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...Name("org.apache.activemq:type=Broker,brokerName=localhost"); // 获取队列名称 String queueName = "YourQueueName"; ObjectName queueNameObj = new ObjectName("org.apache.activemq:type=Queue,destinationName=" + queueName); // 获取消息堆积数 Integer messageCount = (Integer) mbs.getAttribute(queueNameObj, "EnqueueCount"); System.out.println("Current Enqueue Count for Queue: " + queueName + " is " + messageCount); } } 3.2 日志分析 除了直接通过API访问数据外，我们还可以通过分析ActiveMQ的日志文件来间接监控消费者性能。比如说，我们可以通过翻看日志里的那些报错和警告信息，揪出隐藏的问题，然后赶紧采取行动来优化一下。 4. 优化策略 既然我们已经掌握了如何监控消费者性能，那么接下来就需要考虑如何优化它了。下面是一些常见的优化策略： - 增加消费者数量：当发现消息堆积时，可以考虑增加更多的消费者来分担工作量。 - 优化消费者逻辑：检查消费者处理消息的逻辑，确保没有不必要的计算或等待，尽可能提高处理效率。 - 调整消息持久化策略：根据业务需求选择合适的消息持久化级别，既保证数据安全又不过度消耗资源。 5. 结语 持续改进 监控消费者性能是一个持续的过程。随着系统的不断演进，新的挑战也会随之而来。因此，我们需要保持灵活性，随时准备调整我们的监控策略和技术手段。希望这篇文章能给你带来一些启示，让你在面对类似问题时更加从容不迫！ --- 好了，以上就是我对于“监控消费者性能：消息堆积与延迟分析”的全部分享。希望能给你一些启发，让你的项目变得更高效、更稳当！要是你有任何问题或者想深入了解啥的，尽管留言，咱们一起聊一聊。

...至关重要的角色，作为Apache开源的一款项目管理工具，它极大地简化了项目构建、依赖管理和版本控制等工作。在实际工作中，咱们免不了会遇到一些让人挠头的难题。比如亲手下载并自定义配置了Maven后，当你满心欢喜地引入其他模块时，它却突然给你来个错误提示，让你措手不及。今天咱们就一块儿把这个难题给掰扯清楚，我手把手带你，从入门级别一路升级打怪，直到成为解决这个问题的老司机。 二、Maven基础概念 1. 什么是Maven？ Maven是一个基于Java语言的项目构建工具，它的核心理念是约定优于配置。你知道吗，就像乐高说明书一样，我们通过一个叫做pom.xml的XML文件来给项目“画图纸”。这个文件可厉害了，它详细规划了项目的结构布局、各个部分之间的依赖关系，还负责制定构建任务等一系列重要信息。这样一来，整个项目的构建过程就变得既规范又自动化，跟流水线生产似的。这不仅让工作流程顺畅无比，更是让团队成员间的协作效率蹭蹭上涨，效果那是杠杠滴！ 2. Maven生命周期与核心模块 Maven项目存在默认的生命阶段，如clean, initialize, validate, compile, test-compile, test, package, install, deploy等。这些阶段按照顺序执行，并在每个阶段内部执行相应的任务。此外，Maven的核心模块主要包括：Artifact（即我们常说的jar包）、Repository（仓库）、Plugin（插件）等。 三、自定义下载Maven及配置 1. 下载与安装Maven 在互联网上，官方提供了Maven的预编译发行版供用户直接下载。下载完成后，解压得到Maven安装目录，通常为apache-maven-X.X.X-bin.tar.gz（X.X.X为版本号）。将此目录添加至系统的PATH环境变量即可全局使用。 bash Linux/Mac tar -xzf apache-maven-X.X.X-bin.tar.gz export MVN_HOME=路径/to/maven_home export PATH=$MVN_HOME/bin:$PATH powershell Windows $env:Path += ";$env:mvn_home\bin" 2. 配置本地仓库与远程仓库 Maven在构建过程中会首先检查本地仓库是否有所需依赖，如果没有则从远程仓库下载。配置这两个仓库需要在settings.xml文件中进行： xml path/to/local/repo central https://repo1.maven.org/maven2/ 四、自定义下载Maven引入报错分析 当我们自定义下载Maven并正确配置后，常见的引入报错主要有以下几种： 1. 标签错误 如果我们在pom.xml文件中的标签内书写依赖声明不规范，如缺少groupId、artifactId、version等属性，Maven会在编译阶段抛出异常。 示例： xml example-dependency 正确写法： xml com.example example-dependency 1.0.0 2. 依赖版本冲突 当两个或多个模块引用了同一个依赖的不同版本，导致版本冲突时，Maven无法确定使用哪个版本，从而引发依赖冲突。 示例： xml ... org.slf4j slf4j-api 1.7.30 ... org.slf4j slf4j-api 2.0.0 解决方案：统一各模块对同一依赖使用的版本，或者利用Maven的dependencyManagement或dependencyResolutionProblemAggregator插件来处理。 五、总结与反思 面对自定义下载Maven引入报错问题，我们需要仔细排查并理解依赖声明、配置设置、版本管理等方面可能存在的问题。有时候，这不仅仅是在考验我们的编程功夫，更是实实在在地磨炼我们搞定问题、排解代码bug的硬实力。想要真正地玩转Maven，让这个家伙在项目构建这条道路上为你效力到极致，那就必须不断动手实践、积极摸索，没别的捷径可走。所以，请勇敢地面对报错，学会从中吸取教训，相信每一个Maven新手最终都能成为真正的专家！

...来完成不同的任务。而Apache ActiveMQ作为一款高性能的消息中间件，在支持多种编程语言方面表现卓越，为多语言环境提供了强大的连接和通信能力。本文将带领你深入了解如何在多语言环境下部署和利用ActiveMQ，从实际应用的角度出发，探讨其部署策略和最佳实践。 一、ActiveMQ的基础配置与多语言兼容性 在开始之前，我们需要确保ActiveMQ服务端能够在不同的语言环境中运行稳定。ActiveMQ的核心是其消息传输机制，它通过提供API接口支持多种编程语言的集成。例如，Java、Python、C、JavaScript等语言都有对应的ActiveMQ客户端库。 示例代码（Java）： 假设我们已经在本地安装了ActiveMQ，并启动了服务。接下来，我们可以通过Java的ActiveMQ客户端库来发送一条消息： java import org.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory; public class Sender { public static void main(String[] args) throws Exception { String url = "tcp://localhost:61616"; // 连接URL ActiveMQConnectionFactory factory = new ActiveMQConnectionFactory(url); Connection connection = factory.createConnection(); connection.start(); Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); Destination destination = session.createQueue("myQueue"); MessageProducer producer = session.createProducer(destination); TextMessage message = session.createTextMessage("Hello, this is a test message!"); producer.send(message); System.out.println("Sent message successfully."); session.close(); connection.close(); } } 二、多语言环境中的ActiveMQ部署策略 在多语言环境下部署ActiveMQ，关键在于确保各个语言环境之间能够无缝通信。这通常涉及以下步骤： 1. 统一消息格式 确保所有语言版本的客户端都使用相同的协议和数据格式，如JSON或XML，以减少跨语言通信的复杂性。 2. 使用统一的API 尽管不同语言有不同的客户端库，但它们都应该遵循统一的API规范，这样可以简化开发和维护。 3. 配置共享资源 在部署时，确保所有语言环境都能访问到同一台ActiveMQ服务器，或者设置多个独立的服务器实例来满足不同语言环境的需求。 4. 性能优化 针对不同语言环境的特点进行性能调优，例如，对于并发处理需求较高的语言（如Java），可能需要更精细地调整ActiveMQ的参数。 示例代码（Python）： 利用Apache Paho库来接收刚刚发送的消息： python import paho.mqtt.client as mqtt import json def on_connect(client, userdata, flags, rc): print("Connected with result code "+str(rc)) client.subscribe("myQueue") def on_message(client, userdata, msg): message = json.loads(msg.payload.decode()) print("Received message:", message) client = mqtt.Client() client.on_connect = on_connect client.on_message = on_message client.connect("localhost", 1883, 60) client.loop_forever() 三、实践案例 多语言环境下的一体化消息系统 在一家电商公司中，我们面临了构建一个支持多语言环境的实时消息系统的需求。哎呀，这个系统啊，得有点儿本事才行！首先，它得能给咱们的商品更新发个通知，就像是快递到了，你得知道一样。还有，用户那边的活动提醒也不能少，就像朋友生日快到了，你得记得送礼物那种感觉。最后，后台的任务调度嘛，那就像是家里的电器都自动工作，你不用操心一样。这整个系统要能搞定Java、Python和Node.js这些编程语言，得是个多才多艺的家伙呢！ 实现细节： - 消息格式：采用JSON格式，便于解析和处理。 - 消息队列：使用ActiveMQ作为消息中间件，确保消息的可靠传递。 - 语言间通信：通过统一的消息API接口，确保不同语言环境的客户端能够一致地发送和接收消息。 - 负载均衡：通过配置多个ActiveMQ实例，实现消息系统的高可用性和负载均衡。 四、结论与展望 ActiveMQ在多语言环境下的部署不仅提升了开发效率，也增强了系统的灵活性和可扩展性。哎呀，你知道的，编程这事儿，就像是个拼图游戏，每个程序员手里的拼图都代表一种编程语言。每种语言都有自己的长处，比如有的擅长处理并发任务，有的则在数据处理上特别牛。所以，聪明的开发者会好好规划，把最适合的拼图放在最合适的位置上。这样一来，咱们就能打造出既快又稳的分布式系统了。就像是在厨房里，有的人负责洗菜切菜，有的人专门炒菜，分工合作，效率噌噌往上涨！哎呀，你懂的，现在微服务这东西越来越火，加上云原生应用也搞得风生水起的，这不，多语言环境下的应用啊，那可真是遍地开花。你看，ActiveMQ这个家伙，它就像个大忙人似的，天天在多语言环境中跑来跑去，传递消息，可不就是缺不了它嘛！这货一出场，就给多语言环境下的消息通信添上了不少色彩，推动它往更高级的方向发展，你说它是不是有两把刷子？ --- 通过上述内容的探讨，我们不仅了解了如何在多语言环境下部署和使用ActiveMQ，还看到了其实现复杂业务逻辑的强大潜力。无论是对于企业级应用还是新兴的微服务架构，ActiveMQ都是一个值得信赖的选择。哎呀，随着科技这玩意儿天天在变新，我们能期待的可是超棒的创新点子和解决办法！这些新鲜玩意儿能让我们在不同语言的世界里写程序时更爽快，系统的运行也更顺溜，就像喝了一大杯冰凉透心的柠檬水一样，那叫一个舒坦！

