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Spring Boot+mybatis库访问

1、整合druid源1.1 单源配置 com.alibaba druid-spring-boot-starter 1.1.10 ​@Configurationpublic class DruidConfig *spring.datasource.druid.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver1.2 多源配置spring: # 源配置 datasource: #源地址 username: root # 用户名 password: root # 密码 ds2: # 源2 driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver # mysql的驱动你可以配置别的关系型库 url: jdbc:mysql:ip:3307db2#源地址 username: root # 用户名 password: root # 密码 ** * 多源配置 *@Configurationpublic class DataSourceConfig {​ 主源配置 ds1源 @Primary @Bean(name = ds1DataSourceProperties

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Flink湖之实时写入iceberg

Flink消费kafka等实时流。然后实时写入hive,在大处理方面有着广泛的应用。 传统的这种架构看似不错,但是还是有很多没有解决的问题:实时写入造大量小文件,需要单独的程序来进行合并实时的写入,读取,还有合并小文件在同时进行,那么如何保证事务,读取的时候不会出现脏读。 Hdfs的一般是一次写入。多次读写,但是如果因为程序出错导致错了,确实要修改某一条改怎么办消费kafka的落地到hive,有一天kafka的多了几个字段,如何同步到hive? 订单等业务一般存储在传统库,如mysql等。 下载flink :flink-1.11.2-bin-scala_2.12.tgz下载 iceberg-flink-runtime-xxx.jar下载flink hive的connector,flink-sql-connector-hive

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    Spring Boot:Druid

    综合概述库连接池负责分配、管理和释放库连接,它允许应用程序重复使用一个现有的库连接,而不是再重新建立一个;释放空闲时间超过最大空闲时间的库连接来避免因为没有释放库连接而引起的库连接遗漏 而Druid是阿里系提供的一个开源连接池,除在连接池之外,Druid还提供了非常优秀的库监控和扩展功能。接下来,我们就来讲解如何实现Spring Boot与Druid连接池的。 更多详细信息参考官方文档:https:github.comalibabadruidwiki实现案例接下来,我们就通过实际案例来讲解如何Druid源,为了避免重复篇幅,此篇教程的源码基于《Spring druid 源并配置源相关参。 按理说,Spring Boot 已经了 log4j, 这个问题出现的有点奇怪,有知道答案的朋友,欢迎赐教,感激不尽。

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    spring-boot-2.0.3之quartz源问题,源码探究

    github:https:github.comyouzhibing  码云(gitee):https:gitee.comyouzhibing前情回顾 上篇博客中,讲到了springboot与quartz的 似乎一切都是那么顺利,感觉quartz就是这么简单!源问题  产生背景    如果定时任务不服务于业务,那将毫无意义;我们不能让定时任务只是空跑(或者打印一句:MyJob...) System.out.println(MyJob...) }}    可以从4个方面来考虑(业务job中如何操作库):      1、既然是springboot与quartz的,那么我们能不能用 spring的注入功能,将我们的mapper(了mybatis)注入到业务job中了?       说了这么多,方案总结下:      1、如何利用quartz的源(或者库连接)进行库操作      2、引申下,能不能将quart的源设置我们应用的源,让quartz与应用共用一个

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    【原创】007 | 搭上SpringBoot实战专车系列七:访问层mybatis

    专车介绍 该趟专车是开往SpringBootMybatis的实战专车,主要讲解Spring Boot如何访问层Mybatis框架,从而实现增、删、改、查持久化功能。 专车问题第一个问题:SpringBoot访问框架Mybatis需要哪些步骤? org.projectlombok lombok mysql mysql-connector-java org.mybatis.spring.boot mybatis-spring-boot-starter 第三步:配置源信息 , age:24} 专车总结第一个问题:SpringBoot访问框架Mybatis需要如下步骤:①添加Mybatis对应的starter②添加java操作mysql的依赖③配置源④配置mybatis mapper接口上使用@Mapper注解标注专车思考如上示例通过@Mapper注解来标注一个mapper接口,让mybatis starter能够识别mapper接口,从而对mapper接口进行代理,实现访问层功能

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    Spring Boot 2.X(二): MyBatis 层开发

