ruoyi+Hadoop+hbase实现大数据存储查询

news2024/9/23 13:18:25

前言

有个现实的需求，数据量可能在100亿条左右。现有的数据库是SQL Server，随着采集的数据不断的填充，查询的效率越来越慢（现有的SQL Server查询已经需要数十秒钟的时间），看看有没有优化的方案。

考虑过SQL Server加索引、分区表、分库分表等方案，但数据量增长太快，还是很快就会遇到瓶颈，因此需要更优化的技术。在众多的NOSQL和大数据技术之下，针对此场景，主要考虑了两种方案：

  1. MongoDB：json文档型数据库，可以通过集群拓展。但更适合列比较复杂的场景快速查询。

  2. Hadoop：大数据领域的瑞士军刀，周边有很多相配套的工具可以使用，后期拓展性较强。

因为此需求只是简单的根据编码找到对应的卷号，因此最终选择Hadoop实现。

部署Hadoop

直接去官方下载，https://hadoop.apache.org/。

要注意版本的问题，版本不匹配会带来很多麻烦。我这里选择的是hadoop 3.3.4的版本。

步骤：

  1. 找到hadoop对应版本的winutils.exe、hadoop.dll文件

复制hadoop 3.3.4版本对应的winutils.exe和hadoop.dll文件到hadoop的bin文件夹下面。同步复制这两个文件，到C:\Windows\System32下面。

这两个文件可以去github上面搜索，一定要注意跟你的hadoop版本一致，否则不通过。

  1. 文件配置（下面的配置文件都在 hadoop 3.3.4/etc/hadoop 文件夹内）

a). hadoop-env.cmd文件配置

set JAVA_HOME=C:\Users\Administrator\.jdks\corretto-11.0.21

注意：这里的JAVA_HOME是指向的openjdk（开源）的版本，oracle的jdk用不起来。必须要安装openjdk。
b). core-site.xml

<configuration>
    <property> 
        <name>fs.defaultFS</name> 
        <value>hdfs://localhost:9000</value> 
    </property>
</configuration>

c). hdfs-site.xml

<configuration>
    <property> 
        <name>dfs.replication</name> 
        <value>1</value> 
    </property> 
    <property> 
        <name>dfs.namenode.name.dir</name> 
        <value>/hadoop-3.3.4/data/namenode</value> 
    </property> 
    <property> 
        <name>dfs.datanode.data.dir</name> 
        <value>/hadoop-3.3.4/data/datanode</value> 
    </property> 
</configuration>

d). yarn-site.xml

<configuration>
    <property> 
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> 
        <value>mapreduce_shuffle</value> 
    </property> 
    <property> 
        <name>yarn.nodemanager.auservices.mapreduce.shuffle.class</name> 
        <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value> 
    </property> 
</configuration>
  1. 配置环境变量
    在这里插入图片描述
    再添加到Path，%HADOOP_HOME%\bin
    可以在控制台输入：hadoop version，验证是否安装配置正确
    在这里插入图片描述
    最后在控制台输入：start-all.cmd ，启动Hadoop。没有错误信息，表示Hadoop启动成功。
    在这里插入图片描述

部署Hbase

安装Hbase可以到官网下载：https://hbase.apache.org/。

同样要非常关注版本的问题，因为我上面选择的Hadoop是3.3.4，与之配套的Hbase的版本是2.5.5。

步骤：

  1. 将之前下载的winutils.exe和hadoop.dll文件拷贝到 hbase的bin目录下，比如我的：E:\hbase-2.5.5\bin。

  2. 文件配置

在hbase的conf目录下，打开hbase-site.xml文件，添加如下内容：

<configuration>
  <property>
    <name>hbase.rootdir</name>
    <value>file:///E:/hbase-2.5.5/root</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.cluster.distributed</name>
    <value>false</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
    <value>127.0.0.1</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.tmp.dir</name>
    <value>./tmp</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.unsafe.stream.capability.enforce</name>
    <value>false</value>
  </property>
</configuration>

按照上述的配置说明，在hbase目录下，添加root和tmp文件夹。

3.配置环境变量（此处省略，参考上面的hadoop的截图）

找到hbase的bin目录下的start-hbase.cmd文件，双击启动。

hbase启动完成后的界面：
在这里插入图片描述

基于若依进行二次开发

直接引用ruoyi的项目，在里面添加功能，当然首先需要导入相应的jar包（这些jar包在hadoop和hbase里面都有，直接引用即可）。
在这里插入图片描述
当然下面还有引用的jar包，这里就不截图了，供参考。
在这里插入图片描述
该项目基于SpringBoot框架，实现了基于HDFS、hbase的基础功能。