Apache Atlas与Hook部署失败：一场技术冒险 1. 初识Apache Atlas 一个令人期待的新朋友 嗨，大家好！我是你的技术小伙伴，今天我们要聊的话题是“Apache Atlas”，一款开源的数据治理工具。说实话，当我第一次听说它的时候，内心是既兴奋又紧张的。为啥呢？就因为它那个功能听着也太牛了吧！数据分类、管元数据、还能追踪数据的来龙去脉……这不就跟个啥都能搞定的“数据保姆”似的嘛！ 但现实往往比想象复杂得多。哎呀，在捣鼓Apache Atlas的时候，真是被一个问题给卡住了——Hook 部署老是失败，气得我直挠头！这就跟做菜的时候，正打算大显身手呢，结果一瞧，盐和糖给放反了位置，那感觉简直要抓狂了，想直接躺平不干了！ 不过别担心，咱们今天就来聊聊这个问题，看看能不能找到解决办法。毕竟，解决问题的过程本身就是一种成长嘛！ --- 2. Hook是什么？为什么它如此重要？ 在深入探讨问题之前，我们得先搞清楚什么是“Hook”。简单来说，Hook就是Apache Atlas用来与其他系统（比如Hive、Kafka等）集成的一种机制。有了这些“钩子”，Atlas就能在一旁盯着目标系统的一举一动，还能自动记下相关的各种小细节。 举个例子，如果你有一个Hive表被创建了，Atlas可以通过Hive Hook实时记录下这个事件，包括表名、字段定义、所属数据库等信息。这么做的好处嘛，简直不要太明显！就好比给你的数据加上了一个“出生证”和“护照”，不仅能随时知道它是从哪儿来的、去过哪儿，还能记录下它一路上经历的所有变化。这样一来，管理起来就方便多了，也不用担心数据会“走丢”或者被搞砸啦！ 然而，正因如此，Hook的部署显得尤为重要。要是Hook没装好，那Atlas就啥元数据也收不到啦，整个数据治理的工作就得卡在那里干瞪眼了。这也是为什么当我的Hook部署失败时，我会感到特别沮丧的原因。 --- 3. 部署失败 从错误日志中寻找线索 那么，Hook到底为什么会部署失败呢？为了找出答案，我打开了Atlas的日志文件，开始逐行分析那些晦涩难懂的错误信息。说实话，第一次看这些日志的时候，我直接傻眼了，那感觉就跟对着一堆乱码似的，完全摸不着头脑。 不过，经过一番耐心的研究，我发现了一些关键点。比如： - 依赖冲突：有些情况下，Hook可能会因为依赖的某些库版本不兼容而导致加载失败。 - 配置错误：有时候，我们可能在application.properties文件中漏掉了必要的参数设置。 - 权限不足：Hook需要访问目标系统的API接口，但如果权限配置不当，自然会报错。 为了验证我的猜测，我决定先从最简单的配置检查做起。打开atlas-application.properties文件，我仔细核对了以下内容： properties atlas.hook.kafka.enabled=true atlas.hook.kafka.consumer.group=atlas-kafka-group atlas.kafka.bootstrap.servers=localhost:9092 确认无误后，我又检查了Kafka服务是否正常运行，确保Atlas能够连接到它。虽然这一系列操作看起来很基础，但它们往往是排查问题的第一步。 --- 4. 实战演练 动手修复Hook部署失败 接下来，让我们一起动手试试如何修复Hook部署失败吧！首先，我们需要明确一点：问题的根源可能有很多，因此我们需要分步骤逐一排除。 Step 1: 检查依赖关系 假设我们的Hook是基于Hive的，那么首先需要确保Hive的客户端库已经正确添加到了项目中。例如，在Maven项目的pom.xml文件里，我们应该看到类似如下的配置： xml org.apache.hive hive-jdbc 3.1.2 如果版本不对，或者缺少了必要的依赖项，就需要更新或补充。记得每次修改完配置后都要重新构建项目哦！ Step 2: 调试日志级别 为了让日志更加详细，帮助我们定位问题，可以在log4j.properties文件中将日志级别调整为DEBUG级别： properties log4j.rootLogger=DEBUG, console 这样做虽然会让日志输出变得冗长，但却能为我们提供更多有用的信息。 Step 3: 手动测试连接 有时候，Hook部署失败并不是代码本身的问题，而是网络或者环境配置出了差错。这时候，我们可以尝试手动测试一下Atlas与目标系统的连接情况。例如，对于Kafka Hook，可以用下面的命令检查是否能正常发送消息： bash kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test-topic 如果这条命令执行失败，那就可以确定是网络或者Kafka服务的问题了。 --- 5. 总结与反思 成长中的点滴收获 经过这次折腾，我对Apache Atlas有了更深的理解，同时也意识到，任何技术工具都不是万能的，都需要我们投入足够的时间和精力去学习和实践。 最后想说的是，尽管Hook部署失败的经历让我一度感到挫败，但它也教会了我很多宝贵的经验。比如： - 不要害怕出错，错误往往是进步的起点； - 日志是排查问题的重要工具，要学会善加利用； - 团队合作很重要，遇到难题时不妨寻求同事的帮助。 希望这篇文章对你有所帮助，如果你也有类似的经历或见解，欢迎随时交流讨论！我们一起探索技术的世界，共同进步！

