前言本文介绍适配器模式，源码分析spring aop, jpa, mvc中的适配器模式 适配器模式适配器模式(Adapter Pattern)：将一个接口转换成客户希望的另一个接口，使接口不兼容的那些类可以一起工作，其别名为包装器(Wrapper)。适配器模式既可以作为类结构型模式，也可以作为对象结构型模式。在适配器模式中，我们通过增加一个新的适配器类来解决接口不兼容的问题，使得原本没有任何关系
在使用 Apache Spark 处理大数据时，有时候我们需要进行自定义数据源的实现，以适应特定数据的访问和管理需求。其中，`BaseRelation` 是 Spark DataSource API 的核心组成部分，了解它的实现能够帮助我们更好地扩展 Spark 的能力。本文将展示如何自定义 `BaseRelation` 并解决相关问题。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境的搭建。
# 自定义 Java 数据源 (DataSource) 的实现指南
在 Java 项目中，自定义 DataSource 可以帮助我们灵活地管理数据库连接。本文将逐步带你实现自定义 DataSource，并介绍每一步的具体实现和代码。以下是整个流程的概述：
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建自定义 DataSource 类 |
| 2
DataSource 自定义参数 Java 是一个在开发和部署 Java 应用程序中常见的需求，尤其是在使用数据库的情况下。通过自定义 DataSource 的参数，我们可以更好地调整性能、提高资源利用率，并简化管理过程。接下来，就让我来为大家阐述如何解决“DataSource 自定义参数 Java”相关问题的过程。
### 背景定位
在许多企业中，数据源的性能直接影响到应用的稳定性及响应速度。
1、 需求 增量导入elasticsearch的数据到kafka。2、 解决方式 1） 自定义一个flume的essource 2）使用spark 的 es rdd 3） 自定义flink的es source
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2024-01-27 14:14:18
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默认情况下，Spark 可以将一个作业切分多个任务后，发送给 Executor 节点并行计算，而能 够并行计算的任务数量我们称之为并行度。这个数量可以在构建 RDD 时指定。 但是切分任务的数量不一定等于并行执行的任务数量，比如当节点资源数量小于切分数量时。 在 Spark 中创建 RDD 的创建方式可以分为四种：一、从集合（内存）中创建 RDD1.从集合中创建RDD使用makeRDD方法//*号
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2023-09-06 17:55:12
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Spark—通过集合创建RDD指定分区数源码分析首先来看一下通过集合创建RDD指定分区数的代码：object test03_RDDmem {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test03_RD
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2023-11-27 16:45:10
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一、为什么需要自定义RDD 1. spark提供了很多方法读数据源，比如我们当前可以从hdfs文件、jdbc、mongo、hbase等等将数据包装成RDD供我们后续进行处理。如果我们想要读memcache中的数据恐怕就没有现成的了，需要我们自己实现自己的RDD。 2. RDD是一种弹性分布式数据
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2023-12-27 11:12:58
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要配置自己的数据源，请在配置中定义该类型的@Bean。Spring Boot将在任何需要的地方重用数据源，包括数据库初始化.Spring Boot提供了一个实用工具构建器类DataSourceBuilder，可用于创建一个标准数据源(如果它位于类路径中)。 构建器可以根据类路径中可用的内容检测要使用的内容。它还可以根据JDBC url自动检测驱动程序。DataSourceBuilder提
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2024-04-09 13:28:26
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一. 扫描Bean1. 概述 之前，我们通过构造一个IOC容器来获取Bean，每个Bean对象都要添加@Bean注解，当Bean对象比较多的时候非常麻烦。这里我们使用@ComponentScan和@Component注解进行扫描装配Bean。2. @Component注解 这个注解用于
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2023-10-25 15:30:11
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Actions算子本质上在Actions算子中通过SparkContext执行提交作业的runJob操作，触发了RDD DAG的执行。1．无输出(1)foreach(f)对RDD中的每个元素都应用f函数操作，不返回RDD和Array，而是返回Uint。图3-25表示foreach算子通过用户自定义函数对每个数据项进行操作。本例中自定义函数为println()，控制台打印所有数据项。2．HDFSsa
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2024-03-05 04:28:47
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背景我根据算子输入输出之间的关系来理解算子分类：UDF——输入一行，输出一行 UDAF——输入多行，输出一行 UDTF——输入一行，输出多行本文主要是整理这三种自定义算子的具体实现方式 使用的数据集——用户行为日志user_log.csv，csv中自带首行列头信息，字段定义如下： 1. user_id | 买家id 2. item_id | 商品id 3. cat_id | 商品类别id 4. m
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2023-08-14 14:30:23
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概要关于source数据源，在flink 官网上介绍了很多对接方式、例如socket、elements、collect等常见的source，可以见下面链接：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.12/zh/dev/connectors/。在这里要说的是自定义source，通过addsource类接入。public class
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2023-10-17 20:54:54
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#include <iostream>
#include<stdio.h>
#include<windows.h>
#include<conio.h>
#include<time.h>
#include<math.h>
#include <fstream>
#include <cstdlib&g
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2024-01-20 14:54:04
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我们知道，当我们在springboot项目中引入了actuator模块之后，可以通过暴露的端口来获取系统相关信息：<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuat
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2024-03-25 22:36:15
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在学习Hive的时候我们已经了解到当内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数(UDF:user defined function)用户自定义函数类别分为以下三种：1).UDF：输入一行，返回一个结果(一对一)，在上篇案例 使用SparkSQL实现根据ip地址计算归属地二 中实现的自定义函数就是UDF，输入一个十进制的ip地址，返回一个省份2).UDTF：输入一行，返回多
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2023-10-11 09:29:26
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package inpvimport org.apache.spark.Partitionerclass PvPartitioner(numParts: Int) extends Partitioner { override def numPartitions: Int = numParts override def getPartition(key: Any): Int = {
原创
2023-04-14 10:33:41
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# 学习如何实现 Spark 自定义 UDF
在这篇文章中，我们将一起学习如何在 Apache Spark 中实现自定义用户定义函数（UDF）。无论你是刚入行的新手，还是有经验的开发者，自定义 UDF 都是数据处理中的一个非常重要的工具。通过自定义 UDF，你可以在 Spark 的 DataFrame 中执行特定的业务逻辑。下面我们将逐步进行学习。
## 实现自定义 UDF 的步骤
| 步骤
原创
2024-10-23 05:19:44
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# Spark 自定义 Iterator 的探索
在大数据处理领域，Apache Spark 扮演了重要的角色。Spark 提供了强大的分布式计算能力和灵活的数据处理功能，让开发者可以处理不同的数据源。然而，在某些情况下，我们可能需要自定义数据迭代器，以实现更优的数据处理逻辑。本文将探讨如何在 Spark 中自定义 Iterator，并提供代码示例。
## 什么是 Iterator？
在编程
# 如何实现 Spark 自定义 Filter
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的框架。在 Spark 中，我们经常需要过滤数据，以便得到我们需要的子集。通过自定义 Filter，我们能够根据特定的条件自由地筛选数据。这篇文章将会详细介绍如何实现 Spark 自定义 Filter，适合刚入行的小白学习。
## 流程概览
下面是实现自定义 Filter 的基本流程：
