首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在corda flow启动命令中传递map参数

在 Corda Flow 中传递 Map 参数的方法如下:

  1. 首先,在定义 Corda Flow 的 Kotlin 文件中,创建一个包含 Map 参数的数据类。例如:
代码语言:txt
复制
data class MyMapParams(val param1: String, val param2: Int)
  1. 在 Corda Flow 的启动命令中,使用 --input-arguments 参数传递 Map 参数。例如:
代码语言:txt
复制
flow start MyFlow inputParams: { "param1": "value1", "param2": 123 }
  1. 在 Corda Flow 的 Kotlin 文件中,使用 @StartableByRPC 注解标记 Flow,并在 Flow 的构造函数中接收 Map 参数。例如:
代码语言:txt
复制
@StartableByRPC
class MyFlow(private val inputParams: MyMapParams) : FlowLogic<Unit>() {
    // ...
}
  1. 在 Corda Flow 的 Kotlin 文件中,可以通过 inputParams 属性访问传递的 Map 参数。例如:
代码语言:txt
复制
override fun call() {
    val param1 = inputParams.param1
    val param2 = inputParams.param2
    // ...
}

这样,你就可以在 Corda Flow 的启动命令中传递 Map 参数,并在 Flow 中使用该参数进行相应的逻辑处理。

关于 Corda Flow 的更多信息和使用方法,你可以参考腾讯云的 Corda 相关产品和文档:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • FATE 2.0:业内首个开源实现异构系统互联互通的开发指南

    题图摄于广深高铁‍‍‍‍ 1 背景介绍 联邦学习为打破“数据孤岛”而生,然而随着越来越多的机构投身到联邦学习领域,不同架构的联邦学习系统之间逐渐形成了新的“孤岛”现象,互联互通显得越发重要。FATE 2.0版本以全面互通为设计理念,是业内首个采用开源方式对应用层、调度、通信、异构计算(算法)等四个层面进行改造,实现了系统与系统、系统与算法、算法与算法之间异构互通的能力。 FATE 2.0互联互通整体架构示意图如下图所示。从上而下,从不同层次定义了东西向和南北向协议接口规范。方便各个厂商根据自身特点,分层和分

    04

    akka-streams - 从应用角度学习:basic stream parts

    实际上很早就写了一系列关于akka-streams的博客。但那个时候纯粹是为了了解akka而去学习的,主要是从了解akka-streams的原理为出发点。因为akka-streams是akka系列工具的基础,如:akka-http, persistence-query等都是基于akka-streams的,其实没有真正把akka-streams用起来。这段时间所遇到的一些需求也是通过集合来解决的。不过,现在所处的环境还是逼迫着去真正了解akka-streams的应用场景。现状是这样的:跨入大数据时代,已经有大量的现代IT系统从传统关系数据库转到分布式数据库(非关系数据库)了。不难想象,这些应用的数据操作编程不说截然不同吧,肯定也会有巨大改变。特别是在传统SQL编程中依赖数据关系的join已经不复存在了,groupby、disctict等操作方法也不是所有的分布式数据库都能支持的。而这些操作在具体的数据呈现和数据处理中又是不可缺少的。当然,有很多需求可以通过集合来满足,但涉及到大数据处理我想最好还是通过流处理来实现,因为流处理stream-processing的其中一项特点就是能够在有限的内存空间里处理无限量的数据。所以流处理应该是分布式数据处理的理想方式了。这是这次写akka-streams的初衷:希望能通过akka-streams来实现分布式数据处理编程。

    01
    领券