...Id>org.apache.httpcomponents</groupId><artifactId>httpcore</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.apache.httpcomponents</groupId><artifactId>httpclient</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>commons-io</groupId><artifactId>commons-io</artifactId><version>2.8.0</version></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional></dependency> controller package com.kang.controller;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;import org.springframework.stereotype.Controller;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import javax.servlet.http.HttpServletRequest;import javax.servlet.http.HttpServletResponse;import java.io.;import java.net.URLEncoder;import java.util.Optional;/ @Description 文件切片下载 @ClassName DownLoadController @Author 康世行 @Date 20:58 2023/2/22 @Version 1.0/@Controller@Slf4jpublic class DownLoadController {private final static String utf8 = "utf-8";@RequestMapping("/down")public void downLoadFile(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws IOException {// 设置编码格式response.setCharacterEncoding(utf8);//获取文件路径String fileName=request.getParameter("fileName");String drive=request.getParameter("drive");//参数校验log.info(fileName,drive);//完整路径(路径拼接待优化-前端传输优化-后端从新格式化 )String pathAll=drive+":\\"+fileName;log.info("pathAll{}",pathAll);Optional<String> pathFlag = Optional.ofNullable(pathAll);File file=null;if (pathFlag.isPresent()){//根据文件名，读取file流file = new File(pathAll);log.info("文件路径是{}",pathAll);if (!file.exists()){log.warn("文件不存在");return;} }else {//请输入文件名log.warn("请输入文件名！");return;}InputStream is = null;OutputStream os = null;try {//分片下载long fSize = file.length();//获取长度response.setContentType("application/x-download");String file_Name = URLEncoder.encode(file.getName(),"UTF-8");response.addHeader("Content-Disposition","attachment;filename="+fileName);//根据前端传来的Range 判断支不支持分片下载response.setHeader("Accept-Range","bytes");//获取文件大小//response.setHeader("fSize",String.valueOf(fSize));response.setHeader("fName",file_Name);//定义断点long pos = 0,last = fSize-1,sum = 0;//判断前端需不需要分片下载if (null != request.getHeader("Range")){response.setStatus(HttpServletResponse.SC_PARTIAL_CONTENT);String numRange = request.getHeader("Range").replaceAll("bytes=","");String[] strRange = numRange.split("-");if (strRange.length == 2){pos = Long.parseLong(strRange[0].trim());last = Long.parseLong(strRange[1].trim());//若结束字节超出文件大小 取文件大小if (last>fSize-1){last = fSize-1;} }else {//若只给一个长度 开始位置一直到结束pos = Long.parseLong(numRange.replaceAll("-","").trim());} }long rangeLenght = last-pos+1;String contentRange = new StringBuffer("bytes").append(pos).append("-").append(last).append("/").append(fSize).toString();response.setHeader("Content-Range",contentRange);// response.setHeader("Content-Lenght",String.valueOf(rangeLenght));os = new BufferedOutputStream(response.getOutputStream());is = new BufferedInputStream(new FileInputStream(file));is.skip(pos);//跳过已读的文件(重点，跳过之前已经读过的文件)byte[] buffer = new byte[1024];int lenght = 0;//相等证明读完while (sum < rangeLenght){lenght = is.read(buffer,0, (rangeLenght-sum)<=buffer.length? (int) (rangeLenght - sum) :buffer.length);sum = sum+lenght;os.write(buffer,0,lenght);}log.info("下载完成");}finally {if (is!= null){is.close();}if (os!=null){os.close();} }} } 启动成功 Vue <html xmlns:th="http://www.thymeleaf.org"><head><meta charset="utf-8"/><title>狂神说Java-ES仿京东实战</title><link rel="stylesheet" th:href="@{/css/style.css}"/></head><body class="pg"><div class="page" id="app"><div id="mallPage" class=" mallist tmall- page-not-market "><!-- 头部搜索 --><div id="header" class=" header-list-app"><div class="headerLayout"><div class="headerCon "><!-- Logo--><h1 id="mallLogo"><img th:src="@{/images/jdlogo.png}" alt=""></h1><div class="header-extra"><!--搜索--><div id="mallSearch" class="mall-search"><form name="searchTop" class="mallSearch-form clearfix"><fieldset><legend>天猫搜索</legend><div class="mallSearch-input clearfix"><div class="s-combobox" id="s-combobox-685"><div class="s-combobox-input-wrap"><input v-model="keyword" type="text" autocomplete="off" value="java" id="mq"class="s-combobox-input" aria-haspopup="true"></div></div><button type="submit" @click.prevent="searchKey" id="searchbtn">搜索</button></div></fieldset></form><ul class="relKeyTop"><li><a>狂神说Java</a></li><li><a>狂神说前端</a></li><li><a>狂神说Linux</a></li><li><a>狂神说大数据</a></li><li><a>狂神聊理财</a></li></ul></div></div></div></div></div><el-button @click="download" id="download">下载</el-button><!-- <el-button @click="concurrenceDownload" >并发下载测试</el-button>--><el-button @click="stop">停止</el-button><el-button @click="start">开始</el-button>{ {fileFinalOffset} }{ {contentList} }<el-progress type="circle" :percentage="percentage"></el-progress></div><!--前端使用Vue，实现前后端分离--><script th:src="@{/js/axios.min.js}"></script><script th:src="@{/js/vue.min.js}"></script><!-- 引入样式 --><link rel="stylesheet" href="https://unpkg.com/element-ui/lib/theme-chalk/index.css"><!-- 引入组件库 --><script src="https://unpkg.com/element-ui/lib/index.js"></script><script>new Vue({ el: 'app',data: {keyword: '', //搜索关键字results: [] ,//搜索结果percentage: 0, // 下载进度filesCurrentPage:0,//文件开始偏移量fileFinalOffset:0, //文件最后偏移量stopRecursiveTags:true, //停止递归标签，默认是true 继续进行递归contentList: [], // 文件流数组breakpointResumeTags:false, //断点续传标签，默认是false 不进行断点续传temp:[],fileMap:new Map(),timer:null, //定时器名称},methods: {//根据关键字搜索商品信息searchKey(){var keyword=this.keyword;axios.get('/search/JD/search/'+keyword+"/1/10").then(res=>{this.results=res.data;//绑定数据console.log(this.results)console.table(this.results)})},//停止下载stop(){//改变递归标签为falsethis.stopRecursiveTags=false;},//开始下载start(){//重置递归标签为true 最后进行合并this.stopRecursiveTags=true;//重置断点续传标签this.breakpointResumeTags=true;//重新调用下载方法this.download();},// 分段下载需要后端配合download() {// 下载地址const url = "/down?fileName="+this.keyword.trim()+"&drive=E";console.log(url)const chunkSize = 1024 1024 50; 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//创建a标签link.download = fileName; //a标签添加属性link.style.display = "none";link.href = URL.createObjectURL(blob);document.body.appendChild(link);link.click(); //执行下载URL.revokeObjectURL(link.href); //释放urldocument.body.removeChild(link); //释放标签} else {//其他浏览器navigator.msSaveBlob(blob, fileName);} }} else {//调用暂停方法，记录当前下载位置console.log("下载失败")} }).catch(function (error) {console.log(error);});};// 第一次获取数据方便获取总数sentAxios(this.filesCurrentPage);this.$message({message: '文件开始下载！',type: 'success'});} }})</script></body></html> 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/kangshihang1998/article/details/129407214。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...报错信息： org.apache.ibatis.binding.BindingException: Type interface com.itcase.dao.UserDao is not known to the MapperRegistry.at org.apache.ibatis.binding.MapperRegistry.getMapper(MapperRegistry.java:47)at org.apache.ibatis.session.Configuration.getMapper(Configuration.java:779)at org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession.getMapper(DefaultSqlSession.java:291)at com.itcase.dao.UserDaoTest.test1(UserDaoTest.java:18)at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)at org.junit.runners.model.FrameworkMethod$1.runReflectiveCall(FrameworkMethod.java:47)at org.junit.internal.runners.model.ReflectiveCallable.run(ReflectiveCallable.java:12)at org.junit.runners.model.FrameworkMethod.invokeExplosively(FrameworkMethod.java:44)at org.junit.internal.runners.statements.InvokeMethod.evaluate(InvokeMethod.java:17)at org.junit.runners.ParentRunner.runLeaf(ParentRunner.java:271)at org.junit.runners.BlockJUnit4ClassRunner.runChild(BlockJUnit4ClassRunner.java:70)at org.junit.runners.BlockJUnit4ClassRunner.runChild(BlockJUnit4ClassRunner.java:50)at org.junit.runners.ParentRunner$3.run(ParentRunner.java:238)at org.junit.runners.ParentRunner$1.schedule(ParentRunner.java:63)at org.junit.runners.ParentRunner.runChildren(ParentRunner.java:236)at org.junit.runners.ParentRunner.access$000(ParentRunner.java:53)at org.junit.runners.ParentRunner$2.evaluate(ParentRunner.java:229)at org.junit.runners.ParentRunner.run(ParentRunner.java:309)at org.junit.runner.JUnitCore.run(JUnitCore.java:160)at com.intellij.junit4.JUnit4IdeaTestRunner.startRunnerWithArgs(JUnit4IdeaTestRunner.java:68)at com.intellij.rt.execution.junit.IdeaTestRunner$Repeater.startRunnerWithArgs(IdeaTestRunner.java:47)at com.intellij.rt.execution.junit.JUnitStarter.prepareStreamsAndStart(JUnitStarter.java:242)at com.intellij.rt.execution.junit.JUnitStarter.main(JUnitStarter.java:70) 一般这总情况就是 > Mybatis的config文件忘记在<configuration></configuration>> 里加上以下代码了，下边的UserMapper.xml换成你们报错的文件 <mappers><mapper resource="com/itcase/dao/UserMapper.xml"/></mappers> 要是加了mapper依然报错，如果是以下错误的话：点我看另一篇博客 Caused by: org.apache.ibatis.exceptions.PersistenceException: Error building SqlSession. The error may exist in com/itcase/dao/UserMapper.xml Cause: org.apache.ibatis.builder.BuilderException: Error parsing SQL Mapper Configuration. Cause: java.io.IOException: Could not find resource com/itcase/dao/UserMapper.xmlat org.apache.ibatis.exceptions.ExceptionFactory.wrapException(ExceptionFactory.java:30)at org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactoryBuilder.build(SqlSessionFactoryBuilder.java:80)at org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactoryBuilder.build(SqlSessionFactoryBuilder.java:64)at com.itcase.util.MybatisUtil.<clinit>(MybatisUtil.java:20)... 23 moreCaused by: org.apache.ibatis.builder.BuilderException: Error parsing SQL Mapper Configuration. Cause: java.io.IOException: Could not find resource com/itcase/dao/UserMapper.xmlat org.apache.ibatis.builder.xml.XMLConfigBuilder.parseConfiguration(XMLConfigBuilder.java:121)at org.apache.ibatis.builder.xml.XMLConfigBuilder.parse(XMLConfigBuilder.java:98)at org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactoryBuilder.build(SqlSessionFactoryBuilder.java:78)... 25 moreCaused by: java.io.IOException: Could not find resource com/itcase/dao/UserMapper.xmlat org.apache.ibatis.io.Resources.getResourceAsStream(Resources.java:114)at org.apache.ibatis.io.Resources.getResourceAsStream(Resources.java:100)at org.apache.ibatis.builder.xml.XMLConfigBuilder.mapperElement(XMLConfigBuilder.java:372)at org.apache.ibatis.builder.xml.XMLConfigBuilder.parseConfiguration(XMLConfigBuilder.java:119)... 27 more 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/kaikai_gege/article/details/109730197。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...mport org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.Function;import org.apache.spark.api.java.function.Function2;import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;import org.apache.spark.sql.DataFrame;import org.apache.spark.sql.Row;import org.apache.spark.sql.RowFactory;import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext;import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;import org.apache.spark.sql.types.StructType;import org.apache.spark.streaming.Durations;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairInputDStream;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContextFactory;import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils;import com.google.common.base.Optional;import scala.Tuple2;/ 数据处理，Kafka消费者/public class AdClickedStreamingStats {/ @param args/public static void main(String[] args) {// TODO Auto-generated method stub//好处：1、checkpoint 2、工厂final SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("SparkStreamingOnKafkaDirect").setMaster("hdfs://Master:7077/");final String checkpointDirectory = "hdfs://Master:9000/library/SparkStreaming/CheckPoint_Data";JavaStreamingContextFactory factory = new JavaStreamingContextFactory() {public JavaStreamingContext create() {// TODO Auto-generated method stubreturn createContext(checkpointDirectory, conf);} };/ 可以从失败中恢复Driver，不过还需要指定Driver这个进程运行在Cluster，并且在提交应用程序的时候制定--supervise;/JavaStreamingContext javassc = JavaStreamingContext.getOrCreate(checkpointDirectory, factory);/ 第三步：创建Spark Streaming输入数据来源input Stream: 1、数据输入来源可以基于File、HDFS、Flume、Kafka、Socket等 2、在这里我们指定数据来源于网络Socket端口，Spark Streaming连接上该端口并在运行的时候一直监听该端口的数据 (当然该端口服务首先必须存在），并且在后续会根据业务需要不断有数据产生（当然对于Spark Streaming 应用程序的运行而言，有无数据其处理流程都是一样的） 3、如果经常在每间隔5秒钟没有数据的话不断启动空的Job其实会造成调度资源的浪费，因为并没有数据需要发生计算；所以 实际的企业级生成环境的代码在具体提交Job前会判断是否有数据，如果没有的话就不再提交Job；///创建Kafka元数据来让Spark Streaming这个Kafka Consumer利用Map<String, String> kafkaParameters = new HashMap<String, String>();kafkaParameters.put("metadata.broker.list", "Master:9092,Worker1:9092,Worker2:9092");Set<String> topics = new HashSet<String>();topics.add("SparkStreamingDirected");JavaPairInputDStream<String, String> adClickedStreaming = KafkaUtils.createDirectStream(javassc, String.class, String.class, StringDecoder.class, StringDecoder.class,kafkaParameters, topics);/因为要对黑名单进行过滤，而数据是在RDD中的，所以必然使用transform这个函数； 但是在这里我们必须使用transformToPair，原因是读取进来的Kafka的数据是Pair<String,String>类型, 另一个原因是过滤后的数据要进行进一步处理，所以必须是读进的Kafka数据的原始类型 在此再次说明，每个Batch Duration中实际上讲输入的数据就是被一个且仅被一个RDD封装的，你可以有多个 InputDStream，但其实在产生job的时候，这些不同的InputDStream在Batch Duration中就相当于Spark基于HDFS 数据操作的不同文件来源而已罢了。