sparkjava是一个受Sinatra启发的微型Web框架,用于采用Java快速快速创建Web应用。
Spark(注意不要同Apache Spark混淆)的设计初衷是,可以简单容易地创建REST API或Web应用程序。它是一个灵活、简洁的框架,大小只有1MB。Spark允许用户自己选择设计应用程序的模板引擎以及选择最适合他们项目的库,比如,HTML解析功能就有Freemarker、Mustaches、Velocity、Jade、Handlebars、Pebble或Water等选项可供选择,而且很少需要配置或样板文件。不过,灵活简单的代价是,用户可选的功能减少。总之,Spark剔除了许多Java的臃肿之物,提供了一个最小化的、灵活的Web框架。但由于精简程度较高,它缺少了一些功能,不适合用于大型Web应用程序的开发。
Spark中的组件
Routes
在Spark程序中,其请求的处理都是由Route来完成的,一个Route由三部分组成:
1)一个动词,比如get,post,delete,trace等等
2)一个路径,比如前面的例子中的“/hello”
3)回调函数,比如前面的例子中的handle
另外需要注意的一点是,Spark在处理请求进行路径匹配的时候是优先匹配先出现的Route,也就是如果你的请求匹配到了多个Route,那么Spark会调用先出现的那个来处理请求。
Filters
除了Routes之外,Spark中另一个重要的组件就是Filter,filter分为before filter和after filter,两者分别可以在请求被Routes处理之前和被Routes处理之后获取Request或者对Response进行修改,
Built for productivity
Spark Framework is a simple and expressive Java/Kotlin web framework DSL built for rapid development. Sparks intention is to provide an alternative for Kotlin/Java developers that want to develop their web applications as expressive as possible and with minimal boilerplate. With a clear philosophy Spark is designed not only to make you more productive, but also to make your code better under the influence of Spark’s sleek, declarative and expressive syntax.
Lets you take full advantage of the JVM
The JVM offers one of the biggest programming ecosystems in the world. It has a lot of Java web frameworks, but pure Java web development has traditionally been very cumbersome. If you love the JVM, but hate verbose code and frameworks, Spark is the web framework for you. It will have you up and running in minutes, and you can even use it with Groovy or Kotlin or whatever you want. Spark is an expressive, lightweight and unopinionated pure Java (and Kotlin) web framework that doesn’t get in your way, unlike in other web frameworks, you can structure your application as you want.
Microservices, microservices everywhere!
2015 was the year of microservice hype, and now that you’re getting around to looking into it you’re about to realize that Spark is great for microservices. Microservices work best with micro frameworks, and Spark has your REST API ready to serve JSON in less than ten lines of code. Spark is mainly used for creating REST API’s, but it also supports a multitude of template engines. Why not create one Spark application for your backend and one for your frontend?
相关推荐
这个名为"java+大数据相关框架实战项目(Hadoop, Spark, Storm, Flink).zip"的压缩包文件,包含了四个核心的大数据处理框架——Hadoop、Spark、Storm和Flink的实战项目源码,这些框架都是Java开发的,用于解决大规模...
Spark Core提供了分布式任务调度和内存管理的基础框架;Spark SQL用于结构化数据处理,可以与Hive、HDFS等数据源交互;Spark Streaming处理实时流数据;MLlib则是机器学习库。 在Java中开发Spark程序,你需要引入...
在本文中,我们将深入探讨如何使用Java语言来操作Apache Spark,这是一个强大的分布式计算框架,广泛应用于大数据处理领域。首先,我们需要理解Java与Spark的结合如何为数据处理提供便利。 一、Java连接Spark 1. *...
根据给定文件的信息,本文将详细介绍25个经典Spark算子的Java实现,并结合详细的注释及JUnit测试结果,帮助读者更好地理解Spark算子的工作原理及其应用方式。 ### Spark算子简介 在Apache Spark框架中,算子是用于...
