Maven工程的创建

准备好apache-maven
配置环境变量(系统变量):
(1)变量名: MAVEN_HOME
变量值:maven安装路径
(2)变量名:Path
变量值:在后面添加 ;%MAVEN_HOME%\bin

win+R 输入cmd在dos命令中输入mvn -version测试是否成功:
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在STS中点击新建一个工程,在搜索框中输入maven,选择Maven Project
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下一步:选择第二个Use default Workspace location
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下一步:选中maven-archetype-webapp
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将Group Id 和 Artifact Id填写后即可完成创建(首次创建需要联网下载文件请耐心等待)
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创建完成之后在该工程的Java Resources下创建一下四个资源文件夹
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之后将工程添加web工程的特性
右击工程点击properties在弹出的页面中点击:
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将不需要发布到服务器的资源取消发送到服务器:
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配置pom.xml:在Apache的中央仓库中寻找所需的jar包网页搜索maven repository即可找到:
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之后将找到的代码复制到工程下的pom.xml中
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进行下载:
右键点击pom.xml——>Run As——>Maven install即可
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潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过多站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮与天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数库与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
使用IntelliJ IDEA通过Maven工程创建Spark项目的详细步骤如下: ### 前期准备 需要完成Scala、Spark和Maven的安装与配置: - **Scala部分**:安装Scala开发环境,为后续编写Scala代码做准备。 - **Spark部分**:安装Spark,为Spark项目提供运行环境。 - **Maven部分**: - **Maven是什么**:Maven是一个项目管理和构建工具,用于管理项目的依赖、编译、测试和打包等过程。 - **Maven下载**:从Maven官方网站下载Maven安装包,并解压到指定目录。 - **本地仓库配置**:配置Maven的本地仓库,用于存储项目依赖的jar包。 - **将Maven添加到IDEA中**:在IntelliJ IDEA中配置Maven,使其能够使用Maven进行项目管理。 ### 创建项目 使用Maven创建新项目(Scala + Spark),可以在IDEA中选择Maven项目模板,并添加Scala和Spark相关的依赖。 ### 项目配置 - **创建资源目录**:创建src同级目录resource,并将其文件夹类型修改为Resource Root [^2]。 - **复制配置文件**:复制Maven:org.apache.spark:spark - core中的log4j - defaults.properties文件到resource文件夹中,并重命名为log4j.properties [^2]。 - **修改日志级别**:修改拷贝的log4j文件,将INFO修改成ERROR,这样只有在报错时才会打印信息 [^2]。 ### 编写代码示例 以下是一个简单的WordCount程序示例: ```scala import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object mywordcound { def main(args: Array[String]): Unit = { val con = new SparkConf() .setMaster("local") .setAppName("WordCount") val sc = new SparkContext(con) sc.textFile("E:/abc.txt") .flatMap(_.split(" ")) .map((_, 1)) .reduceByKey(_ + _) .foreach(println) } } ``` 这个程序从指定文件中读取文本,统计每个单词的出现次数并打印结果 [^3]。
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