/JavaPairDStream<String, String> filteredadClickedStreaming = adClickedStreaming.transformToPair(new Function<JavaPairRDD<String,String>, JavaPairRDD<String,String>>() {public JavaPairRDD<String, String> call(JavaPairRDD<String, String> rdd) throws Exception {/ 在线黑名单过滤思路步骤： 1、从数据库中获取黑名单转换成RDD，即新的RDD实例封装黑名单数据； 2、然后把代表黑名单的RDD的实例和Batch Duration产生的RDD进行Join操作， 准确的说是进行leftOuterJoin操作，也就是说使用Batch Duration产生的RDD和代表黑名单的RDD实例进行 leftOuterJoin操作，如果两者都有内容的话，就会是true，否则的话就是false 我们要留下的是leftOuterJoin结果为false； /final List<String> blackListNames = new ArrayList<String>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();jdbcWrapper.doQuery("SELECT FROM blacklisttable", null, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {while(result.next()){blackListNames.add(result.getString(1));} }});List<Tuple2<String, Boolean>> blackListTuple = new ArrayList<Tuple2<String,Boolean>>();for(String name : blackListNames) {blackListTuple.add(new Tuple2<String, Boolean>(name, true));}List<Tuple2<String, Boolean>> blacklistFromListDB = blackListTuple; //数据来自于查询的黑名单表并且映射成为<String, Boolean>JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(rdd.context());/ 黑名单的表中只有userID，但是如果要进行join操作的话就必须是Key-Value，所以在这里我们需要 基于数据表中的数据产生Key-Value类型的数据集合/JavaPairRDD<String, Boolean> blackListRDD = jsc.parallelizePairs(blacklistFromListDB);/ 进行操作的时候肯定是基于userID进行join，所以必须把传入的rdd进行mapToPair操作转化成为符合格式的RDD/JavaPairRDD<String, Tuple2<String, String>> rdd2Pair = rdd.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,String>, String, Tuple2<String, String>>() {public Tuple2<String, Tuple2<String, String>> call(Tuple2<String, String> t) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubString userID = t._2.split("\t")[2];return new Tuple2<String, Tuple2<String,String>>(userID, t);} });JavaPairRDD<String, Tuple2<Tuple2<String, String>, Optional<Boolean>>> joined = rdd2Pair.leftOuterJoin(blackListRDD);JavaPairRDD<String, String> result = joined.filter(new Function<Tuple2<String,Tuple2<Tuple2<String,String>,Optional<Boolean>>>, Boolean>() {public Boolean call(Tuple2<String, Tuple2<Tuple2<String, String>, Optional<Boolean>>> tuple)throws Exception {// TODO Auto-generated method stubOptional<Boolean> optional = tuple._2._2;if(optional.isPresent() && optional.get()){return false;} else {return true;} }}).mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,Tuple2<Tuple2<String,String>,Optional<Boolean>>>, String, String>() {public Tuple2<String, String> call(Tuple2<String, Tuple2<Tuple2<String, String>, Optional<Boolean>>> t)throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn t._2._1;} });return result;} });//广告点击的基本数据格式：timestamp、ip、userID、adID、province、cityJavaPairDStream<String, Long> pairs = filteredadClickedStreaming.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,String>, String, Long>() {public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<String, String> t) throws Exception {String[] splited=t._2.split("\t");String timestamp = splited[0]; //YYYY-MM-DDString ip = splited[1];String userID = splited[2];String adID = splited[3];String province = splited[4];String city = splited[5]; String clickedRecord = timestamp + "_" +ip + "_"+userID+"_"+adID+"_"+province +"_"+city;return new Tuple2<String, Long>(clickedRecord, 1L);} });/ 第4.3步：在单词实例计数为1基础上，统计每个单词在文件中出现的总次数/JavaPairDStream<String, Long> adClickedUsers= pairs.reduceByKey(new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long i1, Long i2) throws Exception{return i1 + i2;} });/判断有效的点击，复杂化的采用机器学习训练模型进行在线过滤 简单的根据ip判断1天不超过100次；也可以通过一个batch duration的点击次数判断是否非法广告点击，通过一个batch来判断是不完整的，还需要一天的数据也可以每一个小时来判断。/JavaPairDStream<String, Long> filterClickedBatch = adClickedUsers.filter(new Function<Tuple2<String,Long>, Boolean>() {public Boolean call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {if (1 < v1._2){//更新一些黑名单的数据库表return false;} else { return true;} }});//filterClickedBatch.print();//写入数据库filterClickedBatch.foreachRDD(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, Void>() {public Void call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {rdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Tuple2<String,Long>>>() {public void call(Iterator<Tuple2<String, Long>> partition) throws Exception {//使用数据库连接池的高效读写数据库的方式将数据写入数据库mysql//例如一次插入 1000条 records，使用insertBatch 或 updateBatch//插入的用户数据信息：userID,adID,clickedCount,time//这里面有一个问题，可能出现两条记录的key是一样的，此时需要更新累加操作List<UserAdClicked> userAdClickedList = new ArrayList<UserAdClicked>();while(partition.hasNext()) {Tuple2<String, Long> record = partition.next();String[] splited = record._1.split("\t");UserAdClicked userClicked = new UserAdClicked();userClicked.setTimestamp(splited[0]);userClicked.setIp(splited[1]);userClicked.setUserID(splited[2]);userClicked.setAdID(splited[3]);userClicked.setProvince(splited[4]);userClicked.setCity(splited[5]);userAdClickedList.add(userClicked);}final List<UserAdClicked> inserting = new ArrayList<UserAdClicked>();final List<UserAdClicked> updating = new ArrayList<UserAdClicked>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountfor(final UserAdClicked clicked : userAdClickedList) {jdbcWrapper.doQuery("SELECT clickedCount FROM adclicked WHERE"+ " timestamp =? AND userID = ? AND adID = ?",new Object[]{clicked.getTimestamp(), clicked.getUserID(),clicked.getAdID()}, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubif(result.next()) {long count = result.getLong(1);clicked.setClickedCount(count);updating.add(clicked);} else {inserting.add(clicked);clicked.setClickedCount(1L);} }});}//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(UserAdClicked insertRecord : inserting) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.getTimestamp(),insertRecord.getIp(),insertRecord.getUserID(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getProvince(),insertRecord.getCity(),insertRecord.getClickedCount()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adclicked VALUES(?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)", insertParametersList);//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> updateParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(UserAdClicked updateRecord : updating) {updateParametersList.add(new Object[] {updateRecord.getTimestamp(),updateRecord.getIp(),updateRecord.getUserID(),updateRecord.getAdID(),updateRecord.getProvince(),updateRecord.getCity(),updateRecord.getClickedCount() + 1});}jdbcWrapper.doBatch("UPDATE adclicked SET clickedCount = ? WHERE"+ " timestamp =? AND ip = ? AND userID = ? AND adID = ? "+ "AND province = ? AND city = ?", updateParametersList);} });return null;} });//再次过滤，从数据库中读取数据过滤黑名单JavaPairDStream<String, Long> blackListBasedOnHistory = filterClickedBatch.filter(new Function<Tuple2<String,Long>, Boolean>() {public Boolean call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {//广告点击的基本数据格式：timestamp,ip,userID,adID,province,cityString[] splited = v1._1.split("\t"); //提取key值String date =splited[0];String userID =splited[2];String adID =splited[3];//查询一下数据库同一个用户同一个广告id点击量超过50次列入黑名单//接下来 根据date、userID、adID条件去查询用户点击广告的数据表，获得总的点击次数//这个时候基于点击次数判断是否属于黑名单点击int clickedCountTotalToday = 81 ;if (clickedCountTotalToday > 50) {return true;}else {return false ;} }});//map操作，找出用户的idJavaDStream<String> blackListuserIDBasedInBatchOnhistroy =blackListBasedOnHistory.map(new Function<Tuple2<String,Long>, String>() {public String call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1._1.split("\t")[2];} });//有一个问题，数据可能重复，在一个partition里面重复，这个好办；//但多个partition不能保证一个用户重复，需要对黑名单的整个rdd进行去重操作。//rdd去重了，partition也就去重了，一石二鸟，一箭双雕// 找出了黑名单，下一步就写入黑名单数据库表中JavaDStream<String> blackListUniqueuserBasedInBatchOnhistroy = blackListuserIDBasedInBatchOnhistroy.transform(new Function<JavaRDD<String>, JavaRDD<String>>() {public JavaRDD<String> call(JavaRDD<String> rdd) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn rdd.distinct();} });// 下一步写入到数据表中blackListUniqueuserBasedInBatchOnhistroy.foreachRDD(new Function<JavaRDD<String>, Void>() {public Void call(JavaRDD<String> rdd) throws Exception {rdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<String>>() {public void call(Iterator<String> t) throws Exception {// TODO Auto-generated method stub//插入的用户信息可以只包含：useID//此时直接插入黑名单数据表即可。//写入数据库List<Object[]> blackList = new ArrayList<Object[]>();while(t.hasNext()) {blackList.add(new Object[]{t.next()});}JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO blacklisttable values (?)", blackList);} });return null;} });/广告点击累计动态更新,每个updateStateByKey都会在Batch Duration的时间间隔的基础上进行广告点击次数的更新， 更新之后我们一般都会持久化到外部存储设备上，在这里我们存储到MySQL数据库中/JavaPairDStream<String, Long> updateStateByKeyDSteam = filteredadClickedStreaming.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,String>, String, Long>() {public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<String, String> t)throws Exception {String[] splited=t._2.split("\t");String timestamp = splited[0]; //YYYY-MM-DDString ip = splited[1];String userID = splited[2];String adID = splited[3];String province = splited[4];String city = splited[5]; String clickedRecord = timestamp + "_" +ip + "_"+userID+"_"+adID+"_"+province +"_"+city;return new Tuple2<String, Long>(clickedRecord, 1L);} }).updateStateByKey(new Function2<List<Long>, Optional<Long>, Optional<Long>>() {public Optional<Long> call(List<Long> v1, Optional<Long> v2)throws Exception {// v1:当前的Key在当前的Batch Duration中出现的次数的集合，例如{1，1，1，。。。，1}// v2:当前的Key在以前的Batch Duration中积累下来的结果；Long clickedTotalHistory = 0L; if(v2.isPresent()){clickedTotalHistory = v2.get();}for(Long one : v1) {clickedTotalHistory += one;}return Optional.of(clickedTotalHistory);} });updateStateByKeyDSteam.foreachRDD(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, Void>() {public Void call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {rdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Tuple2<String,Long>>>() {public void call(Iterator<Tuple2<String, Long>> partition) throws Exception {//使用数据库连接池的高效读写数据库的方式将数据写入数据库mysql//例如一次插入 1000条 records，使用insertBatch 或 updateBatch//插入的用户数据信息：timestamp、adID、province、city//这里面有一个问题，可能出现两条记录的key是一样的，此时需要更新累加操作List<AdClicked> AdClickedList = new ArrayList<AdClicked>();while(partition.hasNext()) {Tuple2<String, Long> record = partition.next();String[] splited = record._1.split("\t");AdClicked adClicked = new AdClicked();adClicked.setTimestamp(splited[0]);adClicked.setAdID(splited[1]);adClicked.setProvince(splited[2]);adClicked.setCity(splited[3]);adClicked.setClickedCount(record._2);AdClickedList.add(adClicked);}final List<AdClicked> inserting = new ArrayList<AdClicked>();final List<AdClicked> updating = new ArrayList<AdClicked>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountfor(final AdClicked clicked : AdClickedList) {jdbcWrapper.doQuery("SELECT clickedCount FROM adclickedcount WHERE"+ " timestamp = ? AND adID = ? AND province = ? AND city = ?",new Object[]{clicked.getTimestamp(), clicked.getAdID(),clicked.getProvince(), clicked.getCity()}, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubif(result.next()) {long count = result.getLong(1);clicked.setClickedCount(count);updating.add(clicked);} else {inserting.add(clicked);clicked.setClickedCount(1L);} }});}//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdClicked insertRecord : inserting) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.getTimestamp(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getProvince(),insertRecord.getCity(),insertRecord.getClickedCount()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adclickedcount VALUES(?, ?, ?, ?, ?)", insertParametersList);//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> updateParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdClicked updateRecord : updating) {updateParametersList.add(new Object[] {updateRecord.getClickedCount(),updateRecord.getTimestamp(),updateRecord.getAdID(),updateRecord.getProvince(),updateRecord.getCity()});}jdbcWrapper.doBatch("UPDATE adclickedcount SET clickedCount = ? WHERE"+ " timestamp =? AND adID = ? AND province = ? AND city = ?", updateParametersList);} });return null;} });/ 对广告点击进行TopN计算，计算出每天每个省份Top5排名的广告 因为我们直接对RDD进行操作，所以使用了transfomr算子；/updateStateByKeyDSteam.transform(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, JavaRDD<Row>>() {public JavaRDD<Row> call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {JavaRDD<Row> rowRDD = rdd.