（点击进入专栏） 【1】idea添加mysql-jar包 【2】使用IDEA连接数据库，执行增删改操作。 【3】IDEA连接数据库，执行查询操作，返回结果集并输出。 【4】JDBC实战 水果库存系统 [设计阶段] 【5】 水果库存系统 [功能实现①]（接口实现类FruitDAOImpl） 【6】 水果库存系统 [功能实现②] 功能完善+使用效果 【7】 水果库存系统 [代码优化] 【8】连接数据库，执行批处理操作。 【9】数据库连接池：德鲁伊druid的使用
Spring Batch为批处理提供了一个轻量化的解决方案，它根据批处理的需要迭代处理各种记录，提供事物功能。但是Spring Batch仅仅适用于"脱机"场景，在处理的过程中不能和外部进行任何交互，也不允许有任何输入。
在开源项目及其相关社区把大部分注意力集中在基于 web 和 SOA 基于消息机制的框架中时，基于 Java 的批处理框架却无人问津，尽管在企业 T 环境中一直都有这种批处理的需求。但因为缺乏一个标准的、可重用的批处理框架导致在企业客户的IT系统中存在着很多一次编写，一次使用的版本，以及很多不同的内部解决方案。
Flink是一个分布式大数据计算引擎，可对有限流和无限流进行有状态的计算，支持Java API和Scala API、高吞吐量低延迟、支持事件处理和无序处理、支持一次且仅一次的容错担保、支持自动反压机制、兼容Hadoop、Storm、HDFS和YARN。
Spring Batch 作为 Spring 的子项目，是一款基于 Spring 的企业批处理框架。通过它可以构建出健壮的企业批处理应用。Spring Batch 不仅提供了统一的读写接口、丰富的任务处理方式、灵活的事务管理及并发处理，同时还支持日志、监控、任务重启与跳过等特性，大大简化了批处理应用开发，将开发人员从复杂的任务配置管理过程中解放出来，使他们可以更多地去关注核心的业务处理过程。
在开发java web项目时，我们需要用到tomcat作为服务器进行调试，tomcat可以嵌入idea，eclipse等开发工具中运行，当然其也可以直接运行，不需要借助开发工具。以下将介绍tomcat本地运行war包需要的配置，以及可能出现的问题。
cmd 的全称叫做：Command 。可以叫做命令行，也可以叫做终端。它原先是windows的Doc操作系统，就如同Linux系统中的命令输入界面。但是后面微软开发了windows 图形界面。但是还是保留了Doc的操作入口和一些基本指令。
虽然开源软件项目和相关社区把更多的注意力集中在基于web和微服务的体系结构框架上，但明显缺乏对可重用体系结构框架的关注，以适应基于java的批处理需求，尽管仍然需要在企业IT环境中处理此类处理。缺乏标准的、可重用的批处理体系结构导致了在客户企业IT功能中开发的许多一次性的内部解决方案的激增。
配置JAVA环境变量如下： 1.下载安装jdk 2.安装完成后，右击“我的电脑”，点击“属性”； 3.选择“高级”选项卡，windows 7选择左边的“高级系统设置”，点击“环境变量”；
在Flink批处理过程中不需要执行execute触发执行，在流式处理过程中需要执行env.execute触发程序执行。
近期，我们发现了一个Java Usage Tracker中的设计缺陷，可导致攻击者创建任意文件，注入指定参数，并实现本地权限提升。反之，该漏洞可以用于权限提升，从而使攻击者可以访问受漏洞影响系统中的资源，这些资源通常受到保护，或仅限于特定应用程序或用户才有权访问。
批处理顾名思义是批量处理大量数据，但是这个大量数据又不是特别大的大数据，比Hadoop等要轻量得多，适合企业单位人数薪资计算，财务系统月底一次性结算等常规数据批量处理。
使用 Java 语言生成了 Windows 系统中的 bat 批处理脚本 , 运行后出现中文乱码 ;
%~dp0 “d”为Drive的缩写，即为驱动器，磁盘、“p”为Path缩写，即为路径，目录
YUI Compressor 是一个用来压缩 JS 和 CSS 文件的工具，采用Java开发。
市场上的许多玩家已经建立了成功的MapReduce工作流程来每天处理以TB计的历史数据。但是谁愿意等待24小时才能获得最新的分析结果？这篇博文将向您介绍旨在利用批处理和流处理方法的Lambda架构。我们将利用Apache Spark（Core，SQL，Streaming），Apache Parquet，Twitter Stream等实时流数据快速访问历史数据。还包括清晰的代码和直观的演示！
