Apache Hive是由 Facebook 开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具，其是一款建立在Hadoop之上的开源数据仓库系统，可以将存储在Hadoop文件中的结构化、半结构化数据文件映射为一张数据库表，基于表提供一种类似SQL的查询模型，称为Hive查询语言（HQL），用于访问和分析存储在Hadoop文件中的大型数据集。Hive核心是将HQL转换为MapReduce程序，然后将程序提交

摘要：本文介绍如何基于Spring Boot 3.4.3集成Spring AI 1.0.0-SNAPSHOT框架，实现企业级AI能力开发。重点讲解前置环境配置，包括Maven依赖管理（需手动添加Spring Snapshot仓库），并提供了多模型集成方案（DeepSeek、ZhipuAI、OpenAI等）。文章包含完整的pom.xml配置示例，帮助开发者快速搭建支持多AI服务的Spring Boo

在前面的文章中，介绍了Prompt 的构建技巧以及Spring AI中Prompt 相关的API，里面也提到Prompt类充当有组织的一系列 Message 对象和请求 ChatOptions 的容器。在深入探讨提示工程技术之前，了解如何配置 LLM 的输出行为至关重要。Spring AI 提供了多种配置选项，允许您通过 ChatOptions 构建器控制生成过程的各个方面。

单测所在的类需要放在test包下和被测类同目录层级下，如被测类DtsAccountService放在src/main/java 目录com.qiguliuxing.dts.db.service下，那么测试类DtsAccountServiceTest需要相应放在src/test/java 目录com.qiguliuxing.dts.db.service下.我亦无他，唯手熟尔。调整对mock方法的入参

本篇文章旨在介绍单元测试的基本概念，介绍如何使用Mockito+PowerMock进行单元测试，对开发中坏代码进行预检测。在实际开发中，如果我们想保证代码的高质量，那必然需要写大量单元测试，需要对代码的各类各行及各分支覆盖的非常全面，而伴随而来的是我们又会面临代码在提交合并跑流水线的时间过长等问题，因此后续的文章将介绍一些涉及到单元测试的效率问题和其优化方法。相信大家对于上述jar包版本的选择提高

在前面的文章中，介绍了Chat Client API的基本用法，这篇文章来介绍一下提示词相关的内容。Prompt 是引导 AI 模型生成特定输出的输入格式，Prompt 的设计和措辞会显著影响模型的响应，这也是为什么有的人在使用大模型时，效率非常高，很容易就能获得自己想要的答案，而有的人需要和模型对话几轮才能得到自己想要的答案。本文将从提示词原理到Spring AI中提示词开发实战做一个详细的介绍

Spring Boot的@Async注解提供了简单且强大的方式来实现异步处理。通过启用异步支持、定义异步方法并自定义TaskExecutor，可以高效地处理各种异步任务。掌握@Async注解的使用和原理，有助于提升应用程序的性能和响应速度。但是其局限性也是非常明显的，因此，要想用好该@Async注解，还是需要在此基础上加以扩展。我是Wasteland，下期文章再见！