11、Spring Batch 作业启动全解析

Spring Batch 作业启动全解析

1. Spring Batch 启动基础概念

在 Spring Batch 中,启动作业是一个关键操作。我们可以通过以下代码来配置作业仓库和作业启动器:

<batch:job-repository id="jobRepository" />
<bean id="jobLauncher" class="org.springframework.batch.core.launch.support.SimpleJobLauncher">
  <property name="jobRepository" ref="jobRepository" />
</bean>

从上述代码可以看出, SimpleJobLauncher 是作业启动器的实现类,它依赖于 JobRepository JobLauncher run 方法会返回一个 JobExecution 对象,该对象代表了作业执行的相关信息。 JobExecution 接口提供了查询作业执行状态的 API,比如作业是否正在运行、是否已完成或者是否失败。

由于批量处理过程通常执行时间较长,Spring Batch 提供了同步和异步两种作业启动方式。

2. 同步与异步启动
  • 同步启动
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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