Java中比较丰富的I/O操作，使得Java能够被众多公司接受的一个优势之一。
数据流的概念和对文件I/O的理解、处理以及操作。数据流指一定字节长度和方向的线性有序数据。虽然输入、输出数据都以线性有序字节流的形式存在，但这些数据流的内容可以构成不同文件格式：文本文件、二进制文件、对象文件、压缩文件等等。
Java中的I/0须知道以下内容:
文件的格式
Java Web数据源详解 Java Web连接数据库一般有直接JDBC和数据源两种方式，1、JDBC： 在MySQL中创建数据库： drop
database
if
exists
login;
create
database
login;
use
login;
crea
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2024-01-25 10:45:40
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目录前言一般连接池不需要我们自己写！有开源组织为我们提供了一些连接池 ；常见的有：1、DBCP 数据库连接池2、C3P0 数据库连接池3、Tomcat内置的连接池(其实也是通过dbcp实现的)DBCPDBCP数据源(就是数据库连接池)·DBCP是Apache软件基金组织下的开源连接池实现，使用DBCP数据源，应用软件应在系统中增加如下两个jar文件：·Commons-dbcp.jar ：连接池的实
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2023-08-12 10:57:33
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数据源：存储了所有建立数据库连接的信息。就象通过指定文件名你可以在文件系统中找到文件一样，通过提供正确的数据源名称，你可以找到相应的数据库连接。
1.JNDI方式创建DataSource 1.1 配置数据源的相关连接信息，该配置可以在Tomcat安装目录下的conf/context.xml文件中配置。 其配置如下： 1. <Cont
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2024-03-11 11:16:01
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Java的数据源是指在Java程序中获取数据的来源。Java提供了多种数据源，包括文件、数据库、网络等。本文将介绍Java中常用的数据源，并提供相应的代码示例。
### 文件数据源
文件是一种常见的数据源，Java提供了多种方式读写文件。下面是一个简单的示例，演示了如何读取文本文件的内容：
```java
import java.io.BufferedReader;
import java.
原创
2024-01-17 09:56:23
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一、dynamic-datasource多数源组件 两三个数据源、事务场景比较少 基于 SpringBoot 的多数据源组件，功能强悍，支持 Seata 分布式事务。 支持 数据源分组 ，适用于多种场景 纯粹多库 读写分离 一主多从 混合模式。 支持数据库敏感配置信息 加密 ENC()。 支持每个数据库独立初始化表结构schema和数据库database。 支持无数据源启动，支持懒加载数据源（需要
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2023-10-18 18:18:34
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知名数据库专家Guy Harrison曾写过一篇博文《10 things you should know about NoSQL databases》，对NoSQL的优势与劣势进行了一个简单总结，其中包括NoSQL的5个优势和NoSQL的5个挑战。阿里巴巴的DBA童家旺对该文进行了翻译，现转载于此，供大家借鉴学习。全文如下：关系数据模型已经流行了几十年了，但是一种新型的数据库（即NoSQL）正在吸
SparkSQL数据源手动指定选项Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作。一个DataFrame可以进行RDD的方式的操作，也可以被注册为临时表。把DataFrame注册为临时表之后，就可以对该DataFrame执行SQL查询。Spark SQL的默认数据源为Parquet格式。数据源为Parquet文件时，Spark SQL可以方便的执行所有的操作。修改配置项spa
一、总括1.参考官网：2.SparkSQL支持多种数据源，这个部分主要讲了使用Spark加载和保存数据源。然后，讲解内置数据源的特定选项。3.数据源分类：（1）parquet数据（2）hive表（3）jdbc连接其他数据库（以MySQL的数据库为例） 二、parquet数据1.读取数据：直接转换为DataFrameval userDF=spark.read.format("parquet
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2023-10-05 16:20:07
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两种开源的数据库连接池 JDBC 的数据库连接池使用 javax.sql.DataSource 来表示，DataSource 只是一个接口，该接口通常由服务器(Weblogic, WebSphere, Tomcat)提供实现，也有一些开源组织提供实现：DBCP 数据库连接池 C3P0 数据库连接池 DataSource 通常被称为数据源，它包含连接池和连接池管理两个部分，习惯上也经常把 DataS
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2023-09-17 11:04:27
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本专题将会从0到1实现告警处理流程，并会讲解实现过程中使用到的Flink中的技术。1 Flink的工作方式使用Flink常用的方式是将Flink作为管道和管道之间的处理器，Flink从源中读取数据，进行逻辑计算后，将结果写入到目的，这里的源和目的可以是同一类系统，例如，都是kafka。Flink内置的和扩展的Connectors：https://ci.apache.org/projects/fli
