文章目录干货来了基本数据类型包装数据类型引用类型数据类型转换缓存池作者info 基本数据类型基本数据类型有 byte、short、int、long、float、double、boolean、char，关于它们的分类，我画了个图。接下来我主要从字节数、数据范围、默认值、以及用途等方面给大家总结成一个表格，一目了然。数据类型字节数位数最小值最大值默认值用途byte18-1281270byte 类型用在
1.项目简介Apache Atlas是Hadoop社区为解决Hadoop生态系统的元数据治理问题而产生的开源项目，它为Hadoop集群提供了包括数据分类、集中策略引擎、数据血缘、安全和生命周期管理在内的元数据治理核心能力。官网地址：http://atlas.apache.org/2.项目架构Data Hub使用的是Generalized metadata architecture(GMA)，重点面
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2023-07-07 15:11:51
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先说结论，整体上 kimi 的输出内容最全面，速度最快，不行你可以试试问题你是Java技术专家，根据如下 Open API 接口文档生成 Spring 的 Controller 和 Service 代码openapi: 3.0.1
info:
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2024-10-25 22:21:35
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# 阿里 DataHub Java SDK 介绍
## 引言
阿里 DataHub Java SDK 是阿里云 DataHub 服务的官方 Java 开发工具包，用于与 DataHub 服务交互，实现对数据的写入、读取和管理操作。DataHub 是一种云原生的数据集成服务，能够实现可靠、高效、实时的数据传输和同步。
在本文中，我们将介绍 DataHub Java SDK 的基本用法，包括如何
原创
2024-05-16 07:35:31
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DataHub为数据分析提供了类似github的托管功能,并且让大家在线运行Ipython notebook,共享数据分析代码,从零开始学习数据分析的方法。DataHub集数据收集管理,数据版本http://datahub.top/数据分析基础：http://datahub.top/course/?...
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2015-07-15 12:02:00
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**Java DataHub 订阅代码**
在现代软件开发中，数据订阅是一种非常重要的模式。通过数据订阅，应用程序可以实时获取和处理数据，从而实现更加灵活和高效的数据传输和处理。在Java开发中，我们可以利用DataHub来实现数据订阅的功能。
**什么是DataHub？**
DataHub是LinkedIn开源的一个实时数据集成系统，用于收集、处理和传输实时数据。它提供了一种简单而强大的方
原创
2024-04-14 04:43:20
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作者 | 张振华.Jack 本文和大家一起来重温《Java数据结构》经典之作。
Java数据结构 要理解Java数据结构，必须能清楚何为数据结构？
Data_Structure，它是储存数据的一种结构体，在此结构中储存一些数据，而这些数据之间有一定的关系。而各数据元素之间的相互关系，又包括三个组成成分，数据的逻辑结构，数据的存储结构和数据运算结构。而一个数据结构的
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2024-09-09 07:48:34
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模式概述在线程的世界里，生产者就是生产数据的线程，消费者就是消费数据的数据。生产者和消费者彼此之间不直接通信，而是通过阻塞队列进行通信，所以生产者生产完数据后不用等待消费者处理，而是直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列取，阻塞队列相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力 模式实战假设现有需求：把各部门的邮件收集起来，统一处理归纳。可以使用生产者 - 消费者模式，启动
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2024-09-17 13:45:01
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小Hub领读：我觉得这是SpringBoot的比较核心的功能了，就是这个starter，自动装配，让我们可以快速集成第三方框架，真是个好设计！作者：jack_xu来源: 什么是 Spring BootSpring Boot 基本上是 Spring 框架的扩展，它消除了设置 Spring 应用程序所需的复杂例行配置。我们在使用 Spring 框架的时候，我们接触得比较多的应该是 Spring MVC
TiUP 镜像是 TiUP 的组件仓库，存放了一系列的组件和这些组件的元信息。镜像有两种存在形式：本地磁盘上的目录：用于服务本地的 TiUP 客户端，文档中将称之为本地镜像基于远程的磁盘目录启动的 HTTP 镜像：服务远程的 TiUP 客户端，文档中将称之为远程镜像镜像的创建与更新镜像可以通过以下两种方式创建：通过命令 tiup mirror init 从零生成通过命令&nbs
# 了解DataHub Docker
数据是当今世界的核心，而数据管理平台DataHub为企业提供了一个集成的数据枢纽，旨在帮助组织更好地理解和管理其数据资产。使用DataHub Docker可以方便地构建和管理DataHub的部署环境，让用户更快地开始使用DataHub。
