Alluxio简介Alluxio是一个基于内存的分布式文件系统，它是架构在底层分布式文件系统和上层分布式计算框架之间的一个中间件，主要职责是以文件形式在内存或其它存储设施中提供数据的存取服务应用场景 在大数据领域，最底层的是分布式文件系统，如Amazon S3、Apache HDFS等，而较高层的应用则是一些分布式计算框架，如Spark、MapReduce、HBase、Flink等，这些分布式框架
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2024-04-28 13:04:42
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Flink Aviator 是一个基于 Aviator 的表达式解析和计算引擎，可以在 Apache Flink 中使用。Aviator 是一个轻量级的、高性能的表达式求值引擎，适用于处理表达式计算、条件判断以及简单的函数执行等场景。在 Flink 中使用 Aviator 可以带来以下几个优点：灵活的表达式计算：Aviator 提供了丰富的表达式语法，可以进行各种数学运算、逻辑判断、条件分支等操作
原创
2023-08-09 10:11:33
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Flink运行时的组件包括：作业管理器、任务管理器、资源管理器及分发器。作业管理器：控制一个应用程序执行的主进程，也就是说，每个应用程序都会被一个不同的JobManager 所控制执行。JobManager 会先接收到要执行的应用程序，这个应用程序会包括：作业图（JobGraph）、逻辑数据流图（logical dataflow graph）和打包了所有的类、库和其它资源的JAR包。JobMana
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2024-03-20 11:28:35
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Flink 在AI 中的价值其实和大数据Lambda架构中流批统一这两个概念有关系，Flink为大数据实时化带来的价值也将同样使AI受益大数据的发展过程 从Google奠基性的“三架马车” 论文发表后的很长一段时间内，大数据的发展主线上都只有批计算的身影。后来随着大家认识到数据时效性的重要作用，Twitter 开源的流计算引擎 Storm 红极一时，各种流计算引擎也纷纷登场，其中也包括
# Spring Boot 集成 Aviator 的使用指南
Aviator 是一个强大的高性能 Java 表达式引擎，支持复杂表达式的求值和变量解析。它能够用于各种场合，包括动态计算规则、数据过滤和实现复杂业务逻辑。本文将介绍如何在 Spring Boot 中集成 Aviator，并通过代码示例来演示其基本用法。
## 1. 环境准备
首先，我们需要创建一个 Spring Boot 项目。
在这篇博文中，我们将深入探讨如何将 Spring Boot 与 Aviator 引擎进行集成。Aviator 是一个高性能的脚本引擎，常用于 Java 应用程序中，用于实现动态表达式的计算。接下来，我们将详细介绍环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及性能优化等方面。
## 环境准备
在开始之前，确保你有以下技术栈兼容性：
- **Java 8及以上版本**
- **Spring
目录前言方式一：方式二：方式三：方式二实现、自定义注解+拦截器拦截SQL，实现改变原SQL1、自定义注解 DataScope2、数据过滤处理 DataScopeAspect3、拦截SQL语句，并将过滤条件拼接到原SQL中4、用户列表方式三实现1、思路2、举栗3、实现三、[源码](https://gitcode.net/weixin_43165220/base_project) 点击查看上一篇：
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2024-03-16 00:28:46
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什么是规则引擎？规则引擎由推理引擎发展而来，是一种嵌入在应用程序中的组件，实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。接受数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。（摘自百度百科） drool就是用java语言开发的规则引擎插件，规则引擎的原理就是Rete算法。 Rete算法是Charles Forgy在1979年的论文中首次提出的，
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2024-03-23 11:03:34
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1、引入依赖<flowable.version>6.7.2</flowable.version>
<dependency>
<groupId>org.flowable</groupId>
<artifactId>flowable-engine</artifactId>
</depende
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2023-08-20 22:45:23
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springboot-security学习
自动批准授权码前面我们授权的流程中，第一步获取授权码的时候，都会经历一个授权是否同意页面：这个流程就像第三方登录成功后，提问是否允许获取昵称和头像信息的页面一样，这个过程其实是可以自动同意的，需要在客户端配置中，增加一个自动批准：这样我们申请授权码直接就可以得到：在流程需要自动完成的时候，需要这样配置，如果需要
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2024-05-09 22:18:22