    它采用面向对象编程的方式对库进行 CRUD 的操作,使程序中对关系库的操作更方便简单。它支持 XML 描述符配置文件和注解两种方式执行 SQL 语句。 当然两种方式都需要在 POM 文件引入mybatis-spring-boot-starter: org.mybatis.spring.boot mybatis-spring-boot-starter 2.1.0 MyBatis----准备工作构建一个 Spring Boot 项目建立 MySQL 库(db_test),创建表(t_user)及添加部分测试SET NAMES utf8mb4;SET FOREIGN_KEY_CHECKS 关联实体类属性和库字段一一对应,如果实体类属性和库属性名保持一致,就不需要这个属性来修饰。 @Insert 插入库使用,直接传入实体类会自动解析属性到对应的值@Update 负责修改,也可以直接传入对象@delete 负责删除4.restful 接口测试UserController @RestController

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    0536-5.15.0-如何使用HueRDBMS

    1文档编写目的Hue是一个以Hadoop平台为基础的Web客户端工具,Hue不仅可以平台的Hive、Impala、HBase、Solr等组件,提供易于操作的Web界面。 Hue同时也支持RDBMS库(Oracle、Postgresql、MySQL等),本篇文章Fayson以MySQL为例介绍如何在Hue中MySQL库。 测试环境1.CM和CDH版本为5.15.02HueRDBMS库需要RDBMS库,需要在Hue的配置中添加librdbms部分添加库连接信息。 注意:name属性为RDBMS库中的某个库名2.在上面配置了librdbms下的库配置信息后,要在Hue界面上能够看的到该库,还需要在hue*.ini配置中增加Notebook相关的配置信息,配置如下 4总结1.HueRDBMS库需要在librdbms和notebook两个部分都需要添加相应的配置,否则在Hue界面上无法显示。

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    Flinkiceberg湖之合并小文件

    背景使用流式入湖开启压缩程序快照过期删除无用文件查询遇到的坑最大并发度问题文件被重复压缩扫描任务读取文件问题不读取大文件优化生CombinedScanTask后续问题管理迁移问题presto 之所以没有采取定时任务,是因为如果五分钟一个定时任务来压缩,那么如果五分钟之内没有压缩完,或者压缩程序出现异常,导致本次压缩没完的时候,下一个定时任务又起来了,就会把上次没有压缩完的一起压缩,这样就导致任务量就增大了 我们使用的是prestosql 331版本,其他的版本我没有做过测试遇到的坑最大并发度问题目前系统是将扫描任务合并任务,默认的并发度是合任务的个,但是当某一个表的分区比较多的时候,那么这个压缩任务的并发度可能会非常大 优化生CombinedScanTask默认情况下,系统是依次遍历查询到的文件,然后累加,直到达到target file size,比如有如下大小的文件,20M, 20M, 20M, 70M, 迁移到iceberg表之后,使用presto查询的时候,我发现速度变慢了,理论上查询iceberg比hive少了一层list操作,应该会快一些,这个不知道是我配置的问题,还是presto和iceberg的问题

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    ETL,一站式处理平台

    RestCloud ETL平台,全Web基于微服务架构的云原生平台,提供丰富的组件支持最为复杂的和传输能力。 基于微服务架构的新一代平台,为企业提供业务系统之间的以及异构源之间的传输于一体的一站式的处理平台,全Web化配置开箱即用,多种异构源之间通过平台快速进行交换,快速帮助企业构建平台 ETL平台介绍.png 一、平台的主要优势1、基于微服务架构开发支持分布式部署同时支持上万流程的调度与执行;2、专为解决大型企业的复杂场景而研发;3、支持完整的跨库事务控制,保证多个源传输高度一致性 平台兼具实时处理和分发功能,用户通过可视化的拖、拉、拽,即可完处理逻辑,将加工处理后分发到下游业务系统或其他异构存储中。 支持执行流程的动态回放功能,对于复杂的流程可以清析的看到的传输路径及时定位错误。

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    论文简述 | EAO-SLAM:基于关联的单目半稠密物体级SLAM

    1摘要对象级关联和姿态估计在语义SLAM中起着重要作用,但由于缺乏鲁棒和精确的算法,这一问题一直没有得到解决.在这项工作中,我们提出了一个和非参统计检验的关联策略.通过利用不同统计的性质 ,以帮助提高姿态估计结果的最优性.此外我们建立了一个SLAM系统,可以用单目相机生半稠密或轻量级的面向对象.地图在三个公开可用的和一个真实场景上进行了大量实验,结果表明,我们的方法在准确性和鲁棒性方面明显优于最先进的技术 方法相结合,进行关联的模型.与传统方法相比,我们的方法充分利用了不同统计量的性质,例如高斯和非高斯测量,因此在关联鲁棒性方面表现出显著的优势.在目标姿态估计方面,提出了一种质心和尺度估计算法以及基于 iForest的目标姿态初始化方法.所提出的方法对离群点具有鲁棒性,并且具有较高的精度,这极大地方便了联合姿态优化过程.本文的贡献总结如下:我们提出了一种关联策略,该策略可以有效地聚合对象的不同度量来提高关联精度 (图二)图2展示了所提出的对象SLAM框架,它是基于ORB-SLAM2开发的,并且另外了一个采用YOLOv3作为对象检测器的语义线程.关联在跟踪线程中实现,它结合了bounding boxes

