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01-01 08:00
后端
Spring——依赖注入
Spring——依赖注入,Spring——依赖注入依赖注入内容:依赖注入(DI)是一个过程,通过该过程,对象只能通过构造函数参数,或创建对象实例后在对象实例上设置的属性来定义其依赖关系。实例:当ClassA中用到了ClassB,这时需要在A中new一个B的对象b。当使用依赖注入时,只需要在A中定义一个私有的B的对象,然后通过IOC容器new一个B的对象b,再把b注入到A中来使用。好处:降低代码的耦
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01-01 08:00
后端
Spring 中 Xml 属性配置的解析过程
Spring 中 Xml 属性配置的解析过程,Spring中Xml属性配置的解析过程1工程概述1.1pom文件UTF-81.81.85.2.8.RELEASEjunitjunit4.13org.springframeworkspring-context${spring.version}org.projectlomboklombok1.16.20org.slf4jslf4j-api1.7.10ch.
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Spirng——注解实现Bean自动装配
Spirng——注解实现Bean自动装配,Spirng——注解实现Bean自动装配使用须知:1.导入约束:context约束2.配置注解的支持:context:annotation-config/<beansxmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-i
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SpringBoot+Vue使用——数据添加功能
SpringBoot+Vue使用——数据添加功能,SpringBoot+Vue使用——数据添加功能一、添加代码生成器用来自动为数据库映射类建立:mapper、service、controller注:代码生成器的写法,参考官方文档:https://mp.baomidou.com/packagecom.hanmh.utils;importcom.baomidou.mybatisplus.core.to
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Spring 中 Xml 属性配置的解析过程
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SpringMVC自定义兼容性HandlerMapping
,SpringMVC自定义兼容性HandlerMapping写在前面看到这篇博客时,默认你知道SpringMVC中HandlerMapping的作用,及前台请求到响应的的流转。感谢网上其他大佬博客给我的借鉴,博客地址这里忘记了。大家可以直接点击右上角进入我的SpringBoot项目查看源码,有用的话帮我点亮下呗。自定义Handler我有时候会考虑是否可以自定义HandlerMapping,可以参考
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Spring Boot 启动过程
Spring Boot 启动过程,SpringBoot启动过程一切从SpringApplication.run()开始,最终返回一个ConfigurableApplicationContext构造了一个SpringApplication对象,然后调用它的run方法。下面看下构造方法都做了什么1、推断Web应用类型(WebApplicationType),本例中是SERVLET2、设置Bootstr
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01-01 08:00
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Spark入门简介
Spark入门简介,这篇文章主要介绍了Spark的相关内容,算是对spark的初步涉猎,希望大家通过这篇文章能对spark有一定的了解,需要的朋友可以参考下。SPARKApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UCBerkeleyAMPlab(加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类HadoopMapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoo
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Spark的广播变量和累加器使用方法代码示例
Spark的广播变量和累加器使用方法代码示例,这篇文章主要介绍了Spark的广播变量和累加器使用方法代码示例,文中介绍了广播变量和累加器的含义,然后通过实例演示了其用法,需要的朋友可以参考下。一、广播变量和累加器通常情况下,当向Spark操作(如map,reduce)传递一个函数时,它会在一个远程集群节点上执行,它会使用函数中所有变量的副本。这些变量被复制到所有的机器上,远程机器上并没有被更新的变
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Spark自定义累加器的使用实例详解
Spark自定义累加器的使用实例详解,这篇文章主要介绍了Spark累加器的相关内容,首先介绍了累加器的简单使用,然后向大家分享了自定义累加器的实例代码,需要的朋友可以参考下。加器(accumulator)是Spark中提供的一种分布式的变量机制,其原理类似于mapreduce,即分布式的改变,然后聚合这些改变。累加器的一个常见用途是在调试时对作业执行过程中的事件进行计数。累加器简单使用Spark内
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