一、为什么SpringBoot的jar可以直接运行？1.SpringBoot提供了一个插件spring-boot-maven-plugin用于把程序打包成一个可执行的jar包。2.SpringBoot应用打包之后，生成一个Fatjar(jar包中包含jar)，包含了应用依赖的jar包和SpringBootloader相关的类。3.java-jar会去找jar中的manifest文件，在那里面找到真正的启动类（Main-Class）；4.Fatjar的启动Main函数是JarLauncher，它负责创建一个LaunchedURLClassLoader来加载boot-lib下面的jar，并以一个新
文章目录前言详细视频演示具体实现截图技术栈后端框架SpringBoot前端框架Vue持久层框架MyBaits系统测试系统测试目的系统功能测试系统测试结论为什么选择我代码参考数据库参考源码获取前言🌞博主介绍：✌CSDN特邀作者、985计算机专业毕业、某互联网大厂高级全栈开发程序员、码云/掘金/华为云/阿里云/InfoQ/StackOverflow/github等平台优质作者、专注于Java、小程序、前端、python等技术领域和毕业项目实战，以及程序定制化开发、全栈讲解、就业辅导、面试辅导、简历修改。✌🌞👇🏻精彩专栏推荐订阅👇🏻2023-2024年最值得选的微信小程序毕业设计选题大全：100个热
😊@作者：一恍过去💖@主页：https://blog.csdn.net/zhuocailing3390🎊@社区：Java技术栈交流🎉@主题：SpringBoot+Elasticsearch按日期实现动态创建索引(分表)⏱️@创作时间：2023年02月19日目录前言1、创建动态索引配置文件2、创建实体3、Repository对象4、Controller对象前言SpringBoot+Elasticsearch，通过@Document注解，利用EL表达式指定到配置文件，实现动态生成IndexName值，比如：@Document(indexName="product_#{@esIndex}")1、创建
私房菜定制上门服务系统目录目录基于springboot+vue私房菜定制上门服务系统设计与实现一、前言二、系统功能设计三、系统实现1、管理员功能实现（1）菜品管理（2）公告管理（3）厨师管理2、用户功能实现（1）菜品（2）厨师管理（3）公告管理四、数据库设计 1、实体ER图五、核心代码 六、论文参考七、最新计算机毕设选题推荐八、源码获取：博主介绍：✌️大厂码农|毕设布道师，阿里云开发社区乘风者计划专家博主，CSDN平台Java领域优质创作者，专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业答疑辅导。✌️主要项目：小程序、SpringBoot、SSM、Vue、Html、Jsp、Nodejs等设计与开发。🍅文
定义：Kafka是一个分布式的基于发布/订阅默认的消息队列是一个开源的分布式事件流平台，被常用用于数据管道、流分析、数据集成、关键任务应用消费模式：点对点模式(少用)消费者主动拉取数据，消息收到后清除消息发布/订阅模式生产者推送消息到队列，都消费者订阅各自所需的消息基本概念：Producer：消息生产者Consumer：消费者Consumer：Group消费者组，消费者组id相同得消费者为一个消费者组；一个消费者也为一个消费者组去消费Broker：kafka服务器Topic：消息主题，数据分类Partition：分区，一个Tpoic有多个分区组成Replica：副本，每个分区对应多个副本Lea
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前言：我们在学习k8s网络之前，必须要了解k8s网络相关的一些基础知识，比如什么是underlay网络、overlay网络等，只有把基础知识掌握之后，后续学习k8s网络的时候，一些知识点就不会再云里雾里了。1underlay与overlay网络1.1概念Underlay网络是Overlay网络的底层物理基础，它是由各种物理设备和网络组成的，负责网络之间的数据包传输。具体来说，Underlay网络包括但不限于物理设备如：交换机、路由器、防火墙、负载均衡器和入侵检测系统等，它们通过物理线路连接起来，形成了一个传统的物理网络。这个物理网络可能包括有线和无线介质，如铜线、光纤和无线电波。Underla
1.什么是大数据狭义（技术思维）：使用分布式技术完成海量数据的处理，得到数据背后蕴含的价值。广义：大数据是数字化时代，信息化时代的基础（技术）支撑，以数据为生活赋能。大数据的核心工作：从海量的高增长、多类别、低信息密度的数据中挖掘出高质量的结果。（海量数据存储、海量数据传输、海量数据计算）2.大数据的核心工作存储：妥善保存海量待处理数据计算：完成海量数据的价值挖掘传输：协助各个环节的数据传输3.大数据的生态存储：ApacheHadoopHDFS、ApacheHBase、ApacheKudu、云平台计算：ApacheHadoopMapReduce、ApacheSpark、ApacheFlink传