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,Long>, String, Long>() {public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<String, Long> t)throws Exception {// TODO Auto-generated method stubString[] splited=t._1.split("_");String timestamp = splited[0]; //YYYY-MM-DDString adID = splited[3];String province = splited[4];String clickedRecord = timestamp + "_" + adID + "_" + province;return new Tuple2<String, Long>(clickedRecord, t._2);} }).reduceByKey(new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1 + v2;} }).map(new Function<Tuple2<String,Long>, Row>() {public Row call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubString[] splited=v1._1.split("_");String timestamp = splited[0]; //YYYY-MM-DDString adID = splited[3];String province = splited[4];return RowFactory.create(timestamp, adID, province, v1._2);} });StructType structType = DataTypes.createStructType(Arrays.asList(DataTypes.createStructField("timestamp", DataTypes.StringType, true),DataTypes.createStructField("adID", DataTypes.StringType, true),DataTypes.createStructField("province", DataTypes.StringType, true),DataTypes.createStructField("clickedCount", DataTypes.LongType, true)));HiveContext hiveContext = new HiveContext(rdd.context());DataFrame df = hiveContext.createDataFrame(rowRDD, structType);df.registerTempTable("topNTableSource");DataFrame result = hiveContext.sql("SELECT timestamp, adID, province, clickedCount, FROM"+ " (SELECT timestamp, adID, province,clickedCount, "+ "ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY province ORDER BY clickeCount DESC) rank "+ "FROM topNTableSource) subquery "+ "WHERE rank <= 5");return result.toJavaRDD();} }).foreachRDD(new Function<JavaRDD<Row>, Void>() {public Void call(JavaRDD<Row> rdd) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubrdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Row>>() {public void call(Iterator<Row> t) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubList<AdProvinceTopN> adProvinceTopN = new ArrayList<AdProvinceTopN>();while(t.hasNext()) {Row row = t.next();AdProvinceTopN item = new AdProvinceTopN();item.setTimestamp(row.getString(0));item.setAdID(row.getString(1));item.setProvince(row.getString(2));item.setClickedCount(row.getLong(3));adProvinceTopN.add(item);}// final List<AdProvinceTopN> inserting = new ArrayList<AdProvinceTopN>();// final List<AdProvinceTopN> updating = new ArrayList<AdProvinceTopN>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();Set<String> set = new HashSet<String>();for(AdProvinceTopN item: adProvinceTopN){set.add(item.getTimestamp() + "_" + item.getProvince());}//表的字段timestamp、adID、province、clickedCountArrayList<Object[]> deleteParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(String deleteRecord : set) {String[] splited = deleteRecord.split("_");deleteParametersList.add(new Object[]{splited[0],splited[1]});}jdbcWrapper.doBatch("DELETE FROM adprovincetopn WHERE timestamp = ? AND province = ?", deleteParametersList);//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdProvinceTopN insertRecord : adProvinceTopN) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.getClickedCount(),insertRecord.getTimestamp(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getProvince()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adprovincetopn VALUES (?, ?, ?, ?)", insertParametersList);} });return null;} });/ 计算过去半个小时内广告点击的趋势 广告点击的基本数据格式：timestamp、ip、userID、adID、province、city/filteredadClickedStreaming.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,String>, String, Long>() {public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<String, String> t)throws Exception {String splited[] = t._2.split("\t");String adID = splited[3];String time = splited[0]; //Todo:后续需要重构代码实现时间戳和分钟的转换提取。此处需要提取出该广告的点击分钟单位return new Tuple2<String, Long>(time + "_" + adID, 1L);} }).reduceByKeyAndWindow(new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1 + v2;} }, new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1 - v2;} }, Durations.minutes(30), Durations.milliseconds(5)).foreachRDD(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, Void>() {public Void call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubrdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Tuple2<String,Long>>>() {public void call(Iterator<Tuple2<String, Long>> partition)throws Exception {List<AdTrendStat> adTrend = new ArrayList<AdTrendStat>();// TODO Auto-generated method stubwhile(partition.hasNext()) {Tuple2<String, Long> record = partition.next();String[] splited = record._1.split("_");String time = splited[0];String adID = splited[1];Long clickedCount = record._2;/ 在插入数据到数据库的时候具体需要哪些字段？time、adID、clickedCount; 而我们通过J2EE技术进行趋势绘图的时候肯定是需要年、月、日、时、分这个维度的，所以我们在这里需要 年月日、小时、分钟这些时间维度；/AdTrendStat adTrendStat = new AdTrendStat();adTrendStat.setAdID(adID);adTrendStat.setClickedCount(clickedCount);adTrendStat.set_date(time); //Todo:获取年月日adTrendStat.set_hour(time); //Todo:获取小时adTrendStat.set_minute(time);//Todo:获取分钟adTrend.add(adTrendStat);}final List<AdTrendStat> inserting = new ArrayList<AdTrendStat>();final List<AdTrendStat> updating = new ArrayList<AdTrendStat>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountfor(final AdTrendStat trend : adTrend) {final AdTrendCountHistory adTrendhistory = new AdTrendCountHistory();jdbcWrapper.doQuery("SELECT clickedCount FROM adclickedtrend WHERE"+ " date =? AND hour = ? AND minute = ? AND AdID = ?",new Object[]{trend.get_date(), trend.get_hour(), trend.get_minute(),trend.getAdID()}, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubif(result.next()) {long count = result.getLong(1);adTrendhistory.setClickedCountHistoryLong(count);updating.add(trend);} else { inserting.add(trend);} }});}//表的字段date、hour、minute、adID、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdTrendStat insertRecord : inserting) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.get_date(),insertRecord.get_hour(),insertRecord.get_minute(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getClickedCount()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adclickedtrend VALUES(?, ?, ?, ?, ?)", insertParametersList);//表的字段date、hour、minute、adID、clickedCountList<Object[]> updateParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdTrendStat updateRecord : updating) {updateParametersList.add(new Object[] {updateRecord.getClickedCount(),updateRecord.get_date(),updateRecord.get_hour(),updateRecord.get_minute(),updateRecord.getAdID()});}jdbcWrapper.doBatch("UPDATE adclickedtrend SET clickedCount = ? WHERE"+ " date =? AND hour = ? AND minute = ? AND AdID = ?", updateParametersList);} });return null;} });;/ Spark Streaming 执行引擎也就是Driver开始运行，Driver启动的时候是位于一条新的线程中的，当然其内部有消息循环体，用于 接收应用程序本身或者Executor中的消息，/javassc.start();javassc.awaitTermination();javassc.close();}private static JavaStreamingContext createContext(String checkpointDirectory, SparkConf conf) {// If you do not see this printed, that means the StreamingContext has been loaded// from the new checkpointSystem.out.println("Creating new context");// Create the context with a 5 second batch sizeJavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(10));ssc.checkpoint(checkpointDirectory);return ssc;} }class JDBCWrapper {private static JDBCWrapper jdbcInstance = null;private static LinkedBlockingQueue<Connection> dbConnectionPool = new LinkedBlockingQueue<Connection>();static {try {Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");} catch (ClassNotFoundException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }public static JDBCWrapper getJDBCInstance() {if(jdbcInstance == null) {synchronized (JDBCWrapper.class) {if(jdbcInstance == null) {jdbcInstance = new JDBCWrapper();} }}return jdbcInstance; }private JDBCWrapper() {for(int i = 0; i < 10; i++){try {Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://Master:3306/sparkstreaming","root", "root");dbConnectionPool.put(conn);} catch (Exception e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} } }public synchronized Connection getConnection() {while(0 == dbConnectionPool.size()){try {Thread.sleep(20);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }return dbConnectionPool.poll();}public int[] doBatch(String sqlText, List<Object[]> paramsList){Connection conn = getConnection();PreparedStatement preparedStatement = null;int[] result = null;try {conn.setAutoCommit(false);preparedStatement = conn.prepareStatement(sqlText);for(Object[] parameters: paramsList) {for(int i = 0; i < parameters.length; i++){preparedStatement.setObject(i + 1, parameters[i]);} preparedStatement.addBatch();}result = preparedStatement.executeBatch();conn.commit();} catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} finally {if(preparedStatement != null) {try {preparedStatement.close();} catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }if(conn != null) {try {dbConnectionPool.put(conn);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }}return result; }public void doQuery(String sqlText, Object[] paramsList, ExecuteCallBack callback){Connection conn = getConnection();PreparedStatement preparedStatement = null;ResultSet result = null;try {preparedStatement = conn.prepareStatement(sqlText);for(int i = 0; i < paramsList.length; i++){preparedStatement.setObject(i + 1, paramsList[i]);} result = preparedStatement.executeQuery();try {callback.resultCallBack(result);} catch (Exception e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} } catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} finally {if(preparedStatement != null) {try {preparedStatement.close();} catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }if(conn != null) {try {dbConnectionPool.put(conn);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }} }}interface ExecuteCallBack {void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception;}class UserAdClicked {private String timestamp;private String ip;private String userID;private String adID;private String province;private String city;private Long clickedCount;public String getTimestamp() {return timestamp;}public void setTimestamp(String timestamp) {this.timestamp = timestamp;}public String getIp() {return ip;}public void setIp(String ip) {this.ip = ip;}public String getUserID() {return userID;}public void setUserID(String userID) {this.userID = userID;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public String getProvince() {return province;}public void setProvince(String province) {this.province = province;}public String getCity() {return city;}public void setCity(String city) {this.city = city;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdClicked {private String timestamp;private String adID;private String province;private String city;private Long clickedCount;public String getTimestamp() {return timestamp;}public void setTimestamp(String timestamp) {this.timestamp = timestamp;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public String getProvince() {return province;}public void setProvince(String province) {this.province = province;}public String getCity() {return city;}public void setCity(String city) {this.city = city;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdProvinceTopN {private String timestamp;private String adID;private String province;private Long clickedCount;public String getTimestamp() {return timestamp;}public void setTimestamp(String timestamp) {this.timestamp = timestamp;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public String getProvince() {return province;}public void setProvince(String province) {this.province = province;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdTrendStat {private String _date;private String _hour;private String _minute;private String adID;private Long clickedCount;public String get_date() {return _date;}public void set_date(String _date) {this._date = _date;}public String get_hour() {return _hour;}public void set_hour(String _hour) {this._hour = _hour;}public String get_minute() {return _minute;}public void set_minute(String _minute) {this._minute = _minute;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdTrendCountHistory{private Long clickedCountHistoryLong;public Long getClickedCountHistoryLong() {return clickedCountHistoryLong;}public void setClickedCountHistoryLong(Long clickedCountHistoryLong) {this.clickedCountHistoryLong = clickedCountHistoryLong;} } 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/tom_8899_li/article/details/71194434。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...a 17版本，其中对并发编程的支持有了显著提升。新版本引入了Actor模型的改进版——JSR 4204，使得Java开发者能够更轻松地构建无状态、无并发问题的分布式系统。 此外，Java 17引入了JEP 395，即“Coroutines for the Java Virtual Machine”，这允许程序员在单线程环境中编写异步代码，提高了代码的简洁性和可读性。Coroutine技术结合了轻量级线程和协程的优点，使得Java程序员能更好地处理高并发场景下的任务切换。 对于线程池管理，Java 17也提供了新的优化，如对线程池大小动态调整的支持，有助于在保证系统性能的同时避免资源浪费。而Java社区对于并行计算和GPU加速的探索也在不断深入，例如Project Loom计划中的ZGC垃圾收集器，旨在提供更好的线程安全性与性能。 同时，随着微服务架构的流行，Java并发编程的挑战也转向了如何设计和管理复杂的分布式系统。研究者们正在探索如何在分布式环境中实现高效的线程通信，如零拷贝、低延迟网络编程等。 总的来说，Java多线程技术的发展不仅体现在语言层面的更新，更在于如何帮助开发者解决实际问题，提高系统的并发性能和可扩展性。无论是企业级应用开发还是新兴技术领域，Java的并发编程能力都将发挥关键作用。

