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RSS订阅原创 SpringBoot多线程查询实战-查询库中所有数据多线程实现
但是，在数据量较大且服务器资源足够的情况下，多线程方法通常能够显著提高查询效率。此外，由于它是同步执行的，没有利用并行处理的能力，所以在处理大量数据时可能会比较慢。这个方法采用了分页查询的方式，每次只获取一部分数据，从而避免了内存溢出的问题。然而，它也是同步执行的，没有利用多线程或并行处理的能力。如果每次分页查询的数据量仍然很大，或者需要查询的轮数很多，那么这种方法的效率可能仍然会受到限制。 在比较这三种方式的效率时，我们需要考虑几个关键因素：数据量的大小、查询操作的复杂性、以及并行处理的能力。
2024-03-27 12:56:53
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原创 IDEA调优-四大基础配置-编码纵享丝滑
2>这对于拥有多个项目的开发人员来说尤为重要，可以有效降低内存占用，特别是对于内存资源有限的机器。2>特别是在构建复杂的项目或使用大量插件的情况下，增加共享堆内存可以提高构建的稳定性。较大的保留代码缓存可以提高 JIT 编译的效率，但可能导致内存浪费。较小的保留代码缓存可以减少内存占用，但可能降低 JIT 编译的效率。较小的停留时间可以提高软引用缓存的命中率，但可能导致频繁的淘汰。较大的停留时间可以减少淘汰的频率，但可能降低软引用缓存的命中率。较小的初始堆栈可以减少内存占用，但可能导致频繁的垃圾回收。
2024-03-22 21:21:41
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原创 一文搞懂—Java8新特性之Lambda表达式
Lambda表达式是JDK1.8之后的一种语法，是一个匿名函数，是对匿名函数的简写形式，我们可以把 Lambda表达式理解为是一段可以传递的代码（将代码像数据一样进行传递），可以写出更简洁、更灵活的代码。作为一种更紧凑的代码风格，使Java的语言表达能力得到了提升；引入Java Lambda主要是为了支持函数式编程思想。Lambda表达式可以让我们更方便地使用函数式接口，从而实现更加简洁、易读、易维护的代码。同时，Lambda表达式还可以让我们更好地利用多核处理器的优势，实现并行化处理，提高程序的性能。
2023-05-08 22:25:55
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原创 ES（Elasticsearch）+SpringBoot实现分页查询
ES作为一个搜索工具，寄托于Lucene之上，提供了方便的数据存储和搜索服务，一般的用它来作为网页数据索引以及存储用户画像（即用户标签）数据，可以提供复具有复杂的查询条件的服务。例如在网页索引中，通过倒排的方式索引的方式，对文档进行分词存储，可以很快的定位关键字所在的文档，从而达到毫秒级的搜索效率；而在用户画像存储中，ES既可以作为标签宽表，提供类似HIVE宽表的特性，又可以达到传统关系型数据库或者HBase的实时查询的要求，所以在一般的用户画像存储中也是不二之选。
2023-05-05 00:19:44
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原创 SpringData-Redis配置及常用操作
其中 key 是 List 数据类型的 key，index 是指定位置的下标（0 表示头部，-1 表示尾部），value 是要插入的元素。需要注意的是，以上操作涉及到 List 的操作，因为 List 是有序的元素集合，因此对于元素的位置我们是可以进行控制和操作的。，其中 key 是 Sorted Set 数据类型的 key，value 是待添加的元素，score 是该元素的分数。，其中 key 是 List 数据类型的 key，index 是要获取的元素的下标，返回指定位置的元素。
2023-05-04 23:59:54
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原创 腾讯云COS+SpringBoot实现文件上传下载功能
这里要进行cosConfig和cosClient的依赖注入，因为后面要用到，整体来说，就是把配置类和客户端进行了封装，后面再进行调用的时候更加便捷一些。减少了代码量，前面我发过其他的教程都是放在一个类的这样确实有点不好，这里做一次修改。最近一直在做一个项目，需要支持视频，音频，图片的上传，前面介绍的都是把腾讯云COS的配置文件放在一个Controller中，但是随着项目变大，需求增多，这里做一个拆分和封装。这里配置了客户端和配置文件类。这两部完成基本就没什么问题了。2.pom.xml中添加。
2023-04-23 10:14:08
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原创 腾讯云COS+ElmentUI+SpringBoot视频上传功能实现
这里是当文件上传成功，从后端响应中获取返回的当前视频链接，这里我将链接存入到前端一个对象中，后面在进行表单提交的时候，将这个链接写入到数据库中即可！同时在这里我修改了action，这个是我自己的视频上传接口，在实现的时候，你也需要完成这样一个后端接口做对接，后面会详细说明！这个接口中你需要修改对应的id和key以及存储桶名称，就可以实现将视频文件上传到腾讯云中了。今天在做项目的时候需要完成一个视频上传的功能，这里做一个记录！这里我已经申请了腾讯COS对象存储服务，并拿到了对应的key。
2023-04-22 18:42:01
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原创 腾讯云COS对象存储JavaSDK服务实现文件上传下载
