Google Play内购测试 最近项目做海外版本,接入Google wallet支付后,测试验证比较繁琐,故记录一下. Google wallet支付方式接入完成后,需要按照如下步骤设置,才可以进行支付测试: 一.配置并发布应用内商品 进入Google Play Console - 所有应用 ,选择具体应用,进行商品设置: 注意: 配置完应用内商品一定要发布,使之生效: 一定要保证网络环境所对应的国家在发布范围内: 游戏服务不支持商品配置,应用才支持商品信息设置: 二.上传APK并发布应用 G…

我们都知道,各种主流的社交应用或者阅读应用,基本都有列表类视图,并且都有滑到底部加载更多这一功能, 对应后端就是分页拉取数据.好处不言而喻,一般来说,这些数据项都是按时间倒序排列的,用户只关心最新的动态,而不关心几个月甚至几年前消息,所以后端返回给客户端的数据是不会一次性传递全部内容的(不仅耗费流量,而且还给服务器带来巨大压力). 举个例就说MySQL,它已经给我们提供了相应的语句来支持这一功能,那就是limit关键字.比如我要拉取一个消息表中用户id为1的前10条最新数据,SQL语句如下: s…

大致思路: canal去mysql拉取数据,放在canal所在的节点上,并且自身对外提供一个tcp服务,我们只要写一个连接该服务的客户端,去拉取数据并且指定往kafka写数据的格式就能达到以protobuf的格式往kafka中写数据的要求. 1. 配置canal(/bigdata/canal/conf/canal.properties),然后启动canal,这样就会开启一个tcp服务 2. 写拉取数据的客户端代码 PbOfCanalToKafka package cn._51doit.flink…

在这里看到的解决方法 https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-1729 请是个人理解,有问题请大家留言. 其实本身flume是不支持像KAFKA一样的发布/订阅功能的,也就是说无法让spark去flume拉取数据,所以老外就想了个取巧的办法. 在flume中其实sinks是向channel主动拿数据的,那么就让就自定义sinks进行自监听,然后使sparkstreaming先和sinks连接在一起, 让streaming来决定是否拿数据及拿数据的频…

在开发中,我们常常碰到需要定时拉取网站数据,如: setInterval(function(){ $.ajax({ url: 'xx', success: function( response ){ // do something with the response } }); }, 5000); 请思考下此写法有什么弊端? 能想到情况是:如果接口异常了,程序仍然会间隔5000ms抓取数据.换句话说,我们不能捕获到异常,并做一些合理的调整. 所以我们换个写法: // new hotness (f…

最近遇到一例,HBase 指定大量列集合的场景下,并发拉取数据,应用卡住不响应的情形.记录一下. 问题背景 退款导出中,为了获取商品规格编码,需要从 HBase 表 T 里拉取对应的数据. T 对商品数据的存储采用了 表名:字段名:id 的列存储方式.由于这个表很大,且为详情公用,因此不方便使用 scanByPrefixFilter 的方式,担心引起这个表访问的不稳定,进而影响详情和导出的整体稳定性. 要用 multiGet 的方式来获取多个订单的指定列字段的数据,需要动态生成相应的列名集合,然…

1.背景 部署kubernetes,需要FQ.但是在初始化的时候,即是FQ了有的镜像pull依然会超时,导致初始化失败.而你又不想使用国内的一些镜像源,因为更新不及时.很多新功能和插件都不会包括,只想使用google官方的镜像. 2.方法 可以借助github--->dockerhub来实现,因为他们都在墙外直接可以拉取google的镜像.首先需要注册两个账号,然后登录github创建一个Repository,如k8s-1.9.然后git clone 到本地,再创建Dockerfile,如: F…

本来是想把这部分内容放到前一篇<数据抓取的艺术(二):数据抓取程序优化>之中.但是随着任务的完成,我越来越感觉到其中深深的趣味,现总结如下: (1)时间     时间是一个与抓取规模相形而生的因素,数据规模越大,时间消耗往往越长.所以程序优化变得相当重要,要知道抓取时间越长,出错的可能性就越大,这还不说程序需要人工干预的情境.一旦运行中需要人工干预,时间越长,干预次数越多,出错的几率就更大了.在数据太多,工期太短的情况下,使用多线程抓取,也是一个好办法,但这会增加程序复杂度,对最终数据准确性产…

package download; import org.json.JSONArray; import java.io.*; import java.net.URL; import java.net.URLConnection; import java.nio.Buffer; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.*; import org.json.JSONObject; public class Downloader { pu…

高并发大流量的互联网架构,一般通过服务层来访问数据库,随着数据量的增大,数据库需要进行水平切分,分库后将数据分布到不同的数据库实例(甚至物理机器)上,以达到降低数据量,增加实例数的扩容目的. 一旦涉及分库,逃不开“分库依据”patition key的概念,使用哪一个字段来水平切分数据库呢:大部分的业务场景,会使用业务主键id. 确定了分库依据patition key后,接下来要确定的是分库算法:大部分的业务场景,会使用业务主键id取模的算法来分库,这样即能够保证每个库的数据分布是均匀的,又能够保…