Mybatis-Flex官方地址：https://mybatis-flex.com/最近新出了个Mybatis-Flex，据说比MyBatis-Plus（老牌的MyBatis增强框架，开源于2016年），以及Fluent-Mybatis（阿里云开发的Mybatis增强框架，来至于阿里云·云效产品团队）都要强大；1.功能对比：2.性能对比：性能测试源码及结果：https://gitee.com/mybatis-flex/mybatis-benchmark据说最终结果是：无论单条查询，还是批量，以及分页，还有更新数据等方面，都比MyBatis-Plus要快5-10倍！

问题:我有一个带有2个subview的ScrollView，我希望它们中的第一个(我们称它为ViewA)有{flex:1}，这样另一个(ViewB)就会粘在屏幕底部——但前提是它们总高度小于屏幕。当然，如果它们高于屏幕，我希望它像往常一样滚动。案例1(良好):带有长文本的ViewA，ViewB随之滚动。https://rnplay.org/apps/slCivA情况2(不好):带有短文本的ViewA，ViewB没有固定在底部。https://rnplay.org/apps/OmQakQ尝试过的解决方案:所以我将ScrollView的样式和contentContainerStyle设置为

问题:我有一个带有2个subview的ScrollView，我希望它们中的第一个(我们称它为ViewA)有{flex:1}，这样另一个(ViewB)就会粘在屏幕底部——但前提是它们总高度小于屏幕。当然，如果它们高于屏幕，我希望它像往常一样滚动。案例1(良好):带有长文本的ViewA，ViewB随之滚动。https://rnplay.org/apps/slCivA情况2(不好):带有短文本的ViewA，ViewB没有固定在底部。https://rnplay.org/apps/OmQakQ尝试过的解决方案:所以我将ScrollView的样式和contentContainerStyle设置为

问题使用scroll-view设置横向滑动时在scroll-view元素上设置flex布局，没有生效scroll-viewscroll-xclass='recommend-content'>view>点赞view>view>收藏view>view>关注view>scroll-view> style>.recommend-content{display:flex;/*flex布局无效*/}style>解决方法在scroll-view下再加一层view包着scroll-view的内部元素，并在新增的这层view中设置flex布局：scroll-viewscroll-xclass='recomm

一、SparkSQL概述1.1  SparkSQL是什么    SparkSQL是Spark用于结构化数据处理的Spark模块。1.2 HiveandSparkSQL        我们之前学习过hive，hive是一个基于hadoop的SQL引擎工具，目的是为了简化mapreduce的开发。由于mapreduce开发效率不高，且学习较为困难，为了提高mapreduce的开发效率，出现了hive，用SQL的方式来简化mapreduce：hive提供了一个框架，将SQL转换成mapreduce来执行。执行的效率不会因此提升，但开发效率会大大提高。    同样的，sparkCore的代码能不能转换

Spark支持以下三种部署模式Client模式：在Client模式下，驱动程序运行在提交应用程序的客户端上。应用程序使用集群中的资源来执行任务。这种模式适用于开发和调试应用程序，因为它允许开发人员与驱动程序交互并查看应用程序的输出。Cluster模式：在Cluster模式下，驱动程序运行在集群上的某个节点上。应用程序使用集群中的资源来执行任务。这种模式适用于生产环境，因为它可以更好地利用集群中的资源。Local模式：在Local模式下，应用程序运行在单个计算机上。这种模式适用于开发和测试应用程序，因为它可以在没有集群的情况下运行应用程序。使用deploy-mode选项可以指定要使用的部署模式。

原因：为了给flexitem提供一个合理的默认最小尺寸，flex将flexitem的min-width和min-height属性设置为了autoflexitem的默认设置为：min-width：auto水平flex布局min-height：auto垂直flex布局解决办法：都是占50%，都完全ok//1.都不超长:ok；2.前超，后不超:ok；3.前不超后超:ok；4.都超:okwidth:0;flex:1;//1.都不超长:ok；2.前超，后不超:ok；3.前不超后超:ok；4.都超:okflex:1;min-width:0;//1.都不超长:ok；2.前超，后不超:ok；3.前不超后超:o

SparkCoreRDD基础定义​ 在Spark的编程接口中，每一个数据集都被表示为一个对象，称为RDD。RDD是ResillientDistributedDataset(弹性分布式数据集)的简称，是一个只读的(不可变的)、分区的(分布式的)、容错的、延迟计算的、类型推断的和可缓存的记录集合。结构​ RDD由以下五部分组成：一组partition（分区），即组成整个数据集的块；每个partition（分区）的计算函数（用于计算数据集中所有行的函数）；所依赖的RDD列表（即父RDD列表）；（可选的）对于key-value类型的RDD，则包含一个Partitioner（默认是HashPartiti

文章目录1、Hadoop2、HDFS3、HIVE4、HBase5、Spark1、HadoopHadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。它提供了一个可扩展的分布式文件系统（HDFS）和一个分布式计算框架（MapReduce），可以在大量廉价硬件上进行并行计算。2、HDFSHDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop的分布式文件系统。它被设计用于在集群中存储和管理大规模数据集。HDFS将数据分割成块，并将这些块复制到不同的计算节点上，以提供容错性和高可用性。据我了解，大部分公司一般将模型需要的数据例如csv/libsvm格式的文件都会保

Spark之探究RDD如何了解一个组件，先看看官方介绍！进入RDD.scala，引入眼帘的是这么一段描述文字（渣翻勿喷）：​ RDD，弹性分布式数据集，是Spark中的基础抽象。代表了一个可以被并行化操作的不可变、可分区的要素集合。这个类包含了任何RDD都可使用的基本操作，例如map,filter。​ 此外，PairRDDFuncations声明了只有KV对RDD才可使用的操作，例如groupByKey、join；DoubleRDDFuncations声明了只有DoublesRDD才可使用的操作；SequenceFileRDDFuncations声明了只有可序列化RDD才可使用的操作。所有的操