我们知道在比较大型的项目的开发中,比较经常修改的属性我们一般都是不会在代码里面写死的,而是将其定义在配置文件中,之后如果修改的话,我们可以直接去配置文件中修改,那么在springboot的项目中,我们应该如何实现这个呢? 接下来我们以一个实例的形式教大家如何读取配置文件中的属性并使用。
这里面的truncate就是说当使用SaveMode.Overwrite的时候,设置truncate为true,就会对表进行truncate语句清理表,不再是删除表在重建表的操作。
Spark SQL是用于处理结构化数据的模块。与Spark RDD不同的是,Spark SQL提供数据的结构信息(源数据)和性能更好,可以通过SQL和DataSet API与Spark SQL进行交互。
SpringBoot:如何优雅地进行参数传递、响应数据封装、异常处理,在项目开发中,接口与接口之间、前后端之间的数据传输都使用 JSON 格式。
为了部署流程,需要包装在一个业务文档中、一个业务文档是Activiti引擎部署的单元、一个业务文档相当与一个压缩文件,它包含:BPMN2.0流程、任务表单、规则、其他任意类型的文件
这个类用来代表制作披萨的整个流程:准备阶段prepare()、烘烤阶段bake()、切割阶段cut()和打包阶段box() ,假设各个披萨的准备阶段需要的材料不一样,所以把准备阶段定义为一个抽象方法 ,其它三个阶段都一样。
Apache Flink是为分布式、高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架。Flink不仅能提供同时支持高吞吐和exactly-once语义的实时计算,还能提供批量数据处理。相较于市面上的其他数据处理引擎,它采用的是基于流计算来模拟批处理。
TC39建议在所有基本可索引类,例如:数组、字符串、类数组(arguments)中添加.at()方法。
我们先来看看数据库SQL中的JOIN操作。如下所示的订单查询SQL,通过将订单表的id和订单详情表order_id关联,获取所有订单下的商品信息。
由于 Java 繁荣的生态,下面每一个模块都有大量的文章专门讲述。所以我选了另外一个角度,从实际问题出发,将这些分散的知识串联起来,各位可以作为一个综述来看。各个模块的极致详细介绍,大家可以去翻官方文档或看网络上的其他博客。
阿里已经正式开源了可观测数据采集器iLogtail。作为阿里内部可观测数据采集的基础设施,iLogtail承载了阿里巴巴集团、蚂蚁的日志、监控、Trace、事件等多种可观测数据的采集工作。
做中后台前端开发,会经常碰到复杂交互和复杂逻辑问题:你负责的业务中,规则是不是很多?是不是会不自觉的试图用if...else解决一切问题,逻辑是不是在迭代过程中变得越来越乱?最后彻底变成一个看不懂改不动的黑盒子,没有人能搞清楚黑盒子里面到底发生了什么。
内存作为计算机系统的组成部分,跟开发人员的日常开发活动有着密切的联系,我们平时遇到的Segment Fault、OutOfMemory、Memory Leak、GC等都与它有关。本文所说的内存,指的是计算机系统中的主存(Main Memory),它位于存储金字塔中CPU缓存和磁盘之间,是程序运行不可或缺的一部分。
我们知道hadoop分为三大块:HDFS,Yarn,Mapreduce。其中mapreduce相关的核心代码都在hadoop-mapreduce-project子工程中。
本文通过一个工作流Activiti框架的具体使用示例,具体详尽的介绍了工作流Activiti框架的使用方式。包括创建流程,发布流程,启动一个流程实例,完成一个流程实例以及挂起和激活一个流程实例。通过对工作流Activiti的具体使用步骤的掌握,基本上就能够学会了工作流Activiti的工作流程和具体使用。
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。流计算 Oceanus 提供了便捷的控制台环境,方便用户编写 SQL 分析语句、ETL 作业或者上传运行自定义 JAR 包,支持作业运维管理。
对于运行与 JVM 上的程序(即Scala、Java程序),Spark 提供了 PythonRunner 类。只需要调用PythonRunner 的main方法,就可以在Scala或Java程序中调用Python脚本。在实现上,PythonRunner 基于py4j ,通过构造GatewayServer实例让python程序通过本地网络socket来与JVM通信。
Hive中内置了很多函数,同时支持用户自行扩展,按规则添加后即可在sql执行过程中使用,目前支持UDF、UDTF、UDAF三种类型,一般UDF应用场景较多,本文主要介绍UDF使用,简要介绍相关源码。
当我们对一张数据表中的记录进行统计的时候,习惯都会使用 count 函数来统计,但是 count 函数传入的参数有很多种,比如 count(1)、count(*)、count(字段) 等。
setAutoCommit(true), 则执行的所有sql执行都会作为单个事务直接提交并运行,setAutoCommit(false), 则必须等调用conn.commit()才会提交运行
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