Eureka涉及到的参数配置项数量众多，它的很多功能都是通过参数配置来实现的，了解这些参数的含义有助于我们更好的应用Eureka的各种功能，下面对Eureka的配置项做具体介绍，供大家参考。      Eureka客户端配置      1、RegistryFetchIntervalSeconds      从eureka服务器注册表中获取注册信息的时间间隔（s），默认为30

1、想要使用@RequestBody和@ResponseBody呢必须要使用注解的适配器和映射器，至于为什么应该不用多说。在springMVC中进行配置：2、User类中的字段：ID、name、age、address、sex、phone2、写一个controller@RequestMapping("/bodyTest")@ResponseBody

两种方法方法1如果使用spring mvc同客户端通信，完全使用json数据格式，需要如下定义一个RequestMapping@Controllerpublic class TestController{@RequestMapping("\test")@ResponseBodypublic RetureResult test(@RequestBody

思路说完了，上代码1.首先你需要一个Ldap，我使用的是AD。这里我建立了一个叫minibox.com的域，并且添加了一个Employees的OU，其中有2个子OU，子OU中创建了2个用户。　　　　在Groups中新建一些组，把之前创建的用户加入到组中，这样用户就拥有了角色。　　2.搭建SpringBoot环境2.1pom文件4.0.0

这篇博客我们介绍基于StructuredStreaming进行实时流算子开发，并将结果输出到kafka中。      StructuredStreaming使用的数据类型是DataFrame和Dataset。     从Spark 2.0开始，DataFrame和Dataset可以表示静态（有界数据），以及流式（无界数据）。与静态Dataset/ DataFrame类似，用户可以使用公共入...

本文所研究的spark-streaming代码版本为2.3.0-SNAPSHOT spark-streaming为了匹配0.10以后版本的kafka客户端变化推出了一个目前还是Experimental状态的spark-streaming-kafka-0-10客户端，由于老的0.8版本无法支持kerberos权限校验，需要研究下spark-streaming-kafka-0-10的源码实现以及系统架

一、为什么需要消息系统1.解耦：　　允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。2.冗余：　　消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风险。许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中，在把一个消息从队列中删除之前，需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕，从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。3.扩展性

前面有说道spark-streaming的简单demo，也有说到kafka成功跑通的例子，这里就结合二者，也是常用的使用之一。1.相关组件版本 首先确认版本，因为跟之前的版本有些不一样，所以才有必要记录下，另外仍然没有使用scala,使用java8,spark 2.0.0,kafka 0.10。2.引入maven包 网上找了一些结合的例子，但是跟我当前版本不一样，所以根本就成功不了，所以探究了下，

一、MySQLMySQL 在所有大型数据库服务器中最流行的一个. 它的特性丰富，产品的开源性质使得其驱动了线上大量的网站和应用程序. 要入手 MySQL 相对简单，开发人员可以在互联网上面访问到大量有关这个数据库的信息.注意: 由于这个产品的普及性，大量的第三方应用、工具和集成库对于操作这个RDBCMS的方方面面大有帮助.Mysql没有尝试去实现SQL标准的全部，而是为用户提供了很多有用的功能.

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