## 什么是DataHub Docker
DataHub Docker是DataHub的Docker化部署方案，通过将
原创
2024-03-02 03:29:40
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往datahub发送数据时，建议使用Producer。好处是不用设置shardId，这样datahub在增加或减少shard时，业务代码都不需要变更。另外datahub的shardId只会往前增，老的数据不用，只能停用。 <dependency> <groupId>com.aliyun.datahu
原创
2022-08-19 20:38:35
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开源 datahub java client 使用
在现代数据管理中，开源 DataHub 提供了一种强大的方法来管理和共享数据。本文将详细介绍如何在 Java 环境中有效使用开源 DataHub 客户端。从环境准备、集成、配置、实战应用到排错指南和性能优化，您将能全方位了解如何使用 DataHub Java 客户端。
## 环境准备
在开始之前，确保您的开发环境与以下技术栈兼容。以下是兼容
数据库链接池与DBUtils工具由于每次操作数据库，都会执行创建和断开Connection对象的操作，这种频繁的操作Connection对象十分影响数据库的访问的效率，并且增加了代码量，所以在实际的开发中，开发人员通常会使用数据池来解决这类问题。1.什么是数据库连接池 1.1 DataSource 接口 为了获取数据库连接对象( Connection), JDBC提供了javax.sql.Data
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2024-07-17 08:15:14
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流处理入门Spring Cloud Data Flow 提供了 70 多个预构建的流应用程序，您可以立即使用它们来实现常见的流用例。在本指南中，我们使用其中两个应用程序来构建一个简单的数据管道，该管道生成从外部 HTTP 请求发送的数据，并通过将有效负载记录到终端来使用该数据。安装指南包括使用 Data Flow 注册这些预构建应用程序的说明。流 DSL 概述您可以通过外壳或仪表板使用领域特定语言
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2023-12-12 18:03:28
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java Datasource，数据库连接池
目前有多重方式创建数据库连接池：JNDI,DBCP,C3P0等为什么需要连接池：使用java API DriverManager.getConnection()创建数据库连接，耗费内存和时间，实时性低；这种方式获取的connection需要手动关闭，不然会耗费大量的内存资源；对于频繁数据库操作，这种方式会造成性能低，尤其web应用
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2024-08-02 09:23:38
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# 从零开始学习如何在阿里云上使用DataHub
## 概述
欢迎来到阿里云DataHub的世界！阿里云DataHub是一种大数据的流式数据计算服务，可以帮助用户实时地进行数据采集、传输和处理，极大地提高了数据的处理效率和实时性。在本文中，我将引导你从零开始学习如何在阿里云上使用DataHub。
## 整体流程
首先，我们先来看一下整个使用阿里云DataHub的流程。可以用以下表格展示：
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原创
2024-05-30 10:29:20
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一个project下有多个topic，一个topic 至少要有一个订阅ID一个topic的不同订阅ID 之间 消费同样数据量的东西。可以理解为 一个topic的数据分别分发给不同的订阅ID一个订阅ID只能有一个消费者，否则报错 SubscriptionSessionInvalid: 表示订阅被其他客户端同时消费 一个订阅ID相当于这个topic的数据多了
原创
2023-01-26 13:41:36
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# 数据集市和MySQL
数据集市（DataHub）是一种数据管理平台，用于帮助用户在一个地方收集、存储和共享数据。而MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，许多网站和应用程序都在使用MySQL来存储和管理数据。在本文中，我们将介绍数据集市和MySQL之间的关系，并展示如何在数据集市中使用MySQL数据库。
## 数据集市和MySQL的关系
数据集市可以帮助用户更好地管理数据库，使得数据
原创
2024-05-27 05:57:08
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# 数据中台(Datahub)连接MySQL
在当今数据驱动的商业环境中，数据中台(Datahub)成为了企业数据管理和分析的重要工具。Datahub是一个集中式的数据管理平台，它能够整合来自不同数据源的数据，并提供统一的数据访问接口。MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种应用场景。本文将介绍如何将Datahub与MySQL进行连接，以便实现数据的统一管理和分析。
## 准
原创
2024-07-22 07:13:15
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