...启后持续保留，请将其写入 MySQL 的 my.cnf 文件。该文件包括了 MySQL 的配置配置，包括系统参数。 可以使用以下命令启动该文件进行编辑： sudo vi /etc/mysql/my.cnf 在文件中找到你要更改的参数，并进行变更。比如，若要将 max_connections 系统参数配置为 200，可以使用以下命令： max_connections=200 然后保存文件并重启 MySQL 服务： sudo service mysql restart 现在， MySQL 应该以 200 为最大并发连接数来运行了。 总结 本文介绍了如何配置 MySQL 的系统参数。首先要查看现有的系统参数，然后变更它们。要确保所做的更改在 MySQL 重启后持续保留，请将其写入 MySQL 的 my.cnf 文件。下次你需要配置 MySQL 系统参数时，不妨试试这些方法吧。

...题时提供了简便易用的解决方案。然而，随着原生JavaScript能力的增强以及诸如React、Vue等现代前端框架的崛起，开发者有了更多选择。 例如，近期发布的React 18引入了并发渲染和Suspense特性，允许组件在更新过程中更智能地管理状态，有效解决了因DOM更新而可能引发的一系列问题，包括表单提交时与自动完成功能的冲突。通过使用React Hooks（如useState、useEffect）以及最新的并发API，开发者能够编写出更加健壮且适应性强的表单提交逻辑，确保在各种环境下都能正确发送请求。 此外，对于自动完成功能，许多现代UI库如Material-UI、Ant Design等，已内置了对各种浏览器兼容性的良好支持，并提供了丰富可定制的自动补全组件。这些组件不仅在交互设计上紧跟潮流，而且底层实现中也考虑到了旧版浏览器可能出现的问题，减轻了开发者手动解决兼容性问题的负担。 总结来说，尽管JQuery在早期为解决自动完成提交问题提供了实用方案，但在当前的技术背景下，采用现代前端框架和UI库将更能帮助我们高效应对各类浏览器兼容挑战，同时也带来更好的性能表现和用户体验。在实际项目中，开发者应持续关注前沿技术动态，结合项目需求选择最适合的工具和技术栈，以确保项目的长期稳定性和可持续发展。