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    smartClient 4--

    一、    1、smartClient服务框架(使用SQL或者JPAHibernate)    推荐!!!    请求响应转化(如果使用SC服务框架,则不需要转化,直接获取)                RestDataSource class 同时扮演着请求响应的四个核心角色    4、recordXPath

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    iSee:深度学习“摘眼镜”,用训练神经网络识别抽象物体

    深度学习的应用非常广泛,这个有趣的应用证明可以用于训练神经网络,识别并去除图像中的抽象物体。 2016 夏季硅谷科学大会上,就职于 Saleforce Einstein 的机器学习工程师 Melissa Runfeldt 展出了自己的研究果,她开发了一款可以摘除眼镜的深度学习应用方法——iSee 在方面,DITTO 提供了一个非常独特的:上千张戴眼镜的人的照片(需要指出的是,这些照片都是 DITTO 雇员的,而非他们的用户)。 通过接入 DITTO 的 API,以及他们 20000 多用户的 ID,我使用它们的技术将眼镜投影到每个人的脸上,建了一个非常大的标记。接下来只需训练一个神经网络来摘除这些眼镜。? 我们知道深度学习其实是一门应用科学,iSee 的发明就证明了这一点,也是受了相应的启发:可以用于训练神经网络,识别并去除图像中的抽象物体。

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    Springbootsqlite库,并使用jpa、Hibernate操作sqlite

    之前举例使用jpa、Hibernate多是以mysql为例,这次因为需要使用一个内嵌式库,选择了sqlite,网上多是讲一些sqlite的api封装的框架。 然后需要配置源DataSource,见DataSourceConfiguration.javapackage com.mindata.blockchain.core.sqlite; import org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc.DataSourceBuilder org.springframework.context.annotation.Configuration;import org.sqlite.SQLiteDataSource; import javax.sql.DataSource; ** * 配置sqlite库的 SQLiteDataSource.class); return dataSourceBuilder.build(); } }这里的配置也可以写在application.yml里,加载driverClass驱动,设置库名为

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    平台,多源统一在线管理

    RestCloud平台提供多源的统一在线管理能力,可以中管理企业所有链接信息,可以同时链接多个环境多个版本的源,支持SQL、NOSQL、MQ等源的链接和连通性测试。 RestCloud平台的功能众多企业的系统往往分散在多个业务系统中进行存储和管理的,存储类型多样且复杂(DB、文件、MQ、API等),而端到端的业务场景往往需要在多个业务系统之间实现的实时同步和准确传输从而实现业务操作的连贯性 通过平台企业可以实现主的汇聚分发、业务系统的抽取、清洗、补全并准确的传输到业务所需要的地方,通过平台企业可以实现那里需要,平台就能实时准确的传输到位,从而可以快速支撑业务能力创新 平台架构.jpg 平台功能云原生架构、多租户支持支持主流SQL及NOSQL间同步全新Web在线拖拽构建任务支持容器化部署,弹性伸缩支持大规模的分布式部署架构满足上万流程的同时调度与并发运行超过 100+处理组件支持连接多种平台通过可视化的拖、拉、拽即可完流程的构建并实现抽取、转换、清洗、脱敏、加载等功能。

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    深度学习

    在本文中将使用Keras进行深度学习,并展示如何多个OMIC,以揭示在各个OMIC中不可见的隐藏模式。单细胞产生大的问题对于科学来说并不是全新的问题。 单细胞OMIC技术非常有用,因为它们提供了十万甚至百万的统计观察(细胞),因此提供了真正的大理想。 将CITEseq与深度学习将进行单细胞转录(scRNAseq)和蛋白质组学的无监督(scProteomics)从CITEseq,8个617脐带血单核细胞(CBMC),采用自动编码器,其非常适合用于捕获单细胞组学的高度非线性性质 例如仅使用scRNAseq很难发现紫色簇,因为它与蓝色细胞群不同,但是在整合后,紫色细胞群很容易区分。这是的力量! 展示了可以导致中新模式的发现,这些模式以前没有在各个类型中看到过。在github上查看这篇文章的代码。

