开源大数据OLAP组件,可以分为MOLAP和ROLAP两类。ROLAP中又可细分为MPP数据库和SQL引擎两类。对于SQL引擎又可以再细分为基于MPP架构的SQL引擎和基于通用计算框架的SQL引擎:MOLAP一般对数据存储有优化,并且进行部分预计算,因此查询性能最高。但通常对查询灵活性有限制。MPP数据库是个完整的数据库,通常数据需要导入其中才能完成OLAP功能。MPP数据库在数据入库时对数据分布
1.什么是数据源?数据源是连接到数据库的一类路径,它包含了访问数据库的信息(地址、用户名、密码)。拓展:数据库
数据库是一个容器,包含了很多数据,当然这些数据可能存在不同的小容器(表)里面。
若用水来形容数据,数据库就是水库。
数据源
数据源是连接到数据库的一类路径,它包含了访问数据库的信息(地址、用户名、密码)。
数据源就像是排水管道。
数据库连接
数据库连接是根据数据源产生的实际连接上数据
SpringDataJpa使用单数据源时的SpringBoot配置很简单,但是随着业务量发展,单个数据库可能不能满足我们的业务需求,这时候一般会对数据库进行拆分或引入其他数据库,此时单数据源就不能满足我们的需求,需要配置多个数据源。在使用SpringBoot2.x进行SpringDataJpa多数据源配置之前,对SpringBoot2.x集成SpringDataJpa还不熟悉的朋友,可以先参考Sp
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2023-09-22 12:26:53
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考虑到业务层面有多数据源切换的需求,同时又要考虑事务,我使用了Mybatis-Plus3中的@DS作为多数据源的切换,它的原理的就是一个拦截器@Override
public Object invoke(MethodInvocation invocation) throws Throwable {
try {
DynamicDataSourceContextHolder.push(de
固定多数据源切换 固定多数据源的动态切换,通过自定义注解实现切换,这样在切换数据源时比较灵活,具体的实现方式如下: 1、配置多数据源<!--定义数据源1-->
<bean id="oracledataSource" class="org.apache.commons.dbcp.Ba
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2023-07-13 22:50:31
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目录数据源是什么为什么要用数据源有哪些数据源可以用Druid数据源有哪些好处 数据源是什么数据源简单理解为数据源头,提供了应用程序所需要数据的位置。数据源保证了应用程序与目标数据之间交互的规范和协议,他可以是数据库,文件系统等等。数据与定义了位置信息,用户验证信息和交互时所需的一些特性配置,同时他封装了如何建立与数据源的连接,向外暴露获取连接的接口。应用程序连接数据库无需关注其底层是如何建立的,
让我们了解Data Binding的几个关键概念了——数据源(Data Source,简称Source):顾名思义,它是保有数据的实体、是数据的来源、源头。把谁当作数据源完全由程序员来决定——只要你想把它当做数据核心来使用。它可以是一个UI元素、某个类的实例,也可以是一个集合(关于对集合的绑定,非常重要,专门用一篇文章来讨论之)。路径(Path):数据源作为一个实体可能保有着很多数据,你具体关注它
DStreams输入Spark Streaming原生支持一些不同的数据源。一些“核心”数据源已经被打包到Spark Streaming 的 Maven 工件中,而其他的一些则可以通过 spark-streaming-kafka 等附加工件获取。每个接收器都以 Spark 执行器程序中一个长期运行的任务的形式运行,因此会占据分配给应用的 CPU 核心。此外,我们还需要有可用的 CPU 核心来
一.前言springboot1.x与springboot2.x的不同版本还是有不少区别的,本文主要介绍在springboot2.1.1动态切换数据源的案例.二.配置1.引入依赖<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactI
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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Spark Streaming概述概述http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html Spark Streaming是Spark Core扩展(RDD),可以对实时流数据进行可靠、高吞吐、容错的流数据处理。① 构建数据源: Spark Streaming在计算时,输入数据(数据源Sources)可以有多种类型
双数据源配置一之Spring-Mybatis参考: 因最近接触多数据源配置,在查询大量资料后,总结一些资料,供大家参考.1 简单方式指定数据源关于Spring多数据源的配置和使用,Spring框架预留接口,可以方便数据源的切换.首先查看Spring获取数据源的源代码:可以看到AbstractRoutingDataSource获取数据源之前会先调用determineCurrentLookupKey方
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2023-09-23 14:39:15
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Data简介对于数据访问层,无论是SQL(关系型数据库)还是NOSQL(非关系型数据库),Spring Boot底层都是采用Spring Data的方式进行统一处理。Spring Boot底层都是采用Spring Data的方式进行统一处理各种数据库,Spring Data 也是Spring 中与Spring Boot、Spring Cloud等齐名的知名项目。快速上手导入依赖<!--Mys
目前项目上使用spring的多数据源的架构,这里我简要的描述一下:目前系统需要在多个省下的多个地市使用,一方面为了避免系统升级一次每个地市都要升级,另一方面为了实现每个省的业务数据存放到自己的数据库里。所以将所有的用户信息和数据源的信息,以及他们之间的映射关系都存放到中心端的基础数据库。用户首先登陆的时候首先连接的是中心端的基础数据库,根据用户信息获取对应的数据源信息,重新建立连接,就可以实现数据
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2023-11-06 15:58:35
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在jdbc中,我们可以通过DriverManager的getConnection方法来获取数据库连接,但是这种方式会去查找相应的驱动,然后与数据库地址建立真实的连接,因此比较耗时。如果在应用中存在大量的连接数据库操作,那么这种方式的效率将会非常低下。为了解决这个问题,数据源的技术应运而生,所谓的数据源,其实就是把获取的连接(Connection)放在一个“池”中,以达到复用的目的。Mybatis自
同一个项目有时会涉及到多个数据库,也就是多数据源。多数据源又可以分为两种情况:1)两个或多个数据库没有相关性,各自独立,其实这种可以作为两个项目来开发。比如在游戏开发中一个数据库是平台数据库,其它还有平台下的游戏对应的数据库;2)两个或多个数据库是master-slave的关系,比如有mysql搭建一个 master-master,其后又带有多个slave;或者采用MHA搭建的master-sla
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2023-07-19 22:05:30
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新建配置类其中需要配置@Primary 这个注解只能在主数据源中配置 否则会报错@MapperScan中配置的为使用主数据源的dao和mapper存放路径,每一个数据源都有他的独有的dao和mapper路径@Configuration@MapperScan(basePackages = MasterDataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactor...
原创
2022-03-03 11:18:23
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# Java多数据源查看当前数据源
在Java应用程序中,尤其是在使用Spring框架时,使用多个数据源是一种常见的需求。不同的数据源可用于处理不同类型的数据或支持高可用性。同时,了解当前使用的数据源对于调试和监控至关重要。这篇文章将介绍如何在Spring应用中查看当前的数据源,并提供相关的代码示例。
## 引言
在使用多数据源的情况下,通常需要对数据源名称和当前连接状态进行监控。这样能够帮
思路自定义一个注解 @DataSource,将来可以将该注解加在 service 层方法或者类上面,表示方法或者类中的所有方法都使用某一个数据源。对于第一步,如果某个方法上面有 @DataSource 注解,那么就将该方法需要使用的数据源名称存入到 ThreadLocal。自定义切面,在切面中解析 @DataSource 注解,当一个方法或者类上面有 @DataSource 注解的时候,将 @Da
首先定义一个AbstractRoutingDataSource,Spring给我们留了这样的接口,让我们方便的定义怎么切换数据源:public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource {
Logger logger = Logger.getAnonymousLogger();
@Override
protect