这里偷懒了直接在controller层实现了整个功能，不过大道至简，就这几行代码，先把最基础的功能实现再说。这里我希望用户点击上传音频就可以将音频上传到对应的存储桶中。大致实现就是这样，有疑问的地方可以私信我哦！我这里使用的是springboot。
2023-04-07 18:14:35
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原创 mavon-editor使用教程
我的使用方式是将编辑器放在form表单中，这样进行增删改查的时候就可以直接将数据存到数据库，并且在回显的时候，如果是回显在markdown编辑器的预览页面，是不需要的进行渲染的。可以说markdown是我最喜欢的编辑模式了，相比富文本编辑器要好太多了。这段时间在做一个面试题网站，在实现的过程中想在vue脚手架中引入一个MarkDown的編輯器，对于一个前端小白来说属实有点困难，但是最终我还是实现了，废话不多说，先看效果！这里是我配置的预览页面的全部属性，有需要的可以自行修改。总体来说效果还是很满意的。
2023-04-07 18:00:20
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原创 使用docsify完成一个MarkDown格式的个人博客
日常的时候根据笔记很多，很多内容整理比较麻烦，突发奇想，做一个个人博客网站，最好是直接可以将Markdown文件放入博客中，直接进行展示，于是参考了很多网上教程，经过一天的努力就完成了这样的一个效果，虽然没有太多复杂功能，但总体来说一定是够用的。但是这个框架不支持自动生成目录，也就是说，如下图左边栏的目录结构都需要你自己写，这样就很麻烦了，但是没关系，我找到了一个插件，直接使用这个插件就可以自动生成目录，基本完成80%的自动化操作。
2023-03-19 20:59:52
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原创 JavaWeb项目-管家婆账务系统（JSP+Servlet+Bootstrap）
本项目为一个记账系统，实现用户进行注册登录后，进入主页面，对个人账单数据进行增啥改查，并提供丰富的查询聚合统计功能。 项目主要用到JSP做页面展示，使用Servlet，作为做后端数据的处理工作，使用MySql作为数据存储，项目采用标准的MVC架构实现即”模型-视图-控制器“三层架构实现（View—>Controler—>Service—>Dao），开发者可以通过个人需求对页面内容进行分层开发。主要采用技术：前端：bootstrap，javascript，JQuery，html，css。
2023-03-19 20:15:39
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原创 蓝桥杯——受伤的皇后（递归+回溯）
1.不符合的情况下:当第一次调用时，出现这种情况，从而导致无法继续进行递归，直接返回为void。2.符合的情况下，让count++，并对最后一行进行回溯，让它的前一列继续向前移动，进行递归。输入的第一行包含一个整数 n。请问一共有多少种摆放方案。输出一个整数，表示答案。(图片为不符合情况下)其中，1≤n≤10。
2023-03-03 15:53:19
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原创 MaxWell原理概述
Maxwell 是由美国Zendesk公司开源，用Java编写的MySQL变更数据抓取软件。它会实时监控Mysql数据库的数据变更操作（包括insert、update、delete），并将变更数据以 JSON 格式发送给 Kafka、Kinesi等流数据处理平台。官网地址：http://maxwells-daemon.io/
2023-02-28 10:42:02
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原创 五种最常用经典排序算法（Java）
一般为数组大小/2，左边找到一个比基准值大的数，右边找到一个比基准值小的数，然后进行交换，算完之后左边的都为比基准值小的，右边都为比基准值大的，但不能保证他们是有序的，所以还需要对左右生成的数据进行二次排序。将数组中的数据遍历，先拿第一个进行比较，看后面的有没有比这更小的，有的话交换，没有就第二个进行比，依次比较，一共需要比数组大小-1次。将数组中的数据遍历，先拿第一个进行比较，看后面的有没有比这更小的，有的话交换，没有就第二个进行比，依次比较，一共需要比数组大小-1次。
2023-02-27 15:12:24
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原创 Flume三种组件的选择对比
将数据发送到kafka消息队列中，这个也是比较常见的，主要针对实时计算场景，数据不落盘，实时传输，最后使用实时计算框架直接处理。 将数据发送到kafka消息队列中，这个也是比较常见的，主要针对实时计算场景，数据不落盘，实时传输，最后使用实时计算框架直接处理。 慢，基于磁盘，但可以优化，有一个索引（在内存中）机制，从随机读写，到指定位置读写，索引也会备份到磁盘中，也可以进行二次备份。1:可能会丢数据，如果Flume的agent挂了，那么channel中的数据就丢失了。
2023-02-26 11:13:01
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原创 Hadoop的生成经验调优和基准测试
HDFS的DataNode节点保存数据的路径由dfs.datanode.data.dir参数决定，其默认值为file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data，若服务器有多个磁盘，必须对该参数进行修改。数据统计主要用HiveSQL，没有数据倾斜，小文件已经做了合并处理，开启的JVM重用，而且IO没有阻塞，内存用了不到50%。但是还是跑的非常慢，而且数据量洪峰过来时，整个集群都会宕掉。，注意，如果你的节点内存资源不够8GB，则需要调减小这个值，而YARN不会智能的探测节点的物理内存总量。
