Redis数据库（三）——Redis数据类型一、String类型1、set / get / append / strlen2、incr / decr / incrby / decrby3、getset4、setex5、setnx6、mset / mget / msetnx二、List类型1、lpush / lpushx / lrange2、lpop / llen3、lrem / lset / l
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2024-04-10 11:23:17
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# 如何在ajreport中增加redis数据源
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 步骤1: 登录ajreport系统
步骤1 --> 步骤2: 进入数据源管理页面
步骤2 --> 步骤3: 新增redis数据源
步骤3 --> [*]
```
## 步骤详解
| 步骤 | 操作 |
|
原创
2024-02-27 05:04:23
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Redis数据库简介及基本操作一：简介redis 数据库是一个基于内存存储的数据库，所以，redis数据库的访问速度极快，因此，redis数据库可以做缓存系统，redis数据库一般用于做分布式的集群，可以提高网站的响应速度，redis数据库的数据库存储是用key-value形式存储的二：redis数据库优点redis数据库开源免费redis数据库支持多种数据结构，比如：字符串，列表，哈希表，集合(
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2023-09-19 00:46:26
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# Spring Boot 新增加 Redis 数据源
在现代的微服务架构中，缓存机制的引入不仅能提高程序的性能，还能显著减少数据库的负担。Redis 是一个高性能的键值存储系统，广泛应用于缓存场景。本篇文章将通过具体示例，帮助你在 Spring Boot 项目中集成 Redis 数据源。
## 1. 环境准备
在开始之前，请确保你的开发环境中已经安装了以下软件：
- JDK 1.8 或以
原创
2024-08-28 06:29:39
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# 在若依框架中增加Redis数据源
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[引入依赖]
B --> C[配置Redis数据源]
C --> D[使用Redis数据源]
```
## 准备工作
在开始之前，确保你已经具备以下条件：
1. 已经安装好了Java开发环境和Maven构建工具。
2. 已经熟悉了若依框架的
原创
2024-01-08 07:47:00
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1、背景引入：spark SQL的数据源 Spark SQL是Spark的一个模块，用于结构化数据的处理。使用Spark SQL的方式有2种，可以通过SQL或者Dataset API，这两种使用方式在本文都会涉及。其中，通过SQL接口使用的方法具体又可分为3种：在程序中执行
使用命令行
Jdbc/ODBCSpark关于分布式数据集的抽象原本是RDD，Dataset是其升级版本。DataFram
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2023-09-05 15:59:27
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flink支持的数据源支持redis吗？
在大数据处理的领域，Apache Flink作为一种流处理框架，逐渐成为开发者们的热门选择。那么，Flink是否支持Redis作为数据源呢？本文将全面剖析这个问题，并为那些希望利用Flink与Redis结合的开发者们提供深入的见解和实用的指南。
## 背景定位
随着大数据技术的迅猛发展，各种数据源的支持成为了流处理框架的重要环节。Apache Fli
1、Grafana 是什么，它用于什么目的？Grafana 是一个高度灵活且富有功能的数据可视化和监控平台，旨在为技术专业人员提供强大的方式来显示和分析他们的数据。下面将详细介绍 Grafana 的关键特点和它的使用场景。关键特点1. 数据源的多样性和兼容性Grafana 设计为可以与多种数据存储和监控工具兼容。它可以集成像 Prometheus, InfluxDB, Elasticsearch,
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2024-07-30 17:35:10
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一、持久化因为Redis的数据都在内存中，为了使得Redis在重启后仍能保证数据不丢失，需要将数据从内存中以某种形式同步到硬盘中，这一过程就是持久化。 Redis支持两种方式的持久化：RDB方式、AOF方式 1、RDB方式 RDB持久化方式是通过快照完成的，当符合一定条件时Redis会自动将内存的所有数据进行快照并存储在硬盘上。 进行快照的条件可以由用户在配置文件中自定义，由两个参数构成：时
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2024-05-15 11:07:26
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目录（1）Flink Source之文件数据源（2）Flink Source之Socket数据源（3）Flink Source之集合数据源（4）Flink Source之外部数据源 （1）Flink Source之文件数据源Flink系统支持将文件内容读取到系统中，并转换成分布式数据集DataStream进行数据处理。 在 DataStream API中，可以在read File方法中指定文件读
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2024-02-28 10:07:50
