目录一、Starter机制1.1 什么是SpringBootStarter1.2 SpringBootStarter的作用1.3Starter的应用场景二、案例2.1模拟短信发送模版2.2 AOP实现日志切面模版一、Starter机制1.1 什么是SpringBootStarter SpringBootStarter是SpringBoot框架提供的一种便利机制，用于简化项目的依赖管理和配置。它是一组预定义的依赖项和配置的集合，可以通过添加相应的Starter来快速引入和配置特定的功能或技术栈。SpringBootStarter的命名通常遵循一种约定，即以spring-boot-s
1.使用ApacheKafka构建实时数据流参考文档链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/18140302.数据见UserBehavior.csv数据解释：本次实战用到的数据集是CSV文件，里面是一百零四万条淘宝用户行为数据，该数据来源是阿里云天池公开数据集根据这一csv文档运用Kafka模拟实时数据流，作为SparkStreaming的输入源，两条记录实际的间隔时间如果是1分钟，那么Java应用在发送消息时也可以间隔一分钟再发送。3.处理要求•找出订单数量最多的日期。•找出最受欢迎的前三名商品ID 这个是老师根据某个比赛修
Kafka集群环境搭建一、环境说明二、安装步骤一、环境说明目前的Kafka版本还是需要借助zookeeper来存储cluster、brokers、consumer等相关元信息，在当前版本即在本案例中，我们采用了外部的zookeeper，即搭建了三节点的集群zookeeper环境，以其作为Kafka2_12_3.1.0版本的元数据存储库。zookeeper环境配置如下：节点 安装路径 dataDir路径hd1/opt/module/apache-zookeeper-3.5.7-bin/opt/module/apache-zookeeper-3.5.7-bin/zkDatahd2/op
SpringBoot集成Kafka1、构建项目1.1、引入依赖org.springframework.bootspring-boot-starter-parent2.2.5.RELEASEorg.springframework.bootspring-boot-starter-weborg.springframework.kafkaspring-kafkaorg.springframework.bootspring-boot-starter-testorg.projectlomboklomboktruecom.alibabafastjson1.2.28junitjunittest1.2、appl
SpringBoot整合Caffeine1.简介Caffeine是基于Java8开发的、提供了近乎最佳命中率的高性能本地缓存组件，Spring5开始不再支持GuavaCache，改为使用Caffeine。Caffeine与其他本地缓存的性能比较如下：Caffeine具有以下功能：1.自动加载条目到缓存中，可选异步方式2.可以基于大小剔除3.可以设置过期时间，时间可以从上次访问或上次写入开始计算4.异步刷新5.keys自动包装在弱引用中6.values自动包装在弱引用或软引用中7.条目剔除通知8.缓存访问统计2.SpringBoot整合Caffeine下面介绍SpringBoot使用Caffei
当我们公司内部部署很多服务以及测试、正式环境的时候，查看日志就变成了一个非常刚需的需求了。是多个环境的日志统一收集，然后使用Nginx对外提供服务，还是使用专用的日志收集服务ELK呢？这就变成了一个问题！而Graylog作为整合方案，使用Elasticsearch来存储，使用MongoDB来缓存，并且还有带流量控制的（throttling），同时其界面查询简单易用且易于扩展。所以，使用Graylog成为了不二之选，为我们省了不少心。一、Filebeat工具介绍1.Filebeat日志文件托运服务Filebeat是一个日志文件托运工具，在你的服务器上安装客户端后，Filebeat会自动监控给定的
文章目录一.SparkSQLCommandLineOptions(命令行参数)二.ThehivercFile1.withoutthe-i2..hiverc介绍三.支持的路径协议四.支持的注释类型五.SparkSQLCLI交互式命令六.Examples1.runningaqueryfromthecommandline2.settingHiveconfigurationvariables3.settingHiveconfigurationvariablesandusingitintheSQLquery4.settingHivevariablessubstitution5.dumpingdataou
我们将看到如何在spring-boot中利用loom虚拟线程。我们还将在JMeter的帮助下做一些负载测试，看看虚拟线程和普通线程的响应时间如何。首先，虚拟线程是ProjectLoom的一部分。此外，Loom不会加速内存计算，例如并行流，这不是Loom的目标。我们正在研究如何使用可用的相同硬件来提高应用程序吞吐量，即充分利用CPU的潜力，为此我们花费了大量精力。截至目前，我们能够利用2%到3%的CPU。我在这篇博客中详细讨论了这一点：https://medium.com/@anil.java.story/project-loom-virtual-threads-part-1-b17e327c8
1、软件环境1.1大数据组件环境大数据组件版本Hive3.1.2Sparkspark-3.0.0-bin-hadoop3.21.2操作系统环境OS版本MacOSMonterey12.1Linux-CentOS7.62、大数据组件搭建2.1Hive环境搭建1）HiveonSpark说明Hive引擎包括：默认mr、spark、Tez。HiveonSpark：Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化，语法是HQL语法，执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。SparkonHive:Hive只作为存储元数据，Spark负责SQL解析优化，语法是SparkSQL语法，Spark负责
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