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七.SpringBoot集成实例系列-多数据源mongodb(一)

文章列表本系列将通过实例分别实现Springboot集成mybatis(mysql),mail,mongodb,cassandra,scheduler,redis,kafka,shiro,websocket。具体文章系列如下:一.SpringBoot集成实例系列-xml型单数据源mybatis二.SpringBoot集成实例系列-xml型多数据源mybatis三.SpringBoot集成实例系列-

#mongodb
linux中hive安装和部署详解

一.前期准备1.1 hadoop版本:Hadoop 2.6.5安装:http://blog.csdn.net/a123demi/article/details/706529591.2 mysql版本:5.6.33 MySQL Community Server (GPL)1.3 mysql驱动包版本:mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar1.4 hive安装包官网下载

#hive#hadoop#hdfs +1
七.SpringBoot集成实例系列-多数据源mongodb+lombok(二)

文章列表本系列将通过实例分别实现Springboot集成mybatis(mysql),mail,mongodb,cassandra,scheduler,redis,kafka,shiro,websocket。具体文章系列如下:一.SpringBoot集成实例系列-xml型单数据源mybatis二.SpringBoot集成实例系列-xml型多数据源mybatis三.SpringBoot集成实例系列-

#mongodb
linux中sqoop实现hive数据导入到mysql

上一篇文章我们简单的介绍《http://blog.csdn.net/a123demi/article/details/72742553》,本文将简单介绍如何通过sqoop把hive数据导入到mysql。一. 前期准备实践本文内容,默认您已经安装和部署了hadoop,mysql,hive,sqoop等环境。如相关安装和部署有问题,可以参考《http://blog.csdn.net/a123demi/

#sqoop#hive#mysql +1
linux集成 kafka数据通过flume发送到hadoop

上一篇文章《 linux安装flume和集成kafka测试》,我们介绍了flume安装和集成数据到kafka,本篇文章我们将集成kafka,flume,hadoop,通过flume发送kafka数据到hadoop的hdfs文件。一.前期准备1.1 hadoop安装版本:Hadoop 2.6.5安装: linux hadoop完全分布式集群搭建图文详解1.2 zookeeper安装版本:zookee

#zookeeper#kafka#flume +2
maven项目子项目依赖父项目,版本号无法继承

一.pom版本号继承异常问题1.父pom项目bd-parent2.子pom项目bd-manager当子项目使用父项目依赖时,正常情况子项目应该继承父项目依赖,无需使用版本号,但去掉版本号时,出现以下错误。Project build error: 'dependencies.dependency.version' for org.mongodb:mongo-java-driver:jar is mi

#maven
Android ViewPager和Fragment实现顶部导航界面滑动效果

在项目中,我们常常需要实现界面滑动切换的效果。例如,微信界面的左右滑动切换效果。那这种效果是怎么实现的?今天我就带大家简单了解ViewPager,并通过实例来实现该效果。

Android 利用ViewPager实现底部圆点导航左右滑动效果以及Fragment页面切换

而本篇博文将实例讲解利用ViewPager实现底部圆点导航左右滑动效果,以及被滑动界面实现监听事件,同时通过Fragment实现页面的切换。对于该效果的实现,需要实现以下几个问题:1.底部圆点加载和实现方法?2.怎样实现左右滑动效果?3.被滑动页面,怎样实现监听事件?4.滑动页面怎样和其他页面切换?

linux kafka集群配置和测试图文详解

一.前期准备1.1 Win7官网下载kafka包本文使用版本kafka_2.10-0.10.1.0.tgz1.2 配置jdk、scala、zookeeperjdk1.7:linux jdk安装和配置scala2.10.6:linux scala安装和配置zookeeper3.49:zookeeper3.49集群安装和配置jdk,scala,kafka版本要对应1.3 centos7集群服务器主机名

#kafka#集群
大数据处理为何选择Spark,而不是Hadoop

一.基础知识1.SparkSpark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面,Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型,而且高效地支持更多计算模式,包括交互式查询和流处理。Spark项目包含多个紧密集成的组件。Spark的核心是一个对由很多计算任务组成的、运行在多个工作机器或者是一个计算集群上的应用进行调度、分发以及监控的计算引擎。Spark的各个组件2.HadoopHad

#spark#hadoop#yarn
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