...的作用也日益凸显。如Apache Spark等分布式计算框架已支持原生JSON数据类型，使得JSON数组能在海量数据场景下实现快速解析与处理。 此外，在安全性和隐私保护方面，业界正针对JSON数组的数据传输安全推出一系列新标准和解决方案。例如，通过JSON Web Tokens（JWT）进行身份验证时，如何安全地封装和解码包含敏感信息的JSON数组成为了研究热点。 综上所述，JSON数组在现代Web开发中不仅扮演着数据交换的关键角色，而且随着技术发展不断拓展其应用场景。从提高性能优化到强化数据安全性，JSON数组的相关实践和研究都在与时俱进，为构建高效、安全的Web应用提供有力支撑。

...AMP（Linux、Apache、MySQL、PHP/Perl/Python）架构中扮演核心角色。用户可以使用SQL语言对MySQL进行数据查询、更新、管理和控制。在本文中，MySQL是被检测和安装的目标程序，用于满足用户在工作中处理和存储数据的需求。 sudo apt-get , 这是基于Debian和Ubuntu等Linux操作系统的包管理器命令，用于自动从软件仓库获取、安装、升级或卸载软件包及其依赖项。在本文语境下，当需要在Ubuntu系统上安装MySQL时，用户会运行\ sudo apt-get update\ 来更新软件源列表信息，接着执行\ sudo apt-get install mysql-server\ 命令以下载并安装MySQL服务器。 Windows命令提示符/终端 , Windows命令提示符（对于Windows操作系统）和终端（对于macOS和Linux操作系统）是操作系统提供的命令行界面工具，允许用户通过输入文本指令与系统交互，执行各种任务，包括文件管理、系统配置以及软件安装与管理等。在本文中，用户需在命令提示符或终端中输入特定命令来检测MySQL是否已安装，以及在必要时安装MySQL。

...分布式数据库来应对高并发场景下的数据处理需求。例如，阿里云发布的最新解决方案中就详细介绍了如何借助云数据库实现动态扩容，有效支撑了大型网游在高峰期的海量元宝数值更新与查询请求。 此外，针对游戏经济系统的安全问题，也有专家提出应当强化数据库权限管理，采用加密传输技术和二次验证机制确保元宝等虚拟财产的安全存储与变更。最近一起因数据库漏洞导致的游戏元宝被盗事件，再次敲响了游戏数据安全的警钟，促使业界加大对数据库防护措施的研究和投入。 总的来说，从基本的MySQL操作到复杂的数据库架构设计与优化，再到数据安全防护，游戏开发过程中对于数据库技术的应用和探索是一个持续且深入的过程，它不仅影响着游戏功能的实现，更是关乎游戏生态健康与用户体验的关键因素。

...示了这一机制，其中p方法相当于请求资源，v方法相当于释放资源。 生产者消费者模式（Producer-Consumer Pattern） , 这是一种经典的并发设计模式，在多线程环境下被广泛应用。生产者负责生成数据并将其放入缓冲区（或队列），而消费者则从缓冲区取出数据进行处理。使用信号量机制可以有效地解决生产者和消费者之间的同步问题，确保数据的安全性和完整性，防止因并发操作导致的数据混乱或资源浪费。 死锁（Deadlock） , 在多线程编程中，死锁是指两个或多个线程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力干涉，这些线程都将无法向前推进。例如，线程A持有资源1并等待资源2，而线程B持有资源2并等待资源1，这样就会形成一个循环等待状态，即死锁。在文中，通过正确使用p和v信号量机制可以避免此类死锁的发生，因为它们能够有序地控制资源的获取与释放，从而保证线程间的协调运行。

... 3. 如何处理？ 方法一：不能不管吧，至少得返回个友好的报错界面吧 如果页面返回的直接就是nginx的404，这......说不过去吧，说明站点做的不认真，容错比较差，搜索引擎和用户看了都会摇摇头。 所以，至少把“文章不存在”这种错误，封装一下，返回一个有好的界面，友好的提示用户“文章可能被作者删除了，看看其它文章吧！” 至少，在用户看来，这个提示是友好的，毕竟非技术人员看到nginx的404都会认为“呵，破网站，挂了！” 方法二：方法一是个错误，会引擎搜索引擎的反感 啥？你说了半天方法一，还是个错误？ 尤其是你的被删的文章比较多的时候，搜索引擎每次来访，都会提取到文案“文章可能被作者删除了，看看其它文章吧！”，这... 第一，没什么价值，搜索引擎会认为低质量！这很严重 第二，更大的麻烦，这个文字是重复的，搜索引擎会认为你的站点有大量的重复！这很严重 方法三：正确的处理方法是返回404或410 404大家比较熟悉，410是啥，其实和404差不多： 但是二者在seo上的区别，当搜索引擎拿到410后，可能会更快地在索引库中删除被删除的文件。 当然，返回404和410在这里都可以。至少是老实承认问题的态度，让搜索引擎可以根据404或410做出正确的下一步操作。 java代码可以用这个返回404： response.setStatus(HttpServletResponse.SC_NOT_FOUND); 方法四：返回301状态码跳转到另一篇文章 301是跳转，永久性跳转，但这种跳转是被搜索引擎唯一接受、不认为是作弊的跳转。 不要使用302跳转、任何js跳转、meta刷新等方式，都会被搜索引擎认为是作弊哦！ 所以，当文章不存在的时候，使用301跳转到另一篇文章（但最好主体相关的、或另起炉灶新写一篇弥补手误删除的错误），这样，有两个好处： 第一，搜索引擎不会惩罚 第二，会把老文章的权重301传到新文章，一举两得 java代码可以用这个返回301： // response.sendRedirect(getRandomArticleByCategoryHref(category)); // 这种是302 response.setStatus(HttpServletResponse.SC_MOVED_PERMANENTLY); // 这种是301，se唯一认可的非作弊的跳转方式 response.setHeader("Location",新路径); 方法五：死链提交 站长后台都支持死链提交，如果你确定一个url里面的文章确实被删除了，可以手动提交死链。主动承认链接问题。 下图是谷歌站长后台的入口：