控制器代码如下：

package com.ruoyi.web.controller.roll;

import com.ruoyi.common.core.controller.BaseController;
import com.ruoyi.common.core.domain.R;
import com.ruoyi.common.core.domain.entity.SysRole;
import com.ruoyi.common.core.page.TableDataInfo;
import com.ruoyi.common.roll.RollEntity;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.client.coprocessor.AggregationClient;
import org.apache.hadoop.hbase.client.coprocessor.LongColumnInterpreter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.*;
import org.apache.shiro.authz.annotation.RequiresPermissions;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.util.StopWatch;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
import java.net.MalformedURLException;
import java.net.URL;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.FsUrlStreamHandlerFactory;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.hbase.Cell;
import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil;
import org.apache.hadoop.hbase.CompareOperator;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.MasterNotRunningException;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.ZooKeeperConnectionException;
import org.apache.hadoop.hbase.exceptions.DeserializationException;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

@Controller
@RequestMapping("/roll")
public class RollController extends BaseController {
    private String prefix = "/roll";

    /**
     * 新增角色
     */
    @GetMapping("/add")
    public String add() {
//        long count = rowCountByCoprocessor("mytb");
//        System.out.println("总记录数->>>"+count + "");
        return prefix + "/add";
    }

    @PostMapping("/list")
    @ResponseBody
    public TableDataInfo list(String inputEPC) {
//        startPage();
//        List<SysRole> list = roleService.selectRoleList(role);

        //String epc = "E280117020000333BF040B34";
        //String epc = "E280119120006618A51D032D"; //查询的EPC
        String epc = inputEPC;
        String tableName = "mytb";
        String columnFamily = "mycf";

//        create(tableName, columnFamily);
//        insert(tableName,columnFamily);

        long startTime = System.currentTimeMillis();
        //E280119120006BEEA4E5032
        String reVal = query(tableName, columnFamily, epc);
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("卷号查询时间为：" + (endTime - startTime) + "ms");
        RollEntity model = new RollEntity();
        model.epc = epc;
        model.rollName = reVal;
        model.searchTime = (endTime - startTime) + "ms";
        List<RollEntity> list = new ArrayList<>();
        list.add(model);
        return getDataTable(list);
    }

    // 创建表
    public static void create(String tableName, String columnFamily) {
        Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
        conf.set("hbase.rootdir", "hdfs://localhost:9000/hbase");
        conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost");
        try {
            Connection conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);

            if (conn.getAdmin().tableExists(TableName.valueOf(tableName))) {
                System.err.println("Table exists!");
            } else {
                HTableDescriptor tableDesc = new HTableDescriptor(TableName.valueOf(tableName));
                try {
                    tableDesc.addFamily(new HColumnDescriptor(columnFamily));
                    conn.getAdmin().createTable(tableDesc);
                    System.err.println("Create Table SUCCESS!");
                } catch (IOException e) {
                    // TODO Auto-generated catch block
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        } catch (IOException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }
    }

    // 插入数据
    public static void insert(String tableName, String columnFamily) {
        Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
        conf.set("hbase.rootdir", "hdfs://localhost:9000/hbase");
        conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost");
        try {
            Connection conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);

            TableName tn = TableName.valueOf(tableName);
            Table table = conn.getTable(tn);
            try {

//                for (int i = 17742000; i <= 100000000; i++) {
//                    Put put = new Put(Bytes.toBytes("row" + i));
//                    put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("code"),
//                            Bytes.toBytes("E280119120006BEEA4E5032" + i));
//                    table.put(put);
//                }

//                Put put = new Put(Bytes.toBytes("E280119120006618A51D032D"));
//                put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("code"),
//                            Bytes.toBytes("CQ-230308009"));
//                table.put(put);

                Put put = new Put(Bytes.toBytes("E280117020000333BF040B34"));
                put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("code"),
                        Bytes.toBytes("CQ-230309002"));
                table.put(put);


                table.close();// 释放资源
                System.err.println("record insert SUCCESS!");
            } catch (Exception e) {
                // TODO Auto-generated catch block
                e.printStackTrace();
            }
        } catch (IOException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }
    }

    // 查询
    public static String query(String tableName, String columnFamily, String rowName) {

        String reVal = "";

        Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
        conf.set("hbase.rootdir", "hdfs://localhost:9000/hbase");
        conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost");
        try {
            Connection conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);