Spark是一个基于java的微型web框架,与大数据处理框架同名,不要下错了。这个框架可以用java来开发小型的web应用,用起来很方便。这个文档对应的spark版本是2.7.1,开发时请使用java8以上的版本。
内存计算框架Spark实战的知识点主要包括Spark集群模式、资源调度、分布式计算节点等方面的内容。具体而言,Spark集群模式分为独立模式(Standalone)、YARN模式和Mesos模式。在这之中,独立模式(Standalone)是...
本项目是基于Java的Spark数据处理示例设计源码,共包含157个文件,其中主要...项目旨在通过Java编程语言和Spark框架,展示如何使用Spark进行数据处理,提供一系列数据处理示例,帮助开发者理解和掌握Spark的使用方法。
一个完善的Spark Streaming二次封装开源框架,包含:实时流任务调度、kafka偏移量管理,web后台管理,web api启动、停止spark streaming,宕机告警、自动重启等等功能支持,用户只需要关心业务代码,无需关注繁琐的...
1. **Spark API**:详细解释Spark编程接口,包括Scala、Java、Python和R版本。 2. **部署模式**:本地模式、Standalone模式、YARN和Kubernetes的配置和使用。 3. **最佳实践**:如何优化Spark应用的性能,如调整...
在本项目实战中,我们将探讨如何使用Java编程语言,结合Spark和Hive,将Hive中的数据高效地导入到ElasticSearch(ES)中,并利用ES的别名机制实现数据更新的平滑过渡。以下是对这个流程的详细解析: 1. **Hive数据...
Java分布式ETL(Extract, Transform, Load)框架是用于大数据处理的一种关键技术,它涉及从各种数据源抽取数据,经过转换处理后,加载到目标存储系统的过程。在Java中,实现分布式ETL可以利用多线程、分布式计算以及...
本项目涉及的核心知识点包括Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming,同时结合了Scala和Java编程语言,以及Maven构建工具,实现了混合框架的搭建。下面将详细阐述这些关键点。 1. **Spark Core**:作为Spark的基础...
在大数据处理领域,Apache Spark作为一个快速、通用且可扩展的计算框架,被广泛用于各种数据处理任务,包括词频统计。本示例将探讨如何使用Java API来实现Spark的Wordcount功能,即对文本文件中的单词进行配对计数。...
该项目主要展示了Spark大数据框架的基本使用,用于分析数据,支持的数据类型包括Excel和MySQL。适合用于学习和实践Java、JavaScript、CSS和HTML技术,以及开发基于Spark的大数据分析相关的系统。
Spark随机森林是一种基于分布式计算框架Apache Spark的机器学习算法,主要用在分类和回归任务中。随机森林由多个决策树组成,每个决策树通过投票或平均来决定最终预测结果,以此提高模型的准确性和鲁棒性。在这个...
在Java开发者学习使用Spark的过程中,了解Java的面向对象编程原则、多线程处理、集合框架等基础知识是基础。同时,为了更有效地利用Spark进行大数据处理,还需要熟悉Hadoop生态系统的其它组件,比如HDFS、HBase等。 ...
Spark 2.1.0是Apache Spark的一个重要版本,它为大数据处理提供了高效、易用的计算框架。在Java API方面,Spark提供了丰富的类库,使得开发者能够利用Java语言便捷地构建分布式数据处理应用。本篇文章将深入探讨...
该项目名为“基于Java实现Spark2x新闻网大数据实时分析可视化系统”,是一个综合性的大数据处理与可视化解决方案,主要利用Java和Spark2x技术栈进行构建。在实际的企业环境中,此类项目对于实时处理海量新闻数据,...
Spark 2.0.1是Apache Spark的一个重要版本,它为大数据处理提供了高效、易用的框架。在Java API方面,Spark提供了丰富的类库和接口,使得开发人员能够利用Java语言方便地进行分布式计算。本资源是关于Spark 2.0.1 ...
Spark则是一个用于大规模数据处理的快速、通用和可扩展的开源框架。通过Java API与Spark交互,开发者可以利用Spark的并行计算能力,实现对大数据集的高效处理。 2. 大数据分析:在淘宝这个电子商务平台上,产生的...