...模块为单位的样式编写方法，每个模块拥有自己独特的样式定义。但是，当多个模块的样式定义存在相同时，我们可能就需要运用多次引用的方式来防止冗余代码。 举个例子，我们设想一个简单的页面布局，其中包含有两个模块：头部模块和底部模块。我们可以将头部模块的样式写在一个CSS文件中，底部模块的样式写在另一个CSS文件中。然后，在引用这两个模块的HTML文件中，我们需要同时引用这两个CSS文件。 如下所示的是头部模块的样式代码： .header { height: 50px; background-color: 000; color: fff; text-align: center; } 下面是底部模块的样式代码： .footer { height: 80px; background-color: 4CAF50; color: fff; text-align: center; } 在HTML页面中，我们需要同时引用这两个模块的CSS文件： <head> <link rel="stylesheet" href="header.css"> <link rel="stylesheet" href="footer.css"> </head> 通过这种方式，我们就可以防止模块样式的多次引用问题。同时，如果我们需要修改样式，也只需要修改对应的CSS文件即可，不会影响到其他模块。 总之，CSS组件化的样式多次引用问题是一种常见的问题。但是，通过合理的CSS组件化编写方法和多次引用的方式，我们可以很方便地解决这个问题，从而提高CSS代码的可维护性和可读性。

...要的需求。近期，随着Apache PDFBox库的不断更新与优化，它作为另一种强大的开源Java库，同样提供了高效、便捷的PDF与String互转功能，并逐渐受到开发者们的青睐。相较于iText，PDFBox在处理大量PDF文件时展现出了卓越的性能和更为灵活的功能支持。 例如，使用PDFBox将PDF转换为文本字符串，可以采用PDFTextStripper类，其API设计简洁易用，支持提取PDF中的富文本信息以及表格内容。而在创建PDF文件方面，PDFBox通过PDDocument、PDPage及PDPageContentStream等核心类，让开发者能够更加精细地控制PDF页面布局与内容填充，实现复杂报表、合同文档等多种类型的PDF生成。 值得注意的是，无论是iText还是PDFBox，都遵循了Apache 2.0开源协议，确保了开发者在商业项目中的自由使用。同时，它们均提供了详细的官方文档和丰富的社区资源，便于开发者深入学习和解决实际问题。 另外，随着云计算和微服务架构的发展，越来越多的服务提供商如Google Cloud、阿里云等也推出了基于RESTful API的云端PDF处理服务，使得开发者无需直接在本地应用中集成上述库，即可轻松完成PDF与字符串之间的转换任务，进一步提升了开发效率与系统的可扩展性。 综上所述，在面对PDF与String互转这一需求时，Java开发者可以根据具体场景选择合适的工具或服务，以适应快速变化的技术环境和业务需求。对于希望深入了解和掌握PDF处理技术的开发者来说，持续关注并研究这些最新的技术和解决方案，无疑将极大地提升自身在文档处理领域的专业能力。

...具如Pandas库和Apache NiFi等已经提供了应对此类问题的功能扩展。例如，Pandas可以通过自定义函数结合正则表达式实现对特定字段内HTML代码的清理，而Apache NiFi则支持实时数据流处理，可在数据流入系统时就完成格式转换和清洗工作。 此外，Python社区近期推出的一款专门针对Web数据抓取与清洗的库“BeautifulSoup”，它不仅能高效解析HTML文档结构，还能配合csv模块无缝衔接CSV文件处理，帮助用户更方便地从包含HTML元素的CSV数据中提取所需信息。 总的来说，理解和掌握如何识别并清除CSV文件中的HTML代码对于提升数据质量、确保后续分析结果准确至关重要。随着大数据时代的来临，关注并跟进此类实用技巧及最新研究进展，将有助于数据工作者更好地应对复杂多变的数据环境。

...S资源优先级标记”的方法，以确保快速渲染初始视口内容。 近期一项研究显示，将关键CSS直接内嵌在HTML文档头部可以显著提升页面交互性，尤其对于移动端用户而言，这种做法能够有效减少“首次输入延迟”（First Input Delay, FID），从而提高用户体验评分。同时，针对非关键或者按需加载的CSS资源，则可通过异步加载方式，在不影响首屏内容展示的情况下完成样式更新。 然而，将CSS置于底部并非一劳永逸的解决方案，它可能导致“无样式内容闪烁”（Flash of Unstyled Content, FOUC）的问题，影响用户体验。因此，更现代的做法是结合最新的前端性能优化工具和技术，如Webpack、Parcel等进行代码分割与智能加载，并利用浏览器缓存机制进一步加快重复访问时的页面加载速度。 此外，值得深入探究的是如何在保证页面加载速度的同时，兼顾SEO优化及无障碍阅读的需求。一些最佳实践指出，合理布局CSS并遵循语义化HTML标准，既能改善搜索引擎抓取效率，也能增强辅助技术对网站内容的理解和呈现，最终实现多维度的网页性能优化目标。

...r效能降低的情况以及解决方法。 第一个引起Docker效能降低的因素是资源争夺。当多个容器共享同一台主机时，它们会争夺中央处理器、RAM和带宽等资源。这可能会引起某些容器减速或宕机。为了防止这种情况，我们可以使用Docker Swarm集群管理工具来智能分配资源。 $ docker swarm init 第二个引起Docker效能降低的因素是大量存储卷的使用。在Docker中，存储卷是用于在容器和主机之间共享数据的一种方式。但是，如果容器数量大且每个容器都有自己的存储卷，这可能会严重干扰效能。因此，我们应该尽量减少存储卷的使用。如果必须使用存储卷，则应该考虑使用网络存储卷，例如Amazon EFS。 $ docker volume create --driver=rexray --name=myEFS 第三个引起Docker效能降低的因素是过度使用Docker镜像。当我们下载和使用大量Docker镜像时，它们会占用大量存储空间和带宽。这可能会引起容器启动时间较长。为了解决这个状况，我们应该尽可能防止不必要的镜像使用，并使用基于Dockerfile构建的自定义镜像来优化容器的启动和运行。 $ docker build -t my-image . 综上所述，我们可以通过使用Docker Swarm集群管理工具智能分配资源、减少存储卷使用和防止不必要的Docker镜像使用等方法来解决效能降低状况。

...们可以进一步探讨现代并发编程中的其他高级同步机制及其在实际场景中的应用。例如，Java 5引入了java.util.concurrent包，其中提供了多种高效的并发工具类，如Semaphore（信号量）、ReentrantLock（可重入锁）以及BlockingQueue（阻塞队列），它们为复杂多线程环境下的资源控制提供了更强大的支持。 具体来说，在银行账户模型中，如果考虑更多的并发操作，如转账交易，那么显式锁（如ReentrantLock）可以提供更细粒度的控制，允许公平锁、非公平锁的选择，并且具备tryLock等灵活方法，以增强系统的响应能力和处理能力。另外，通过结合使用BlockingQueue，可以构建出生产者消费者模式，有效解决线程间数据交换的问题，确保存款请求与取款请求按照先进先出（FIFO）或其他策略有序进行处理。 同时，随着JDK版本的更新，Java内存模型（JMM）的完善以及对原子变量类（AtomicInteger、AtomicLong等）的支持，使得我们能够更好地理解和利用这些底层机制优化并行计算性能，降低死锁概率，提高系统整体并发效率。 此外，对于分布式系统中的银行账户模型，还可以研究分布式锁服务（如Redis或ZooKeeper提供的分布式锁机制），以应对集群环境下多个节点间的并发控制挑战，确保全局一致性。 综上所述，尽管基于wait和notify的经典线程同步方式在特定场合下依然适用，但不断发展的Java并发库为我们提供了更多与时俱进、更为高效且功能丰富的工具，帮助开发者构建更为稳健且高性能的并发程序。

...针对大数据处理场景，Apache Superset等开源BI工具也支持直接连接MySQL数据库并生成丰富的交互式HTML报表，满足企业级数据分析和展示需求。 不仅如此，对于数据库内容的安全性和隐私保护，开发者应关注最新的GDPR等相关法规，确保在数据导出过程中遵循数据最小化原则，对敏感信息进行合理脱敏处理，避免在生成的HTML文件中泄露用户隐私。 综上所述，在实际项目中，根据具体业务需求和技术栈选择合适的数据库数据导出及前端展现策略，不仅限于上述提及的技术，更应持续关注领域内的新技术发展和最佳实践，以期达到高效、安全、易用的目标。