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qianhao123:
...
采用gradle构建和发布bboss方法介绍 -
qianhao123:
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采用gradle构建和发布bboss方法介绍 -
yin_bp:
欢迎大家参与working
高性能elasticsearch ORM开发库使用介绍 -
qq641879434:
万分感谢
bboss 持久层sql xml配置文件编写和加载方法介绍 -
yin_bp:
qq641879434 写道怎么设置配置文件 可以查看执行的S ...
bboss 持久层sql xml配置文件编写和加载方法介绍
bboss kafka组件使用介绍
本文使用的实例对应的gradle源码工程git访问地址:
http://git.oschina.net/bboss/bestpractice
testkafka子工程地址
http://git.oschina.net/bboss/bestpractice/tree/master/testkafka
bboss kafka组件作用
1.导入bboss kafka组件
maven坐标
gradle坐标
其中kafka2x可以是1.1.0,2.3.0.2.7.0,2.8.0等,具体根据kafka服务端版本来选择
2.使用kafka producer,发送消息
2.1 kafka producer配置
编写kafka.xml配置文件,放到classpath跟路径下面
相关配置说明:
bootstrap.servers kafka服务器地址配置
value.serializer kafka消息序列化插件配置
key.serializer kafka消息key序列化插件配置
f:sendDatatoKafka="true" 是否启动消息发送功能,false 禁用,true 启用
f:sendAsyn="true" 控制组件是否异步发送消息,默认为true
workerThreadSize 异步发送消息线程池,默认100
workerThreadQueueSize 异步发送消息队列,默认10240
2.2 发送kafka消息
发送kafka消息相关组件:
org.frameworkset.plugin.kafka.KafkaUtil
org.frameworkset.plugin.kafka.KafkaProductor
KafkaUtil组件加载配置文件并获取KafkaProductor ,通过KafkaProductor 发送kafka消息
异步方式发送消息
<property name="workerThreadSize" value="100"/>
<property name="workerThreadQueueSize" value="10240"/>
<property name="kafkaproductor"
class="org.frameworkset.plugin.kafka.KafkaProductor"
init-method="init"
f:sendDatatoKafka="true"
f:sendAsyn="true"
f:productorPropes="attr:productorPropes"/>
通过api控制是否异步发送消息:
//异步方式发送消息
productor.send("blackcat",3l,"aaa",true);
productor.send("blackcat",4l,"bbb",true);
//同步方式发送消息
productor.send("blackcat",5l,"aaa",false);
productor.send("blackcat",6l,"bbb",false);
3.接收和处理kafka消息
3.1 kafka consumer配置
新建kafkaconsumer.xml文件,放到classpath根路径下面
配置说明:
storeService 配置消息处理组件
zookeeper.connect 配置管理kafka服务器和消息的zookeeper集群地址
f:topic="blackcat" 消费的kafka topic
f:partitions="4" topic对应的分区数,决定并行处理消息的工作线程
f:batchsize="-1" 批处理消息条数,-1禁用批处理,>0时按照批处理方式按批次提交消息给storeservice组件
f:checkinterval="10000" 指定批处理消息接收最大等待时间,单位毫秒。按照批处理方式时,如果超过checkinterval指定的时间,到达的消息没有到达batchsize,则强制提交处理当前批次的数据到storeservice组件
3.2 接收和处理消息
接收和处理消息相关组件:
org.frameworkset.plugin.kafka.KafkaConsumer
org.frameworkset.plugin.kafka.StoreService
编写消息处理组件,处理组件需要实现接口
org.frameworkset.plugin.kafka.StoreService
//按条处理数据
public void store(MessageAndMetadata<byte[], byte[]> message) throws Exception ;
public void closeService();
//按批处理消息
public void store(List<MessageAndMetadata<byte[], byte[]>> messages) throws Exception
StoreServiceTest实现:
3.3 加载kafka consumer配置并启动消息接收线程
本文使用的实例对应的gradle源码工程git访问地址:
http://git.oschina.net/bboss/bestpractice
testkafka子工程地址
http://git.oschina.net/bboss/bestpractice/tree/master/testkafka
bboss kafka组件作用
- 快速配置kafka客户端和消费者
- 发送数据到kafka
- 从kafka接收和处理数据(支持批量消息处理和按条处理)
1.导入bboss kafka组件
maven坐标
<dependency> <groupId>com.bbossgroups.plugins</groupId> <artifactId>bboss-plugin-kafka2x</artifactId> <version>6.1.0</version> </dependency> 参考下面gradle补充kafka依赖包...