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## 在数据源管理模块新增redis的数据源连接
在大数据分析和处理中，数据源连接是非常重要的一环。在实际开发中，我们经常会用到redis这种内存数据库。本文将介绍如何在数据源管理模块新增redis的数据源连接，并附带代码示例。
### 1. 准备工作
在开始之前，我们需要确保已经安装好redis，并且redis服务已经启动。如果还没有安装redis，可以参考其官方文档进行安装。
###
原创
2024-02-25 07:18:40
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平台倡导分布数据库，最简单的分库逻辑是按业务领域，例如人力资源系统一个库，客户关系管理一个库（举个例子而已，在平台正式的系统中，人力资源系统又细分为核心库、绩效管理库、薪资管理库等）。一个微服务对应单个数据源。 看过很多项目，号称是微服务架构，但是多个微服务实际上联的是同一个库；各个微服务之间实际上不相互调用，需要取数据时，直接从对应表里拿数据，
原创
2024-02-09 09:41:15
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前言首先声明PostgreSQL声称自己是世界上最先进的开源数据库，但是我刚刚接触这个sql，公司原本使用的是orcale，现在的系统都在做兼容PostgreSQL数据库，可能会逐步的替代oracle，但是在转型的过程中为什么不选择mysql，毕竟他也是目前非常流行的一种数据库。大多组织选择使用PostgreSQL更加可靠，在保护数据方面非常擅长。内容：1.简介PostgreSQL标榜自己是世界上
# Spark支持的数据源及使用示例
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，它提供了一个快速、通用、可扩展的大数据处理平台。Spark支持多种数据源，包括HDFS、S3、HBase、Cassandra等。本文将介绍Spark支持的数据源，并给出一些使用示例。
## Spark支持的数据源
Spark支持的数据源可以分为以下几类：
1. **文件系统数据源**：包括HDFS、S
原创
2024-07-28 09:54:54
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# 如何实现redis数据源
## 1. 整体流程
首先我们来看一下实现redis数据源的整体流程：
```mermaid
erDiagram
数据源 ||--|> Redis
```
## 2. 每一步具体操作
接下来，让我们来具体介绍每一步需要做什么，以及需要使用的代码。
### 步骤1：引入redis依赖
在项目的`pom.xml`文件中引入redis的依赖：
```
原创
2024-04-13 06:28:53
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在项目开发中我们可能会使用到多个Redis数据源，在该项目中也做了多数据源的实现，并且每个数据源都可以动态的切换db进行操作。并且完全基于springboot自动配置流程开发，生产项目中使用无风险。源码和使用案例：https://gitee.com/mr_wenpan/basis-enhance1、应用启动类上使用注解开启多数据源使用@SpringBootApplication
@EnableCo
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2023-08-24 08:12:48
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数据源管理任擎服务器默认必须要连接一个数据库作为系统数据库，在该数据库中需要存放组织结构、系统群组、应用信息、访问权限等运行任擎所必须的一些基础数据，开发者可以直接使用该数据库进行各种应用的开发。目前任擎安装包仅提供了MySQL和MS SQL Server这两种数据库的初始化语句（在安装包的tasgine\db目录内），如果开发者还想访问其他类型的数据库，或者现有信息系统的数据库，则可以使用Tas
数据采集平台管理端https://github.com/zhaoyachao/zdh_web数据采集平台服务https://github.com/zhaoyachao/zdh_serverweb端在线查看http://zycblog.cn:8081/login用户名：zyc
密码：123456界面只是为了参考功能,底层的数据采集服务 需要自己下载zdh_server 部署,服务器资源有限,请手下留
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2024-08-18 11:41:46
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一、介绍Grafana 是一个开源的数据可视化工具，它可以帮助用户将数据源中的数据进行图形化展示和实时监控，以便于用户能够更加直观地理解数据。Grafana 支持多种数据源，包括 Graphite、Elasticsearch、InfluxDB、Prometheus 等，也支持多种展示方式，如图表、仪表盘、地图、日历等。Grafana 的主要作用包括：数据可视化：通过 Grafana，用户可以将复杂
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2023-10-23 21:37:56
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1.背景介绍Flink是一个流处理框架，用于处理大规模数据流。它支持实时数据处理和批处理，具有高吞吐量、低延迟和强一致性等特点。Flink的核心组件是数据流源和接收器。数据流源用于从外部系统中读取数据，并将其转换为Flink流。接收器用于将Flink流中的数据写入外部系统。在本文中，我们将深入探讨Flink的数据流源和接收器，涉及其核心概念、算法原理、代码实例等方面。2.核心概念与联系2.1数据流
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2024-07-24 12:39:00
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