需求:where查询,需要支持(a or b or c) and d 也就是a.b.c三个条件是或的关系,然后再与d相与. 尝试后,可以通过以下方式处理: 方式1:Weekend语法 Weekend<User> weekend = new Weekend<>(User.class); //关键字查询部分 String keyword = pageReq.getKeyword(); WeekendCriteria<User, Object> keywordCriteria

转自:http://blog.csdn.net/stark_summer/article/details/50203133 上一篇文章介绍了Kafka在设计上是如何来保证高时效.大吞吐量的,主要的内容集中在底层原理和架构上,属于理论知识范畴.这次我们站在应用和运维的角度,聊一聊集群到位后要怎么才能最好的配置参数和进行测试性能.Kafka的配置详尽且复杂,想要进行全面的性能调优需要掌握大量信息,我也只是通过工作中的一些实战经验来筛选出对集群性能影响最大的几个要点,接下来要阐述的观点也仅限于我所描述

学习 hadoop,必不可少的就是编写 MapReduce 程序.当然,对于简单的分析程序,我们只需一个 MapReduce 任务就能搞定,然而对于比较复杂的分析程序,我们可能需要多个Job或者多个Map或者Reduce进行分析计算. 本课程我们主要学习多个 Job 或者多个 MapReduce 的编程形式. MapReduce 的主要有以下几种编程形式. 迭代式 MapReduce MapReduce 迭代方式,通常是将上一个 MapReduce 任务的输出作为下一个 MapReduce 任务

一.基本概述 在前面的博客中介绍到Mybatis的逆向生成工具,为我们生成了每个实体的基本增删改查的代码,那么每个实体都是那么多的代码,我们很容易的发现,有很大的相似性.对于这部分代码,应该予以抽象封装. 首先,看一下思路,在用工程生成代码的时候 ,我们发现,有一个Mapper.xml文件,在这里面有具体的sql语句,其实,就相当于,我们的DAO底层实现,而还有一个mapper的接口类,这个就相当于是DAO的接口.在mapper.xml和mapper接口类中,每个实体都有很大的相似度,所以,抽象

项目中使用的hive版本低于0.11,无法使用hive在0.11中新加的开窗分析函数. 在项目中需要使用到row_number()函数的地方,有人写了udf来实现这个功能. new java project, BuildPath add hadoop-core..jar and hive-exec…jar. package myudf; import java.util.Arrays; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public final

对于简单的分析程序,我们只需一个MapReduce就能搞定,然而对于比较复杂的分析程序,我们可能需要多个Job或者多个Map或者Reduce进行计算.下面我们来说说多个Job或者多个MapReduce的编程形式 MapReduce的主要有以下几种编程形式 1.迭代式MapReduce MapReduce迭代方式,通常是将上一个MapReduce任务的输出作为下一个MapReduce任务的输入,可只保留MapReduce任务的最终结果,中间数据可以删除或保留,如下所示 迭代式MapReduce的示

准备工作 硬件:笔记本,windows10系统4核8G内存 软件:接口测试工具,以及kafka自带测试工具 影响测试结果配置分析 Borker num.network.thread=3 用于接收并处理网络请求的线程数,默认为3.其内部实现是采用Selector模型.启动一个线程作为Acceptor来负责建立连接,再配合启动num.network.threads个线程来轮流负责从Sockets里读取请求,一般无需改动,除非上下游并发请求量过大. num.partiton=1 Partition的数

Java在写数据库查询时,我接触过四种方式: 1.纯Java代码,引用对应的数据库驱动包,自己写连接与释放逻辑(可以用连接池) 这种模式实际上性能是非常不错的,但是使用起来并不是非常方便:一是要手工为Connection做获取与释放,大量的冗余代码也容易出错:另一个是,复杂的SQL用字符串写起来简直不可维护(换行.可视长度.参数都是问题). 2.使用Spring JdbcTemplate 这个其实还是挺不错的,配置比较简单,功能丰富上比手工管理Connection要舒服多了,而且代码也比较简洁.