            TableName tn = TableName.valueOf(tableName);
            Table table = conn.getTable(tn);
            try {
                Get get = new Get(rowName.getBytes());
                Result r = table.get(get);
                for (Cell cell : r.rawCells()) {
                    String family = new String(CellUtil.cloneFamily(cell));

                    String qualifier = new String(CellUtil.cloneQualifier(cell));
                    String value = new String(CellUtil.cloneValue(cell));
                    System.out.println("列:" + family + ":" + qualifier + " 值:" + value);
                    reVal = value;
                    break;
                }
            } catch (Exception e) {
                // TODO Auto-generated catch block
                e.printStackTrace();
            } finally {
                conn.close();
            }
        } catch (IOException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }

        return reVal;
    }

    //过滤查询
    public static void queryFilter(String tableName, String columnFamily, String rowName, String value) {
        Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
        conf.set("hbase.rootdir", "hdfs://localhost:9000/hbase");
        conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost");

        try {
            Connection conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);

            TableName tn = TableName.valueOf(tableName);
            Table table = conn.getTable(tn);
            try {
                Scan scan = new Scan();
                Filter filter = new ValueFilter(CompareOperator.EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes(value)));
                scan.setFilter(filter);
                ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
                for (Result res : rs) {
                    System.out.println(res);
                }
            } catch (Exception e) {
                // TODO Auto-generated catch block
                e.printStackTrace();
            }
        } catch (IOException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }
    }

    //读取HDFS文件
    private static void readHDFSFileContents() {

        InputStream is = null;
        OutputStream os = null;
        BufferedInputStream bufferInput = null;
        BufferedOutputStream bufferOutput = null;
        try {
            is = new URL("hdfs://127.0.0.1:9000/myHadoop/1.txt").openStream();
            bufferInput = new BufferedInputStream(is);
            // IOUtils.copyBytes(is, os, 4096,false);

            byte[] contents = new byte[1024];

            int bytesRead = 0;
            String strFileContents = "";
            while ((bytesRead = is.read(contents)) != -1) {
                strFileContents += new String(contents, 0, bytesRead);
            }
            System.out.println(strFileContents);

        } catch (MalformedURLException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        } catch (IOException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // IOUtils.closeStream(is);
        }
    }

    //创建HDFS目录
    private static void createHDFSDirectory() {
        // TODO Auto-generated method stub
        try {
            Configuration conf = new Configuration();
            conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://127.0.0.1:9000");
            FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
            boolean result = fs.mkdirs(new Path("/myHadoop"));
            System.out.println(result);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    //查询Hbase有多少条记录
    public long rowCountByCoprocessor(String tablename){
        long count = 0;
        try {
            Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
            conf.set("hbase.rootdir", "hdfs://localhost:9000/hbase");
            conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost");

            Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
            //提前创建connection和conf
            Admin admin = connection.getAdmin();
            //admin.enableTable(TableName.valueOf("mytb"));
            TableName name=TableName.valueOf(tablename);
            //先disable表，添加协处理器后再enable表
            //admin.disableTable(name);
            HTableDescriptor descriptor = new HTableDescriptor(name); //admin.getTableDescriptor(name);
            //descriptor.setReadOnly(false);
            String coprocessorClass = "org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.AggregateImplementation";
            if (! descriptor.hasCoprocessor(coprocessorClass)) {
                descriptor.addCoprocessor(coprocessorClass);
            }
            //admin.modifyTable(name, descriptor);
            //admin.enableTable(name);

            //计时
            StopWatch stopWatch = new StopWatch();
            stopWatch.start();

            Scan scan = new Scan();
            AggregationClient aggregationClient = new AggregationClient(conf);

            //System.out.println("RowCount: " + aggregationClient.rowCount(name, new LongColumnInterpreter(), scan));

            count = aggregationClient.rowCount(name, new LongColumnInterpreter(), scan);
            stopWatch.stop();
            System.out.println("统计耗时：" +stopWatch.getTotalTimeMillis());
            connection.close();
        } catch (Throwable e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return count;
    }
}

最终效果

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1272635.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

解决webpack打包生成gz格式css/js文件没法在nginx使用的问题--全网唯一正确

解决webpack打包生成gz格式css/js文件没法在nginx使用的问题--全网唯一正确

本文绝对是全网解决这个问题唯一正确的文章&#xff0c;没有之一&#xff01; 很多人都说开启nginx gzip压缩&#xff0c;这些人完全是胡说八道&#xff01;你们到底懂不懂叫gzip压缩啊&#xff1f;&#xff01; 不信你就试试&#xff0c;如果css/js只有gz文件&#xff0c;ng…
阅读更多...
国外客户跟我要佣金，该给不该给？

