成n_est
native层利用底层节点变化,再针对变化进行相应的函数调用,实现某些功能。 架构如下: 底层提供节点更新,以及healthd读取节点的实现,都比较简单。而其余部分比较关键。 特别注意init监控prop,并触发接口,调用具体函数的这个路径。 具体关键实现点如下: RunningService:修改prop的方法 property_set("batt.consist","1");复制 init进程:dowork的函数实现 voidwrite_batt_data(void){...}复制 init进程:监控property的实现(建立监控,触发dowork,并传参) onproperty:batt.consist=* write_consist_data${batt.consist} #这块还不理解配置的格式和具体意义,write_consist_data为触发的接口复制 builtins.cpp: BuiltinFunctionMap::Map&BuiltinFunctionMap::map()const{ co
一:通过设置检查点,实现单词计数的累加功能 objectStatefulKafkaWCnt{ /** *第一个参数:聚合的key,就是单词 *第二个参数:当前批次产生批次该单词在每一个分区出现的次数 *第三个参数:初始值或累加的中间结果 */ valupdateFunc=(iter:Iterator[(String,Seq[Int],Option[Int])])=>{ //iter.map(t=>(t._1,t._2.sum+t._3.getOrElse(0))) iter.map{case(x,y,z)=>(x,y.sum+z.getOrElse(0))} } defmain(args:Array[String]):Unit={ valconf=newSparkConf().setAppName("StatefulKafkaWordCount").setMaster("local[*]") //Seconds(5)表示5秒处理一个批次注意Secondsjar包的引用,是spark中的 valssc=newStreamingContext(conf,Second