gradle坐标
api 'com.bbossgroups.plugins:bboss-plugin-kafka:6.1.0' api ( [group: 'org.apache.kafka', name: 'kafka_2.12', version: "${kafka2x}", transitive: true], ){ exclude group: 'log4j', module: 'log4j' exclude group: 'org.slf4j', module: 'slf4j-log4j12' } api ([group: 'org.apache.kafka', name: 'kafka-tools', version: "${kafka2x}", transitive: true],){ exclude group: 'log4j', module: 'log4j' exclude group: 'org.slf4j', module: 'slf4j-log4j12' exclude group: 'org.eclipse.jetty', module: 'jetty-server' exclude group: 'org.eclipse.jetty', module: 'jetty-servlets' exclude group: 'org.eclipse.jetty', module: 'jetty-servlet' exclude group: 'org.glassfish.jersey.containers', module: 'jersey-container-servlet' } api ([group: 'org.apache.kafka', name: 'kafka-clients', version: "${kafka2x}", transitive: true],){ exclude group: 'log4j', module: 'log4j' exclude group: 'org.slf4j', module: 'slf4j-log4j12' } api ([group: 'org.apache.kafka', name: 'kafka-streams', version: "${kafka2x}", transitive: true],){ exclude group: 'log4j', module: 'log4j' exclude group: 'org.slf4j', module: 'slf4j-log4j12' }
其中kafka2x可以是1.1.0,2.3.0.2.7.0,2.8.0等,具体根据kafka服务端版本来选择
2.使用kafka producer,发送消息
2.1 kafka producer配置
编写kafka.xml配置文件,放到classpath跟路径下面
<properties> <property name="productorPropes"> <propes> <property name="value.serializer" value="org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"> <description> <![CDATA[ 指定序列化处理类,默认为kafka.serializer.DefaultEncoder,即byte[] ]]></description> </property> <property name="key.serializer" value="org.apache.kafka.common.serialization.LongSerializer"> <description> <![CDATA[ 指定序列化处理类,默认为kafka.serializer.DefaultEncoder,即byte[] ]]></description> </property> <property name="compression.type" value="gzip"> <description> <![CDATA[ 是否压缩,默认0表示不压缩,1表示用gzip压缩,2表示用snappy压缩。压缩后消息中会有头来指明消息压缩类型,故在消费者端消息解压是透明的无需指定]]></description> </property> <property name="bootstrap.servers" value="hadoop85:9092,hadoop86:9092,hadoop88:9092"> <description> <![CDATA[ 指定kafka节点列表,用于获取metadata(元数据),不必全部指定]]></description> </property> </propes> </property> <property name="workerThreadSize" value="100"/> <property name="workerThreadQueueSize" value="10240"/> <property name="kafkaproductor" class="org.frameworkset.plugin.kafka.KafkaProductor" init-method="init" f:sendDatatoKafka="true" f:sendAsyn="true" f:productorPropes="attr:productorPropes"/> </properties>
相关配置说明:
bootstrap.servers kafka服务器地址配置
value.serializer kafka消息序列化插件配置
key.serializer kafka消息key序列化插件配置
f:sendDatatoKafka="true" 是否启动消息发送功能,false 禁用,true 启用
f:sendAsyn="true" 控制组件是否异步发送消息,默认为true
workerThreadSize 异步发送消息线程池,默认100
workerThreadQueueSize 异步发送消息队列,默认10240
2.2 发送kafka消息
发送kafka消息相关组件:
org.frameworkset.plugin.kafka.KafkaUtil
org.frameworkset.plugin.kafka.KafkaProductor
KafkaUtil组件加载配置文件并获取KafkaProductor ,通过KafkaProductor 发送kafka消息