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2024-03-02 09:26:21
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输入DStream和Receiver输入DStream其实就是从数据源接收到的输入数据流的DStream。每个DStream都与一个Receiver对象一一对应。SparkStreaming提供了两种内置数据源支持。基本的数据源：Streaming API中直接提供的数据源。例如文件系统和套接字连接。高级数据源：Kafka、Flume、Kinesis等数据源，这种高级数据源需要提供额外Maven依
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2023-11-08 22:17:09
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1 ，kafkaStreaming 架构模型 ：2 ，代码思路 ：3 ，spark 两种 API ：高级 API ： 有可能丢失数据。低级 API ： 手动维护，刽丢失数据4 ，kafka 注意事项 ：kafka 数据，默认保存 7 天。从 zk 读取 offset 。创建 kafka 消费者，消费数据。5 ，sparkStreaming 的各种数据源 ：文件数据源streamingContext
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2024-03-06 23:14:38
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1.背景介绍在今天的数据驱动经济中，实时数据分析已经成为企业竞争力的重要组成部分。随着数据规模的增加，传统的批处理方法已经无法满足实时性和高效性的需求。因此，流处理技术(Stream Processing)成为了一种重要的数据处理方法。Apache Flink是一个流处理框架，它可以处理大规模的实时数据，并提供了丰富的数据处理功能。本文将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和
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2024-06-18 08:40:55
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前言性能测试工具jmeter自带的监视器对性能测试结果的实时展示，在Windows系统下的GUI模式运行，渲染和效果不是太好，在linux环境下又无法实时可视化。因此如果有一个性能测试结果实时展示的页面，可以提高我们对系统性能表现的掌握程度，另一方面也提高了我们的测试效率。InfluxDB+Telegraf+Grafana+Jmeter的框集成，就很好的解决了这些问题。网上关于这些开源组建的介绍已
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2024-07-03 14:05:26
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前言本篇文章来源于官方文档。Spark SQL 通过 DataFrame 接口支持操作各种数据源。一个 DataFrame 能够通过使用关系转换和创建临时视图来操作数据。当你使用临时视图注册一个 DataFrame 时，你可以在这数据上运行 SQL 查询。通用的读取、保存函数默认的数据源是 parquet，当然也可以在 spark.sql.source.default中自己去配置。【官方案例】//
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2023-11-15 17:16:34
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# 实现多数据源组件 JAVA 的指南
在现代软件开发中，使用多个数据源进行信息管理变得越来越普遍。本文将详细介绍如何在 Java 应用程序中实现一个多数据源组件。下面的步骤将帮助你有条不紊地进行开发。
## 总体流程
我们可以通过以下步骤实现多数据源组件：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定数据源，配置数据源信息 |
| 2 | 创建数据
序言本文和大家聊聊在开发中，动态切换多数据源的方案。一、多数据源需求随着应用程序的发展和复杂性增加，对于多数据源的需求也变得越来越普遍。在某些场景下，一个应用程序可能需要连接和操作多个不同的数据库或数据源。常见的场景包括多租户系统、分布式架构、数据分片、读写分离以及数据同步和迁移等。在这些场景下，应用程序需要连接到多个数据源来满足不同的业务需求。二、动态切换多数据源设计在设计动态切换数据源的方案时
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2024-06-12 05:06:32
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1.Grafana是什么？Grafana是一个开源的数据可视化平台，支持当前几乎所有（30+）的主流的数据库（包括开源或者商业化的数据库）通过接入各种数据源，就可以快速地查询和可视化数据。2.Grafana能为我们做什么？Grafana能够将各种数据源的数据混合在同一个仪表盘中完美的展现出来，以便我们能更好地理解当前数据指标，培养团队数据驱动型文化。3.Grafana常用数据源有哪些？常用的数据源
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2023-10-11 16:03:38
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在数据库层面大都采用读写分离技术，就是一个Master数据库，多个Slave数据库。Master库负责数据更新和实时数据查询，Slave库当然负责非实时数据查询。因为在实际的应用中，数据库都是读多写少（读取数据的频率高，更新数据的频率相对较少），而读取数据通常耗时比较长，占用数据库服务器的CPU较多，从而影响用户体验。我们通常的做法就是把查询从主库中抽取出来，采用多个从库，使用负载均衡，减轻每个从
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2024-04-11 10:44:54
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