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Hibernate编程指南-模型驱动、主键映射、关系映射

模型驱动可以通过模型驱动实现快速开发,所谓模型驱动是指先开发模型类和映射文件,数据库表结构由此生成;此外还有数据驱动,是指根据数据库表结构生成模型类和映射文件。模型类是实体类的另一种叫法。Hibernate允许调用SchemaExport/SchemaUpdate将根据实体类映射关系将DDL语句输出到控制台、数据库、文件系统等。StandardServiceRegistry serviceRegistry = new StandardServiceRegistryBuilder() .configu

2020-05-20 15:14:27

Hibernate编程指南-概述、快速构建、HQL初步

Hibernate概述Hibernate ORM使开发人员可以更轻松地编写其数据超出应用程序进程寿命的应用程序。作为对象/关系映射(ORM)框架,Hibernate关注数据持久性,因为它适用于关系数据库(通过JDBC)。Hibernate使您可以遵循自然的面向对象习惯用法(包括继承,多态性,关联,组合和Java集合框架)来开发持久类。 Hibernate不需要接口或基类来用于持久类,并使任何类或数据结构都可以持久化。Hibernate支持延迟初始化,多种获取策略以及具有自动版本控制和时间戳记的乐观锁

2020-05-08 18:57:07

Echars属性深度使用

<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>柱状图</title> <!-- 引入 ECharts 文件 --> <script type="text/javascript" s...

2020-03-28 09:56:05

Echars中国城市地图-解决图层分离问题

背景需求①通过中国地图一览所有省份、直辖市、特别行政区的概况②同时需要在地图上标注省份中城市概况解决:在chars中设置geo坐标和引入一个map的seris。因此会出现重合,当用户滚动的时候,会出现图层分离。效果图<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"...

2020-03-28 09:51:13

Echars使用指南

概念介绍ECharts,一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖矢量图形库 ZRender,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表。ECharts 提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图,用于统计的盒形图,用于地理数据可...

2020-03-26 09:24:39

SpringBootMyBatis自定义二级缓存

导入依赖 <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.1.5.RELEASE&l...

2020-03-17 22:44:33

SpringBoot数据库读写分离

背景一个项目中数据库最基础同时也是最主流的是单机数据库,读写都在一个库中。当用户逐渐增多,单机数据库无法满足性能要求时,就会进行读写分离改造(适用于读多写少),写操作一个库,读操作多个库,通常会做一个数据库集群,开启主从备份,一主多从,以提高读取性能。当用户更多读写分离也无法满足时,就需要分布式数据库了-NoSQL。正常情况下读写分离的实现,首先要做一个一主多从的数据库集群,同时还需要进行数据...

2020-03-17 22:36:06

MySQL Master Slave搭建

Master配置①修改/etc/my.cnf[mysqld]datadir=/var/lib/mysqlsocket=/var/lib/mysql/mysql.sockuser=mysql# Disabling symbolic-links is recommended to prevent assorted security riskssymbolic-links=0serve...

2020-03-17 21:53:01

CentOS-6.10 MySQL安装

1、检查系统版本[root@CentOS ~]# cat /etc/redhat-releaseCentOS release 6.10 (Final)2、安装MySQL服务[root@CentOS ~]# yum install -y mysql-server3、启动MySQL服务[root@CentOSB ~]# service mysqld startInitializin...

2020-03-17 18:52:56

Apache Flink 状态管理教案

State & Fault ToleranceFlink是一个基于状态计算的流计算服务。Flink将所有的状态分为两大类:keyed state与operator state.所谓的keyed state指的是Flink底层会给每一个Key绑定若干个类型的状态值,特指操作KeyedStream中所涉及的状态。所谓operator state指的是非keyed stream中所涉及状态称为...

2020-03-11 10:31:46

Apache Flink 第二章教案

程序部署本地执行//1.创建流计算执行环境val env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment(3) //2.创建DataStream - 细化 val text = env.socketTextStream("CentOS", 9999) //3.执行DataStream的转换算子 val counts ...

