今到遇到这样的应用,主档datagridview要通过点选Checkbox列，实时计算Checkbox=true的所有明细金额合计，
网上有提到使用EditedFormattedValue和FormattedValue的值的判断，但使用起来还是麻烦，要做判断，于是想到用点选后马上结束编辑状态，结果还变好用的，上代码，以备后用：
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1.概述 在《Kafka实战－Flume到Kafka》一文中给大家分享了Kafka的数据源生产，今天为大家介绍如何去实时消费Kafka中的数据。这里使用实时计算的模型——Storm。下面是今天分享的主要内容，如下所示：数据消费Storm计算预览截图 接下来，我们开始分享今天的内容。2.数据消费 .....
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2015-07-09 12:59:06
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许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流。本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍，然后尝试快速、高度概述其异同。Apache Storm在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，我们称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（master...
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2015-07-02 15:29:02
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1. Storm是什么，怎么做，如何做的更好？Storm是一个开源的分布式实时计算系统，它可以简单、可靠地处理大量的数据流。Storm有很多应用场景，如实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式RPC、ETL，等等。Storm支持水平扩展，具有高容错性，保证每个消息都会得到处理，而且处理速度很快（在一...
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2015-06-28 21:25:04
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主要包括了两大主要流程：日志收集并实时处理流程、调用读取实时计算结果流程，我们使用基于Dubbo框架开发的服务来提供实时计算结果读取聊天人数的功能。上图中，实际上业务接口服务器集群也可以基于Dubbo框架构建服务，就看我们想要构建什么样的系统来满足我们的需要。
如果不使用注册中心，服务消费方也能够直接调用服务提供方发布的服务，这样需要服务提供方将服务地址暴露给服务消费方，而且也无法使用监控中心的功能，这种方式成为直连。
如果我们使用注册中心，服务提供方将服务发布到注册中心，而服务消费方可以通...
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2015-06-26 22:29:40
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1. 来源和特点 源自于Google的MapReduce论文 ： 发表于2004年12月 Hadoop MapReduce是Google MapReduce克隆版 特点： 易于编程 良好的扩展性 高容错性 适合PB级以上海量数据的离线处理 不擅长的方面： 实时计算 像MySQL一样，在毫秒级或者秒级...
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2015-06-15 12:56:48
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Storm 是Twitter的一个开源框架。Storm一个分布式的、容错的实时计算系统。 官网：http://storm.apache.org/Twitter Storm集群表面上类似于Hadoop集群，Hadoop上运行的是MapReduce Jobs，而Storm运行topologies；但是其...
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2015-06-13 01:05:37
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本文是对Heron架构做了一下阅读笔记，讲解Heron在现有的Storm架构上做了哪些优化，这些优化能够解决Storm现在的哪些问题。...
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2015-06-05 19:49:10
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Twitter Heron 论文笔记，简单介绍论文前半部分对storm局限性，从Storm worker、Nimbus以及资源分配这些来阐述目前Storm存在的问题。...
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2015-06-03 19:41:48
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Storm杂谈之Acker拾趣本文所讲内容并非storm的acker机制，而是讲讲开acker和不开acker的具体区别以及在storm源码中是怎样实现的...
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2015-05-28 10:56:18
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