[已解决]JDBC连接报错:java.lang.ClassNotFoundException

Flink Table 报错 java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.flink.configuration.ReadableConfig 错误信息 Exception in thread “main” java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/flink/configuration/ReadableConfig at org.apache.flink.table.planner.StreamPlannerFactory.create(StreamPlannerFactory.java:49) at org.apache.flink.table.api.scala.internal.StreamTab 阅读详情
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本文档介绍了一次在使用Java JDBC连接数据库时遇到的ClassNotFoundException问题,问题源于配置文件中driver配置项多了一个分号。修复此错误后,实现了通过修改配置文件来灵活切换数据库连接,提高了代码的可维护性和解耦性。示例代码展示了如何从properties文件读取配置,并使用Class.forName加载数据库驱动,最后通过DriverManager.getConnection建立连接。

JDBC连接报错:java.lang.ClassNotFoundException

在学习JDBC驱动过程中,编写了一个统一通用的JDBC接口,可以通过文档实现不同数据库的连接

将数据库驱动Driver实现类的全名,url,name,password放入一个文档中,然后后期仅需要修改文档便可以修改连接数据库,实现解耦

代码如下:

import org.junit.Test;

import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.sql.Connection;
import java.sql.Driver;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Properties;

/****
 * 这是一个通用的jdbc接口,通过文档可以实现不同的数据库连接
 * 在不修改程序情况下可以连接各个类型的数据库
 * 解决方案:将数据库驱动Driver实现类的全名,url,name,password放入一个文档中
 * 配置文件中通过修改配置文件的方式和具体数据库解耦
 *
 * 这里不断报错:java.lang.ClassNotFoundException: com/mysql/jdbc/Driver;
 * 报错原因,在JDBC的配置文件中driver对象多使用了一个;
 */
public class common {
    public Connection getConnection() throws Exception{
        String driverClass=null;
        String jdbcUrl=null;
        String user=null;
        String password=null;

        //读取类路径下的配置文件properties
        InputStream in=
                getClass().getClassLoader().getResourceAsStream("jdbc.properties");
        Properties properties=new Properties();
        properties.load(in);
        driverClass=properties.getProperty("driver");
        jdbcUrl=properties.getProperty("jdbcUrl");
        user=properties.getProperty("user");
        password=properties.getProperty("password");

        /**源代码,参考尚硅谷
         *
         * //通过反射创建driver对象
         *         Driver driver= (Driver)Class.forName(driverClass).newInstance();
         *         Properties info=new Properties();
         *         info.put("user",user);
         *         info.put("password",password);
         *
         *         //通过Driver的connect方法获取数据库连接
         *         Connection connection=driver.connect(jdbcUrl,info);
         *         return  connection;
         */

        Class.forName(driverClass);
        System.out.println("driverClass:"+driverClass);
        System.out.println("user:"+user);
        System.out.println("password:"+password);

        Connection connection= DriverManager.getConnection(jdbcUrl,user,password);
        return connection;
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        common c=new common();
        System.out.println(c.getConnection());
    }
}

jdbc.properties配置文件:

#mysql配置
driver=com.mysql.jdbc.Driver;
jdbcUrl=jdbc:mysql://localhost:3306/permission?serverTimeZone=UTC&useSSL=false
user=root
password=root

但是,启动程序后出现以下问题:
在这里插入图片描述
后来发现是配置文件中,driver配置中多写了一个;
大意失荆州啊,问题也就得到了解决。

java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.flink.connector.base.source.reader.RecordEmitter解决 解决ClassNotFoundException: org.apache.flink.connector.base.source.reader.RecordEmitter问题。 阅读详情

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% Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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