国外客户跟我要佣金，该给不该给？

“Jack&#xff0c;这次你要是不帮我&#xff0c;我就死定了&#xff01;” 收到美国公司采购Antony的信息时&#xff0c;我有些哭笑不得&#xff0c;因为在我电脑屏幕上除了他的信息外&#xff0c;还有来自他公司监察部门的邮件&#xff1a; “jack先生&#xff0c;我们调查…
阅读更多...
Java+SSM springboot+MySQL家政服务预约网站设计en24b

Java+SSM springboot+MySQL家政服务预约网站设计en24b

随着社区居民对生活品质的追求以及社会老龄化的加剧&#xff0c;社区居民对家政服务的需求越来越多&#xff0c;家政服务业逐渐成为政府推动、扶持和建设的重点行业。家政服务信息化有助于提高社区家政服务的工作效率和质量。 本次开发的家政服务网站是一个面向社区的家政服务网…
阅读更多...
osgSim扩展库

osgSim扩展库

1.osgSim扩展库 osgSim是0SG的一个工具箱(NodeKit)&#xff0c;提供了仿真系统中以及染OpenFlight 数据库所需的特殊渲染功能&#xff0c;如地形高程图、光点节点和 DOF 变换节点等。 下面对一些可能会用到的类进行简单介绍。 1.1 DOFTransform类 osgSim::DOFTransform类是对 …
阅读更多...
冒泡排序算法是对已知的数列进行从小到大的递增排序。

冒泡排序算法是对已知的数列进行从小到大的递增排序。

题目描述冒泡排序算法是对已知的数列进行从小到大的递增排序每个实例输出两行&#xff0c;第一行输出第1轮结果, 第二行输出最终结果 它的排序方法如下: 1.对数列从头开始扫描&#xff0c;比较两个相邻的元素,如果前者大于后者,则交换两者位置 2.重复步骤1&#xff0c;直到没有…
阅读更多...
智能优化算法应用：基于旗鱼算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用：基于旗鱼算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用&#xff1a;基于旗鱼算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码 文章目录 智能优化算法应用&#xff1a;基于旗鱼算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.旗鱼算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MATLAB…
阅读更多...
go学习之json和单元测试知识

go学习之json和单元测试知识

文章目录 一、json以及序列化1.概述2.json应用场景图3.json数据格式说明4.json的序列化1&#xff09;介绍2&#xff09;应用案例 5.json的反序列化1&#xff09;介绍2&#xff09;应用案例 二、单元测试1.引子2.单元测试-基本介绍3.代码实现4.单元测试的细节说明5.单元测试的综…
阅读更多...
希亦、追觅和添可洗地机哪个好？3款热门洗地机测评

希亦、追觅和添可洗地机哪个好？3款热门洗地机测评

洗地机因为自身的超强清洁效果&#xff0c;能大大的降低家务清洁工作&#xff0c;所以近年来以及越来越成为家庭的标配家电。 地机选起来让人眼花缭乱&#xff0c;对于消费者来说&#xff0c;如何选择一台实用性价比高的洗地机已经是一个头疼的问题&#xff0c;看着宣传画面很…
阅读更多...
【玩转 EdgeOne】| 腾讯云下一代边缘加速CDN EdgeOne 是安全加速界的未来吗？

【玩转 EdgeOne】| 腾讯云下一代边缘加速CDN EdgeOne 是安全加速界的未来吗？

目录 前言边缘加速与安全加固边缘计算与CDN的融合EdgeOne优秀的安全特性EdgeOne卓越的性能表现灵活的配置和管理生态系统的支持与发展技术创新与未来展望EdgeOne试用结束语 前言 在当下互联网的迅猛发展的时刻&#xff0c;云计算和边缘计算技术的快速发展为网络加速领域带来了…
阅读更多...
10-微信小程序 图片 相机 二维码 动画相关API(实现选择相册、拍照、录像、动画)

10-微信小程序 图片 相机 二维码 动画相关API(实现选择相册、拍照、录像、动画)

10-微信小程序 图片 相机 二维码 动画相关API(实现选择相册、拍照、录像、动画) 文章目录 10.1选择图片wx.chooseImage(Object object)object.success 回调函数代码效果 10.2 预览图片wx.previewImage(Object object)代码效果 10.3 相机APICameraContext wx.createCameraContex…
阅读更多...
Python基础学习之包与模块详解

