PS:Struggle for a better future 学习内容: 1.PullToRefrech下拉刷新的实现...   不得不说AndBase这个开源框架确实是非常的强大..把大部分的东西都进行了封装..提供给我们去使用..有些框架其实也被封装了起来...就拿PullToRefrech下拉刷新,还有SlidingMenu来说滑动菜单的实现都被完整的封装在了AndBase内部...提供给我们方便去实现更好的效果...   PullToRefrech,下拉刷新..这个效果在绝大多数使用a…

PS:好久没写博客了... 学习内容: 1.DAO介绍,通用DAO的简单调度过程.. 2.数据库映射关系... 3.使用泛型+反射+注解封装通用DAO.. 4.使用AndBase框架实现对DAO的调用实现数据库基本操作.. 1.DAO..   DAO..这个说法大家都不陌生..数据库操作访问对象的抽象接口层..在DAO内部封装好通用的方法..然后再使用一个具体类来进行实现..在我们想要调用这些方法对数据库进行相关操作时..只需要传递数据实体对象,就可以通过实体对象的传递从而实现对数据库进行操作.…

PS:踏踏实实走好每一步... 学习内容: 1.使用AndBase框架实现无参Http Get请求... 2.使用AndBase框架实现有参Http Post请求... 3.使用AndBase框架实现有参Http Get请求...   AndBase框架为我们提供了一些相关的方法提供给我们使用,用来完成Http网络请求...总体就是对Http请求的一个封装,不过个人认为,网络请求这一模块更加推荐使用Volley框架..楼主对比了两个框架中的源码...Volley更多的地方是使用抽象方法封装在接口…

PS:渐渐明白,在实验室呆三年都不如在企业呆一年... 学习内容: 1.使用AbActivity内部封装的方法实现进度框,Toast框,弹出框,确认框...   AndBase中AbActivity封装好了许多方法提供我们去使用,使得在使用的时候更加的方便,只需要传递相关参数即可..省去了我们自己使用基础的函数进行构造...   就好比进度框,Toast框,弹出框,确认框...这些基本的东西都在AndBase的AbActivity封装好了...我们只需要传递参数调用其中内部的方法就可以完成这些视…

PS:Volley框架终于通过看源码的方式完成了所有的学习..开始学习AndBase...AndBase的源码实在是多的离谱...因此就不对所有的源码进行分析了... 学习内容: 1.使用AndBase实现多功能标题栏...   AndBase框架内部提供了许多的方式能够使我们去设置一个更好的标题栏,进行动态的改变,而并非静态的将标题栏界面写死...能够使得标题栏更加的美观...总体就是动态的获取布局然后通过对布局的操作来自定义一个良好的标题栏...   使用AndBase框架的时候我们的主函数…

PS:Force Is Meaningless Without Skill 学习内容: 1.使用AndBase实现单线程任务... 2.使用AndBase实现多线程任务...   AndBase内部封装了多种方法,我们可以使用这些方法构建单线程任务和多线程任务..一般线程任务用于执行耗时的操作...比如说下载什么安装包,文件等数据量较大的东西,我们是必须要开启一个异步线程或者是同步线程来执行操作...如果任务过多,那么我们就可以使用任务请求队列或者是线程池来处理多个任务...这样可以节省很多的时…

PS:努力的往前飞..再累也无所谓.. 学习内容: 1.使用SlidingMenu实现滑动菜单..   SlidingMenu滑动菜单..滑动菜单在绝大多数app中也是存在的..非常的实用..Github有位牛人将这个东西书写成了一个简单的框架..我们只需要通过引用相关的资源就能够完成一个滑动菜单的实现..有了这一层的基础..那么滑动菜单就很容易实现了..就拿我们最为熟悉的QQ来说吧..当我们进行滑动操作的时候..会有一个新的View去覆盖原本的View..我们可以通过触发新的视图上的控件来执行…

一.Sqoop基础:连接关系型数据库与Hadoop的桥梁 1.1 Sqoop的基本概念 Hadoop正成为企业用于大数据分析的最热门选择,但想将你的数据移植过去并不容易.Apache Sqoop正在加紧帮助客户将重要数据从数据库移到Hadoop.随着Hadoop和关系型数据库之间的数据移动渐渐变成一个标准的流程,云管理员们能够利用Sqoop的并行批量数据加载能力来简化这一流程,降低编写自定义数据加载脚本的需求. Apache Sqoop(SQL-to-Hadoop) 项目旨在协助 RDBMS 与…

一.关于Pig:别以为猪不能干活 1.1 Pig的简介 Pig是一个基于Hadoop的大规模数据分析平台,它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin,该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算.Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简单的操作和编程接口. Compare:相比Java的MapReduce API,Pig为大型数据集的处理提供了更高层次的抽象,与MapReduce相比,Pig提供了更丰富的数据结构,一般都是多值和嵌套的数据结构.…

一.Hive:一个牛逼的数据仓库 1.1 神马是Hive? Hive 是建立在 Hadoop 基础上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL  查询语言,称为 QL ,它允许熟悉 SQL  的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper  和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reduce…