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1.背景介绍Flink与Kafka集成是一种常见的大数据处理技术，它可以帮助我们实现实时数据处理和分析。Flink是一个流处理框架，可以处理大量数据并提供实时分析功能。Kafka是一个分布式消息系统，可以用于构建实时数据流管道。在本文中，我们将深入了解Flink与Kafka集成的背景、核心概念、算法原理、代码实例等方面。1.1 Flink的背景Flink是一个开源的流处理框架，由Apache软件基
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2024-07-18 10:00:26
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场景k12在线教育公司的业务场景中，有一些业务场景需要实时统计和分析，如分析在线上课老师数量、学生数量，实时销售额，课堂崩溃率等，需要实时反应上课的质量问题，以便于对整个公司的业务情况有大致的了解。方案对比对比了很多解决方案，如下几种，列出来供参考。方案实时入库SQL支持度Spark+CarbonData支持Spark SQL语法丰富Kylin不支持支持joinFlink+Druid支持0.15以
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2024-03-20 07:15:46
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# 如何实现 Aviator Java
Aviator 是一个高效、基于 Java 的表达式引擎，其主要用于动态执行和处理表达式。对于刚入行的开发者来说，实现 Aviator 可能会有些复杂，下面我们将分步骤详细讲解，帮助你掌握这个技术。
## 流程概述
在实现 Aviator Java 的过程中，我们会经历以下几个步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-09-12 04:00:56
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自制Flink Parcel集成CDH（Flink1.13.2 + CDH6.2.1+Scala2.11）记录制作flink parcel环境（虚拟机，系统CentOS7.6）（1）jdk1.8（open）
（2）maven3.8.1
（3）parcel制作工具jdk、maven自行安装flink 相关下载注：可不需要提前下载
flink下载地址：https://archive.apache.or
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2024-10-03 14:57:28
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# Java Aviator and其简介
Java Aviator是一个快速、轻量级和功能丰富的Java表达式解析引擎。它支持复杂的表达式计算，包括数学运算、逻辑运算、字符串操作等，可以帮助开发人员简化代码逻辑，提高代码执行效率。
## Java Aviator的优势
1. **性能优越**：Java Aviator采用了高效的解析算法和编译技术，能够快速计算复杂表达式，比传统的表达式解析
原创
2024-03-15 03:36:26
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flink 1.10.0spring boot 2.2.2.RELEASE这方面的资料很少，网上有的方法不完整。基本思路是把spring容器的初始化放在sink的open方法中执行。要么只使用spring framework组件，甚至使用xml这样的方式配置bean（使用ClassPathXmlApplicationContext ）；要么直接在open中启动了SpringApplication。
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2023-07-06 16:05:39
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# 如何实现Java aviator正则
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Java Aviator中使用正则表达式。首先，让我们来看整个实现的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入Aviator依赖 |
| 2 | 编写包含正则表达式的表达式 |
| 3 | 编译表达式 |
| 4 | 执行表达式并匹配正则 |
现在让我们开始逐步实现
原创
2024-06-11 04:29:59
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spring 中的 @Transactional 基于动态代理的机制，提供了一种透明的事务管理机制，方便快捷解决在开发中碰到的问题。一般使用是通过如下代码对方法或接口或类注释：@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)Propagation 支持 7 种不同的传播机制：REQUIRED：如果存在一个事务，则支持当前事务。如果没有事务
上篇文章我们讲到了Reactive Feign，它在响应式微服务中替换了阻塞模型的Open Feign。今天我们要讨论的是响应式的链路跟踪。在微服务架构中，原来的单体被划分为多个细小的模块部署，一个请求可能需要横跨多个小的服务才能完成它所要实现的功能。在传统阻塞模型中有很多优秀的框架可以供我们解决这个问题，比如Zipkin，SkyWalking等等。那在Spring Webflux中他们表现如何呢
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2024-08-28 20:42:12
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一. OpenACS 不用多说，acs的鼻祖，openacs是使用java写的程序。关于这个程序的安装和使用，网上一大堆资料，这里提供个人的安装说明和下载路径。 可惜了！！！官网没能继续维护。 Ubuntu(linux)： linux部署参考: windows部署如下：1. 资源准备MySql 下载 http://www.mysql.com/Ope