上篇我刚刚学习完.Spilt的过程,还算比較简单的了,接下来学习的就是Map操作的过程了,Map和Reduce一样.是整个MapReduce的重要内容,所以.这一篇,我会好好的讲讲里面的内部实现过程.首先要说,MapTask.分为4种,可能这一点上有人就可能知道了,各自是Job-setup Task,Job-cleanup Task.Task-cleanup和Map Task.前面3个都是辅助性质的任务.不是本文分析的重点,我讲的就是里面的最最重要的MapTask. MapTask的整个过程分为

一.前述 上次分析了客户端源码,这次分析mapper源码让大家对hadoop框架有更清晰的认识 二.代码 自定义代码如下: public class MyMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{ private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(Object ke

1. 配置jar包 Spring,mybatis,mybatis-spring,mysql等... <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding> <!-- spring版本号 --

上一篇博文介绍了Server的创建,在Server创建完之后,就进入到Engine的创建过程,如下: 一.Engine的创建   1.创建Engine实例 当前次栈顶元素为Service对象,通过Service对象的setContainer()方法,将Engine对象添加到Service中. 2.为Engine添加集群配置 3.为Engine添加生命周期监听器 4.为Engine添加安全配置 二.Host的创建   1.创建Host的实例 addCallMethod(String rule,St

首先感谢一下润和软件,指引我走上了Spring MVC Web开发的道路. 下面进入正题 搭建开发环境: Netbeans8.0.2 + MySql5.6 + JDK1.7 + tomcat8.0.15 本次采用的Spring MVC Jar包如下: spring-aop-4.1.3.RELEASE.jar spring-beans-4.1.3.RELEASE.jar spring-context-4.1.3.RELEASE.jar spring-context-support-4.1.3.RE

Caused by: org.springframework.beans.factory.NoUniqueBeanDefinitionException: No qualifying bean of type [so.dian.dev.device.interfaces.IDeviceInfoSV] is defined: expected single matching bean but found 2: deviceInfoSVImpl,IDeviceInfoSV at org.spring

链接MapReduce作业 1.      顺序链接MapReduce作业 顺序链接MapReduce作业就是将多个MapReduce作业作为生成的一个自己主动化运行序列,将上一个MapReduce作业的输出作为下一个MapReduce作业的输入. MapReduce作业的链接就类似于Unix 的管道: mapreduce – 1 | mapreduce – 2 | mapreduce – 3 | ··· 顺序链接MapReduce作业的执行过程,就是driver为MapReduce作业创建一个

使用MultipleInputs.addInputPath 对多个路径输入 如今如果有三个文件夹,并使用了三个mapper去处理, 经过map处理后,输出的结果会依据key 进行join, 假设使用TextPair,会依据第一个字段jion.第二个字段排序 然后在作为reduce的输入,进行计算

1. MapReduce 用MapReduce将数据从本地文件系统导入到HBase的表中, 比如从HBase中读取一些原始数据后使用MapReduce做数据分析. 结合计算型框架进行计算统计查看HBase的MapReduce任务的执行,把jar打印出来的就是需要添加到hadoop的CLASSPATH下的jar包 $ bin/hbase mapredcp 环境变量的导入(1)执行环境变量的导入(临时生效,在命令行执行下述操作) $ export HBASE_HOME=/opt/module/hba

public class BootStrap { public static void start(){ MySqlSession sqlSession = new MySqlSession();//外层使用sqlSession,生成Mapper的代理, //TestMapper是一个接口,所以是一个动态代理, TestMapper testMapper = sqlSession.getMapper(TestMapper.class); //Mapper去查询语句,里面调用的是Mapper代理的

前言 一直以来我都是从书上.博客上.别人口中听说数据倾斜,自己也从而指导一些解决数据倾斜的方式或者一些容易出现数据倾斜的场景.但是从来没有认真的去发现过,寻求过,研究过. 正文 我打开了hive官网 点开了 document文档 然后呢,一个一个的去找倾斜的地方,找了一会儿发现了一个地方,看到了一个词skew,没错这个就是倾斜的意思,Skewed Join Optimization于是我就跟着进去了,那么我先不管三七二十一解读一下吧! The problem 首先是两个大表的join通过mr作业

既然已经入"坑"mybatis了,你竟然还想着挣脱,我是不会让你挣脱的~ 当然我有一个算是挣脱的办法.那就是把它学会.理解透.这样我们也就不用在坑里一直徘徊,也算得上是一种挣脱吧! 我在[上一篇文章](file:///E:/LearnNote/后端/Java/mybatis/mybatis入"坑"第一步.md)中对创建一个mybatis项目过程中有过的简单的解释,这篇文章对增加mybatis生命周期和更加详细的配置的说明和解释以及在配置的可能会遇到的关键问题. 一.

springboot整合mybatis源码分析 本文主要讲述mybatis在springboot中是如何被加载执行的,由于涉及的内容会比较多,所以这次只会对调用关系及关键代码点进行讲解,为了避免文章太长,读起来昏昏欲睡,一些不影响整体流程的细节就不涉及了. 源码位置https://github.com/wbo112/blogdemo/tree/main/springbootdemo/springboot-mybatis 1.预备知识 FactoryBean 什么是FactoryBean? 我们先