KafkaProductor productor = KafkaUtil.getKafkaProductor("kafkaproductor"); productor.send("blackcat",//kafka topic 1l, //message key "aaa");//message productor.send("blackcat", //kafka topic "bbb"); //message
异步方式发送消息
<property name="workerThreadSize" value="100"/>
<property name="workerThreadQueueSize" value="10240"/>
<property name="kafkaproductor"
class="org.frameworkset.plugin.kafka.KafkaProductor"
init-method="init"
f:sendDatatoKafka="true"
f:sendAsyn="true"
f:productorPropes="attr:productorPropes"/>
通过api控制是否异步发送消息:
//异步方式发送消息
productor.send("blackcat",3l,"aaa",true);
productor.send("blackcat",4l,"bbb",true);
//同步方式发送消息
productor.send("blackcat",5l,"aaa",false);
productor.send("blackcat",6l,"bbb",false);
3.接收和处理kafka消息
3.1 kafka consumer配置
新建kafkaconsumer.xml文件,放到classpath根路径下面
<properties> <property name="consumerPropes"> <propes> <property name="group.id" value="test"> <description> <![CDATA[ 指定kafka group id]]></description> </property> <property name="zookeeper.session.timeout.ms" value="30000"> <description> <![CDATA[ 指定kafkazk会话超时时间]]></description> </property> <property name="auto.commit.interval.ms" value="3000"> <description> <![CDATA[ 指定kafka自动提交时间间隔]]></description> </property> <property name="auto.offset.reset" value="smallest"> <description> <![CDATA[ ]]></description> </property> <property name="zookeeper.connect" value="hadoop85:2181,hadoop86:2181,hadoop88:2181"> <description> <![CDATA[ 指定kafka节点列表,用于获取metadata(元数据),不必全部指定]]></description> </property> </propes> </property> <property name="kafkaconsumer" class="org.frameworkset.plugin.kafka.KafkaBatchConsumer" init-method="init" f:batchsize="-1" f:checkinterval="10000" f:productorPropes="attr:consumerPropes" f:topic="blackcat" f:storeService="attr:storeService" f:partitions="4" /> <property name="storeService" class="org.frameworkset.plugin.kafka.StoreServiceTest" /> </properties>
配置说明:
storeService 配置消息处理组件
zookeeper.connect 配置管理kafka服务器和消息的zookeeper集群地址
f:topic="blackcat" 消费的kafka topic
f:partitions="4" topic对应的分区数,决定并行处理消息的工作线程
f:batchsize="-1" 批处理消息条数,-1禁用批处理,>0时按照批处理方式按批次提交消息给storeservice组件
f:checkinterval="10000" 指定批处理消息接收最大等待时间,单位毫秒。按照批处理方式时,如果超过checkinterval指定的时间,到达的消息没有到达batchsize,则强制提交处理当前批次的数据到storeservice组件
3.2 接收和处理消息
接收和处理消息相关组件:
org.frameworkset.plugin.kafka.KafkaConsumer
org.frameworkset.plugin.kafka.StoreService
编写消息处理组件,处理组件需要实现接口
org.frameworkset.plugin.kafka.StoreService
//按条处理数据
public void store(MessageAndMetadata<byte[], byte[]> message) throws Exception ;
public void closeService();
//按批处理消息
public void store(List<MessageAndMetadata<byte[], byte[]>> messages) throws Exception
StoreServiceTest实现:
package org.frameworkset.plugin.kafka; import org.apache.kafka.common.serialization.LongDeserializer; import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer; import kafka.message.MessageAndMetadata; public class StoreServiceTest extends BaseStoreService { StringDeserializer sd = new StringDeserializer(); LongDeserializer ld = new LongDeserializer(); @Override public void store(List<MessageAndMetadata<byte[], byte[]>> messages) throws Exception { for(MessageAndMetadata<byte[], byte[]> message:messages){ String data = sd.deserialize(null,message.message()); long key = ld.deserialize(null, message.key()); System.out.println("key="+key+",data="+data); } } @Override public void closeService() { sd.close(); ld.close(); } @Override public void store(MessageAndMetadata<byte[], byte[]> message) throws Exception { String data = sd.deserialize(null,message.message()); long key = ld.deserialize(null, message.key()); System.out.println("key="+key+",data="+data); } }
3.3 加载kafka consumer配置并启动消息接收线程
BaseApplicationContext context = DefaultApplicationContext.getApplicationContext("kafkaconfumer.xml"); KafkaListener consumer = context.getTBeanObject("kafkaconsumer", KafkaListener.class); Thread t = new Thread(consumer); t.start();
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内容概要:本文详细介绍了ADAS(高级驾驶辅助系统)中四个主要功能模块的设计与实现,分别是自适应巡航控制系统(ACC)、前向碰撞预警系统(FCW)、自动紧急制动系统(AEB)和车道保持辅助系统(LKA)。文章不仅展示了各个系统的具体算法实现,如ACC中的PID控制、FCW中的TTC计算、AEB中的状态机设计和LKA中的PD控制器,还分享了许多实际开发中的经验和挑战,如参数调校、传感器融合、时间同步等问题。此外,文中还提到了一些有趣的细节,如在暴雨天气下LKA的表现优化,以及AEB系统在测试过程中遇到的各种corner case。 适合人群:汽车电子工程师、自动驾驶研究人员、嵌入式软件开发者。 使用场景及目标:帮助读者深入了解ADAS系统的工作原理和技术细节,掌握关键算法的实现方法,提高在实际项目中的开发和调试能力。 其他说明:文章通过生动的语言和具体的代码示例,使复杂的理论变得通俗易懂,有助于初学者快速入门并深入理解ADAS系统的开发流程。
内容概要:文章主要阐述了2023年中国高端制造业上市公司的发展概况,包括行业与区域两个维度的分布详情。从行业上看,高端制造业上市公司超过2400家,其中机械制造以628家的数量位居首位,电子(352家)和电力制造(336家)紧随其后,而像航空航天国防等也有一定的占比。从区域分布来看,广东、江苏、浙江三省处于领先地位,分别有410家、342家和199家,这表明东南沿海地区对于高端制造业的发展具有显著优势。数据来源于中国上市公司协会以及Wind。 适合人群:对中国经济结构、产业发展趋势感兴趣的读者,尤其是关注高端制造业发展的投资者、政策制定者及研究人员。 使用场景及目标:①帮助投资者了解中国高端制造业上市公司的行业布局,为投资决策提供参考依据;②为政策制定者提供数据支持,助力优化产业布局和发展规划;③供研究人员分析中国高端制造业的现状与未来发展趋势。 阅读建议:本文提供了丰富的数据和图表,读者应重点关注各行业的具体数据及其背后反映出的产业特点,同时结合区域分布情况,深入理解中国高端制造业的发展格局。
# 基于Python的机器学习算法实践 ## 项目简介 本项目旨在通过实践常用机器学习算法,提高数据挖掘和推荐系统的准确性,解决信息过载问题。应用场景包括电商、新闻、视频等网站,帮助用户更高效地获取所需信息。 ## 项目的主要特性和功能 数据挖掘实现多种数据挖掘算法,帮助用户从大量数据中提取有价值的信息。 机器学习算法包括常用的分类、回归、聚类等算法,提供详细的实现和示例程序。 推荐系统通过机器学习算法提高推荐系统的准确性,优化用户体验。 ## 安装使用步骤 1. 下载源码用户已下载本项目的源码文件。 2. 安装依赖 bash pip install r requirements.txt 3. 运行示例程序 bash python main.py 4. 自定义数据根据需要替换数据文件,重新运行程序以应用新的数据。
项目运行参考:https://blog.csdn.net/weixin_45393094/article/details/124645254 技术栈Springboot+Vue;此项目的参考文档 内容概要:本文档介绍了一款基于前后端分离架构的学生选课系统的设计与实现。系统采用Java语言作为后端开发语言,运用Spring Boot框架构建后端接口,前端使用Vue框架,设计模式上采用了MVVM模式,确保前后端分离。系统主要分为学生、教师和管理员三大功能模块,涵盖课程选择、成绩管理和信息发布等功能。需求分析部分详细描述了各模块的功能需求及性能需求,包括实用性、易用性和安全性。数据库设计部分详细说明了学生、教师、用户、课程和成绩等信息表的结构。系统实现章节则展示了各个模块的具体实现细节,包括登录验证、教师管理、学生管理、课程管理、公告设置及选课等功能的代码实现。 适合人群:计算机专业学生、有一定编程基础的研发人员或对前后端分离技术有兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解前后端分离架构在实际项目中的应用;②掌握Spring Boot与Vue框架结合开发的具体实现方法;③熟悉学生选课系统的核心功能,如选课、成绩管理、信息发布等;④学习如何设计和实现高效的数据库结构以支持系统功能。 阅读建议:本文档适合希望深入了解前后端分离架构及具体实现的读者。在阅读过程中,建议重点关注各模块的功能需求分析和技术实现细节,特别是代码示例部分,以加深对前后端分离架构的理解。同时,结合自身开发经验,思考如何优化现有系统功能,提高系统的稳定性和用户体验。