2020-03-05 17:49:59

Apache Flink DataStream教案

概述Flink是构建在数据流之上的有状态计算的流计算框架,通常被人们理解为是第三代大数据分析方案。第一代 - Hadoop的MapReduce计算(静态)、Storm流计算(2014.9) ;两套独立计算引擎,使用难度大第二代 - Spark RDD 静态批处理(2014.2)、DStream|Structured Streaming 流计算;统一计算引擎,难度系数小第三代 - Flin...

2020-03-04 17:28:20

Structured Stream-结构化流-章节1

概述Structured Stream是基于Spark SQL引擎构建的可伸缩且容错的流处理引擎。使得用户可以像使用Spark SQL操作静态批处理计算一样使用Structured Stream的SQL操作流计算。当流数据继续到达时,Spark SQL引擎将负责递增地,连续地运行它并更新最终结果。使用 Dataset/DataFrame API 实现对实时数据的聚合、event-time 窗口计...

2020-03-02 12:12:07

#Spark流计算-章节1

概述一般流式计算会与批量计算相比较。在流式计算模型中,输入是持续的,可以认为在时间上是无界的,也就意味着,永远拿不到全量数据去做计算。同时,计算结果是持续输出的,也即计算结果在时间上也是无界的。流式计算一般对实时性要求较高,同时一般是先定义目标计算,然后数据到来之后将计算逻辑应用于数据。同时为了提高计算效率,往往尽可能采用增量计算代替全量计算。批量处理模型中,一般先有全量数据集,然后定义计算逻辑...

2020-02-27 12:00:06

Apache Spark Streaming-教案

Spark StreamingSpark Streaming是构建在Spark 批处理之上一款流处理框架。与批处理不同的是,流处理计算的数据是无界数据流,输出也是持续的。Spark Streaming底层将Spark RDD Batch 拆分成 Macro RDD Batch实现类似流处理的功能。因此spark Streaming在微观上依旧是批处理框架。批处理 VS 流处理区别​ ...

2020-02-27 09:14:54

Apache Spark-[共享变量、广播变量、计数器、计算流程]

共享变量当RDD中的转换算子需要用到定义Driver中地变量的时候,计算节点在运行该转换算子之前,会通过网络将Driver中定义的变量下载到计算节点。同时如果计算节点在修改了下载的变量,该修改对Driver端定义的变量不可见。scala> var i:Int=0i: Int = 0scala> sc.textFile("file:///root/t_word").foreac...

2020-02-26 15:37:03

Spark Catalyst初识

Spark Catalyst最近想来,大数据相关技术与传统型数据库技术很多都是相互融合、互相借鉴的。传统型数据库强势在于其久经考验的SQL优化器经验,弱势在于分布式领域的高可用性、容错性、扩展性等,假以时日,让其经过一定的改造,比如引入Paxos、raft等,强化自己在分布式领域的能力,相信一定会在大数据系统中占有一席之地。相反,大数据相关技术优势在于其天生的扩展性、可用性、容错性等,但其SQL...

2020-02-26 12:30:49

Spark对接Hive

修改hive-site.xml<property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://CentOS:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value></property>...

2020-02-25 14:43:51

Apache Spark 转换算子详解

RDD OperationsRDD支持两种类型的操作:transformations-转换,将一个已经存在的RDD转换为一个新的RDD,另外一种称为actions-动作,动作算子一般在执行结束以后,会将结果返回给Driver。在Spark中所有的transformations都是lazy的,所有转换算子并不会立即执行,它们仅仅是记录对当前RDD的转换逻辑。仅当Actions算子要求将结果返回给D...

2020-02-19 18:09:11

Apache Spark-[概述和安装]

Spark概述Spark是一个快如闪电的统一分析引擎(计算框架)用于大规模数据集的处理。Spark在做数据的批处理计算,计算性能大约是Hadoop MapReduce的10~100倍,因为Spark使用比较先进的基于DAG任务调度,可以将一个任务拆分成若干个阶段,然后将这些阶段分批次交给集群计算节点处理。MapReduce VS SparkMapReduce作为第一代大数据处理框架,在设...

2020-02-17 17:29:34

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