2023-02-24 20:34:52
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原创 离线电商数仓业务浅谈
也就是说，DIM层已经对事实描述的角度做出了处理，例如商品维度表抽取了ODS层的如下图8张表，对于商品来说，商品只是描述问题的维度，在后面的数据处理中，只需要对这一维度进行描述即可。 从ODS层知道，我们获取的只是对应的日志文件，那么必然要进行拆分，放入不同的数据表中，这里分为启动日志，页面日志，动作日志，曝光日志，错误日志五张表。后台数据库进行增删改查交互，产生的数据就是业务数据。实的角度，也就是我们所说的维度，在完成需求的时候，需要结合描述事实的角度，与事实的度量，相结合的方式。
2023-02-23 23:41:37
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原创 L4-SQL进阶题目
从订单信息表(order_info)中统计每个用户截止其每个下单日期的累积消费金额，以及每个用户在其每个下单日期的VIP等级。) over( order by …若80000
2023-02-23 19:15:28
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原创 Java实现二叉树的创建与四种遍历方式（前，中，后，层）
这里我们需要理解二叉树中会存储3个值，分别为自己本身的val值和两个指针，这两个指针分别会指向两个新的节点，或者指向为空。
2023-01-16 19:21:24
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原创 力扣算法(Java实现)—数组入门（11题）
给你一个 非空 整数数组 nums ，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。请你判断一个 9 x 9 的数独是否有效。一个有效的数独（部分已被填充）不一定是可解的。你必须在 原地 旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。给你一个整数数组 prices ，其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。给你一个数组，将数组中的元素向右轮转 k 个位置，其中 k 是非负数。，请你 原地删除重复出现的元素，使每个元素。
2023-01-12 20:56:20
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原创 Flink-按键分区状态-算子状态-广播状态
💎💎💎💎💎 按键分区状态（Keyed State）顾名思义，是任务按照键（key）来访问和维护的状态。它的特点非常鲜明，就是以 key 为作用范围进行隔离。 在进行按键分区（keyBy）之后，具有相同键的所有数据，都会分配到同一个并行子任务中；所以如果当前任务定义了状态，Flink 就会在当前并行子任务实例中，为每个键值维护一个状态的实例。于是当前任务就会为分配来的所有数据，按照 key 维护和处理对应的状态。1.值状态（ValueState） 顾名思义，状态中只保存一个“值”（value）
2022-12-25 17:02:28
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原创 Flink-状态编程的基本概念
具体来讲，托管状态是由 Flink 的运行时（Runtime）来托管的；在配置容错机制后，状态会自动持久化保存，并在发生故障时自动恢复。当应用发生横向扩展时，状态也会自动地重组分配到所有的子任务实例上。对于具体的状态内容，Flink 也提供了值状态（ValueState）、列表状态（ListState）、映射状态（MapState）、聚合状态（AggregateState）等多种结构，内部支持各种数据类型。聚合、窗口等算子中内置的状态，就都是托管状态；
2022-12-24 10:22:45
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原创 Flink-基本的合流操作
💎💎💎💎💎在代码中，我们只要基于 DataStream 直接调用.union()方法，传入其他 DataStream 作为参数，就可以实现流的联合了；得到的依然是一个 DataStream：注意：union()的参数可以是多个 DataStream，所以联合操作可以实现多条流的合并。注意:对于合流之后的水位线，也是要以最小的那个为准 数据类型不能改变1.连接流（ConnectedStreams）[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ejyQTMlQ
2022-12-23 16:51:13
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原创 Flink-使用filter和SideOutPut进行分流操作
所谓“分流”，就是将一条数据流拆分成完全独立的两条、甚至多条流。也就是基于一个DataStream，得到完全平等的多个子 DataStream。一般来说，我们会定义一些筛选条件，将符合条件的数据拣选出来放到对应的流里。
2022-12-23 13:32:54
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原创 Flink-基本处理函数（ProcessFunction）
