过滤器与拦截器的区别

pringMVC的拦截器Interceptor和过滤器Filter功能非常相似,使用场景也差不多,看起来难以区分。比如两者都能在代码前后插入执行片段,都可以用来实现一些公共组件的功能复用(权限检查、日志记录等)

可以看到filter优先于interceptor被调用。

过滤器和拦截器主要区别如下:

1.二者适用范围不同。Filter是Servlet规范规定的,只能用于Web程序中,而拦截器既可以用于Web程序,也可以用于Application、Swing程序中。

2.规范不同。Filter是在Servlet规范定义的,是Servlet容器支持的,而拦截器是在Spring容器内的,是Spring框架支持的。

3.使用的资源不同。同其他代码块一样,拦截器也是一个Spring的组件,归Spring管理,配置在Spring文件中,因此能使用Spring里的任何资源、对象(各种bean),而Filter不行。

4.深度不同。Filter只在Servlet前后起作用,而拦截器能够深入到方法前后、异常跑出前后等,拦截器的使用有更大的弹性。

内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台搭建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的搭建维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
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