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    day9.和转换

    今天的内容是和变换,在做分析和挖掘时,百分之八十的时间可能要花在预处理部分,准备好相应的是将多个源的整合在一起,建立在对业务的理解之上;变换主要是对进行规范化处理,转换适当的形式。 就是将多个源合并存放在一个一致的存储(如仓库)中的过程。 在时,来自多个源的现实世界实体的表达形式是不一样的,有可能不匹配,要考虑实体识别问题和属性冗余问题,从而将源在最低层上加以转换、提炼和。 ETL一般是对库中的表进行处理,使用ETL工具,对进行后再存放在库中,存放到仓库直接用来分析和挖掘。

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    趣味编程|手写一个源mongodb的 starter

    小码三下五除二的给好了,然后给老王汇报了。小码:王哥,我已经把mongodb好了。老王:好的,现在由于我们项目中会用到很多mongo库,你现在的mongo支持多源动态切换么? 老王:小伙子,很快嘛,不过现在又来一个任务,你需要把你的这个功能封装一个starter,另外一个项目也需要使用这个功能,你抽时间封装下吧。 ; }}请求接口:在这里插入图片描述 响应: 响应添加功,我们看下库,是否添加上去了:在这里插入图片描述 已经添加上去了,说明已经功了,但这还是第一步,我们需要做的是支持多源,接下来我们一起来完逼格更高的多源 )值,每个factory都维护自己需要连接的库,如果在操作之前,替换该参为自己需要操作的库factory,操作结束又切换原来的,不就可以实现动态切换源了么。 ; }请求接口:库名参传了ams1在这里插入图片描述 请求响应:响应功 我们看下库,发现在库ams1下面已经有了此:在这里插入图片描述 我们将库名参修改为:ams2,进行请求发现源已经切换功了

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    Spring Boot Druid 监控

    Druid 介绍Druid 是阿里巴巴开源平台上的一个项目,整个项目由库连接池、插件框架和 SQL 解析器组,该项目主要是为了扩展 JDBC 的一些限制,可以让程序员实现一些特殊的需求,比如向密钥服务请求凭证 可以监控库访问性能,Druid 内置提供了一个功能强大的 StatFilter 插件,能够详细统计 SQL 的执行性能,这对于线上分析库访问性能有很大帮助。库密码加密。 Spring Boot快速Druid阿里也未Druid提供了 Spring Boot Starter。 官网这样解释:Druid Spring Boot Starter 用于帮助你在 Spring Boot 项目中轻松 Druid 库连接池和监控。 OK,今天就分享到此,是不是觉得Spring BootDruid其实还是蛮简单的。

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    平台,实现实时准确的传输

    RestCloud平台主要从层面解决企业烟囱式业务系统的同步、采、传输、分析、展示等方面面临的挑战。 企业往往分散在多个业务系统中进行存储和管理,存储类型多样且复杂(DB、文件、MQ、API等),而端到端的业务场景往往需要在多个业务系统之间实现的实时同步和准确传输从而实现业务操作的连贯性。 通过RestCloud平台企业可以实现主的汇聚分发、业务系统的抽取、清洗、补全并准确的传输到业务所需要的地方,通过平台企业可以实现那里需要,平台就能实时准确的传输到位,从而可以快速支撑业务能力创新 平台架构.jpg 平台功能特点1、多源在线统一管理2、实现主的汇聚分发3、的抽取、清洗、补全4、实现实时准确的传输新一代ETL平台1、云原生架构、多租户支持2、支持主流 RestCloud平台提供多源的统一在线管理能力,可以中管理企业所有链接信息,可以同时链接多个环境多个版本的源,支持SQL、NOSQL、MQ等源的链接和连通性测试。

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    SpringBoot2.0 基础案例(08):Redis库,实现缓存管理

    一、Redis简介 Spring Boot中除了对常用的关系型库提供了优秀的自动化支持之外,对于很多NoSQL库一样提供了自动化配置的支持,包括:Redis, MongoDB, Elasticsearch SpringBoot2 版本,支持的组件越来越丰富,对Redis的支持不仅仅是扩展了API,更是替换掉底层Jedis的依赖,换Lettuce。本案例需要本地安装一台Redis库。 二、Spring2.0Redis 1、核心依赖 org.springframework.boot spring-boot-starter-data-redis 2、配置文件# 端口server: port 应用名称 name: node08-boot-redis # redis 配置 redis: host: 127.0.0.1 #超时连接 timeout: 1000ms jedis: pool: #最大连接库连接 max-wait: -1ms #最小等待连接中的量,设 0 为没有限制 min-idle: 0 这样Redis的环境就配置功了,已经可以直接使用封装好的API了。

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