是无论那种算子，如果我们想要访问事件的时间戳，或者当前的水位线信息，都是完全做不到的。在定义生成规则之后，水位线会源源不断地产生，像数据一样在任务间流动，可我们却不能像数据一样去处理它；跟时间相关的操作，目前我们只会用窗口来处理。而在很多应用需求中，要求我们对时间有更精细的控制，需要能够获取水位线，甚至要“把控时间”、定义什么时候做什么事，这就不是基本的时间窗口能够实现的了。 于是必须祭出大招——处理函数（ProcessFunction）了。处理函数提供了一个“定时服务”（Time
2022-12-23 13:14:47
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原创 Flink基本转换算子
1.映射（map）2.过滤（filter）3.扁平映射（flatMap）4.按键分区（keyBy）5. 简单聚合（sum，min，max等）6.归约聚合（reduce）7.自定义函数
2022-12-15 13:32:35
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原创 Flink水位线-详细说明
在Flink中，**水位线是一种衡量Event Time进展的机制**，用来处理实时数据中的乱序问题的，通常是水位线和窗口结合使用来实现。 从设备生成实时流事件，到Flink的source，再到多个oparator处理数据，过程中会受到网络延迟、背压等多种因素影响造成数据乱序。 具体实现上，==水位线可以看作一条特殊的数据记录，它是插入到数据流中的一个标记点，主要内容就是一个时间戳，用来指示当前的事件时间。==而它插入流中的位置，就应该是在某个数据到来之后；这样就可以从这个数据中提取时间戳，作为
2022-11-19 17:38:18
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原创 Flink窗口及其分类-详细说明
Flink 是一种流式计算引擎，主要是来处理无界数据流的，数据源源不断、无穷无尽。想要更加方便高效地处理无界流，一种方式就是将无限数据切割成有限的“数据块”进行处理，这就是所谓的“窗口”（Window）。所以在 Flink 中，窗口其实并不是一个“框”，流进来的数据被框住了就只能进这一个窗口。相比之下，我们应该把窗口理解成一个“桶”。在 Flink 中，窗口可以把流切割成有限大小的多个“存储桶”（bucket)；每个数据都会分发到对应的桶中，当到达窗口结束时间时，就对每个桶中收集的数据进行计算处理。
2022-11-19 17:21:19
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原创 Flink的六种物理分区策略
当 Flink 提 供 的 所 有 分 区 策 略 都 不 能 满 足 用 户 的 需 求 时 ， 我 们 可 以 通 过 使 用partitionCustom()方法来自定义分区策略。可以通过字段名称指定，也可以通过字段位置索引来指定，还可以实现一个 KeySelector// 创建执行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment . getExecutionEnvironment();} }.
2022-11-17 11:50:51
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原创 Flink架构&重要概念解析-超详理解
在 Standalone 部署时，因为 TaskManager 是单独启动的（没有Per-Job 模式），所以 ResourceManager 只能分发可用 TaskManager 的任务槽，不能单独启动新TaskManager。比如我们在上一章实践过的独立集群环境的会话模式，就是需要先启动集群，如果资源不够，只能等待资源释放，而不会直接启动新的 TaskManager。 TaskManager 是 Flink 中的工作进程，数据流的具体计算就是它来做的，所以也被称为“Worker”。
2022-11-15 16:47:15
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原创 Hive分区表、分桶表练习（含数据集）
🏈当Hive表对应的数据量大、文件多时，为了避免查询时全表扫描数据，Hive支持根据用户指定的字段进行分区，分区的字段可以是日期、地域、种类等具有标识意义的字段。示字段含义如下：count_date（统计日期）,county（县）,state（州）,fips（县编码code）,cases（累计确诊病。是一种用于优化查询而设计的表类型。现有6份数据文件，分别记录了《王者荣耀》中6种位置的英雄相关信息。指的是分区的字段值是基于查询结果自动推断出来的。指的是分区的字段值是由用户在加载数据的时候手动指定的。
2022-11-09 20:38:54
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原创 Hive实战练习（包含数据集）
（1）要想统计 Music 类别中的视频热度 Top10，需要先找到 Music 类别，那么就需要将category 展开，所以可以创建一张表用于存放 categoryId 展开的数据。所以如果要 group by 类别，需要先将类别进行列转行(展开)，然后再进行 count 即可。（2）我们需要按照类别 group by 聚合，然后 count 组内的 videoId 个数即可。（1）即统计每个类别有多少个视频，显示出包含视频最多的前 10 个类别。（3）统计对应类别（Music）中的视频热度。
2022-11-09 14:00:26
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大数据方向目前的就业状况怎样?
2022-08-26
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