Python基础学习之包与模块详解

文章目录 前言什么是 Python 的包与模块包的身份证如何创建包创建包的小练习 包的导入 - import模块的导入 - from…import导入子包及子包函数的调用导入主包及主包的函数调用导入的包与子包模块之间过长如何优化 强大的第三方包什么是第三方包如何安装第三方包 总结关于Python…
阅读更多...
互联网计算机 IC 生态发展大揭秘，DFINITY 官方扶持计划全公开！

互联网计算机 IC 生态发展大揭秘，DFINITY 官方扶持计划全公开！

DFINITY 团队致力于推动去中心化的互联网计算机&#xff08;IC&#xff09;生态发展&#xff0c;拥有来自斯坦福大学、耶鲁大学、Google 等多领域专家&#xff0c;旨在建立高性能、低成本、开发者友好的生态系统。全球首个官方 DFINITY 实战指南现已上线&#xff0c;将带领更多…
阅读更多...
Python面向对象之成员相关知识总结

Python面向对象之成员相关知识总结

文章目录 前言一、成员1.1 变量1.2 方法1.3 属性 二、成员修饰符三、对象嵌套四、特殊成员关于Python技术储备一、Python所有方向的学习路线二、Python基础学习视频三、精品Python学习书籍四、Python工具包项目源码合集①Python工具包②Python实战案例③Python小游戏源码五、面…
阅读更多...
如何使用内网穿透实现无公网ip环境访问VScode远程开发

如何使用内网穿透实现无公网ip环境访问VScode远程开发

文章目录 前言1、安装OpenSSH2、vscode配置ssh3. 局域网测试连接远程服务器4. 公网远程连接4.1 ubuntu安装cpolar内网穿透4.2 创建隧道映射4.3 测试公网远程连接 5. 配置固定TCP端口地址5.1 保留一个固定TCP端口地址5.2 配置固定TCP端口地址5.3 测试固定公网地址远程 前言 远程…
阅读更多...
解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘xlrd‘

解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘xlrd‘

解决&#xff1a;ModuleNotFoundError: No module named ‘xlrd’ 文章目录 解决&#xff1a;ModuleNotFoundError: No module named xlrd背景报错问题报错翻译报错位置代码报错原因解决方法今天的分享就到此结束了 背景 在使用之前的代码时&#xff0c;报错&#xff1a; pin_r…
阅读更多...
智能优化算法应用：基于乌鸦算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用：基于乌鸦算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用&#xff1a;基于乌鸦算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码 文章目录 智能优化算法应用&#xff1a;基于乌鸦算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.乌鸦算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MATLAB…
阅读更多...
算法：双指针

算法：双指针

数组分块 题型特点&#xff1a;给一个数组&#xff0c;在某个规则下将数组划分成几个区间 解决&#xff1a;双指针&#xff08;数组中利用下标充当指针&#xff09; 283 移动0 定义两个指针 dest指针&#xff08;已处理区间内非0元素的最后一个位置&#xff09;cur指针&#…
阅读更多...
Windows系列：windows server 2016 下域环境的搭建（完整版）

Windows系列：windows server 2016 下域环境的搭建（完整版）

windows server 2016 下域环境的搭建&#xff08;完整版&#xff09; windows server 2016 下域环境的搭建在搭建之前简单介绍一下基础知识&#xff1a;一、环境介绍 &#xff1a;1.这里用拓扑图进行展示&#xff1a;2.所有环境配置如下 二、搭建主域&#xff1a;一. 创建主域1…
阅读更多...
【DDD】领域驱动设计总结——如何构造领域模型

【DDD】领域驱动设计总结——如何构造领域模型

文章目录 一 分离领域二 领域对象分类2.1 实体(ENTITY)2.2 值对象(VALUE OBJECT)2.3 服务(SERVICE)2.4 模块&#xff08;&#xff2d;ODULE&#xff09; 三 管理领域对象的生命周期3.1 聚合&#xff08;AGGREGATE&#xff09;3.2 工厂&#xff08;FACTORY&#xff09;3.3 存储库…
阅读更多...
再探Java集合系列—HashMap

再探Java集合系列—HashMap

前面我们已经针对LinkedList和ArrayList的底层原理进行了具体研究讨论&#xff0c;大家可以跳链接阅读哦~ 再探Java集合系列—ArrayList-CSDN博客 再探Java集合系列—LinkedList-CSDN博客 HashMap有哪些特征呢&#xff1f; value可以重复&#xff0c;key不能重复&#xff0c…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023