大部分的业务系统其实都是IO密集型的系统，比如像我们面向B端提供摄像头服务，很多的接口其实就是将各种各样的数据汇总起来，展示给用户，我们的数据来源包括Redis、Mysql、Hbase、以及依赖的一些服务方的数据，并不涉及到太多复杂的计算逻辑。在过去的半年中，因为我们数据量和业务复杂性的增长，确实遇到了一些明显的性能问题，分析大部分问题的本质原因就是IO太慢了。 我们系统中最复杂的计算逻辑执行最慢也就微秒级，而调一次数据库最快也得1-2毫秒，有着2-3个数量级的差距。
Apache Flink（下简称Flink）项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星，其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注。本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性，希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解，对其他大数据系统开发者也能有所裨益。本文假设读者已对MapReduce、Spark及Storm等大数据处理框架有所了解，同时熟悉流处理与批处理的基本概念。 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等
由于之前做过的老项目中用的是通过JDBC直接连接oracle数据库，现在做一些接口程序，有的也是JDBC，总结记录了一些操作技巧，可以提高运行效率。
Flink是Apache的一个顶级项目，Apache Flink 是一个开源的分布式流处理和批处理系统。Flink 的核心是在数据流上提供数据分发、通信、具备容错的分布式计算。同时，Flink 在流处理引擎上构建了批处理引擎，原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。
在企业领域,有很多应用和系统需要在生产环境中使用批处理来执行大量的业务操作.批处理业务需要自动地对海量数据信息进行各种复杂的业务逻辑处理,同时具备极高的效率,不需要人工干预.执行这种操作通常根据时间事件(如月末统计,通知或信件),或者定期处理那些业务规则超级复杂,数据量非常庞大的业务,(如保险赔款确定,利率调整),也可能是从内部/外部系统抓取到的各种数据,通常需要格式化、数据校验、并通过事务的方式处理到自己的数据库中.企业中每天通过批处理执行的事务多达数十亿.
Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。百度百科
Flink提供三层API。 每个API在简洁性和表达性之间提供不同的权衡，并针对不同的用例。
Spring Batch是一个开源的、轻量级的批处理框架，它基于Spring框架构建，继承了Spring的诸多优点，如依赖注入、面向切面编程等。Spring Batch旨在简化批处理应用程序的开发，提供了一套丰富的功能来支持事务管理、作业调度、异常处理、日志记录等。
本文为 Flink SQL 系列文章的第二篇，前面对 Flink 1.9 Table 新架构及 Planner 的使用进行了详细说明，本文详细讲解 5 个 TableEnvironment 及其适用场景，并介绍 Flink 社区对 TableEnvironment 的未来规划。主要内容如下：
批处理技术，它读取一组文件作为输入，并生成一组新的文件作为输出。输出是 衍生数据（derived data） 的一种形式；即若需要，可通过再次运行批处理过程来重新创建数据集。我们看到了如何使用这个简单而强大的想法来建立搜索索引、推荐系统、做分析等。
熟悉 TiSpark 的人都知道，TiSpark 是 Spark 的一个插件，它其实就是给予了 Spark 能够去访问 TiDB 底层分布式存储引擎 TiKV 或者 TiFlash 的能力。之前我们一直在解决读的问题，写问题并没有付出太多的时间去解决。今天就给大家揭秘，我们是怎样使用 TiSpark 去实现海量数据批处理，然后写入到 TiDB 里面去的。
spring batch是spring提供的一个数据处理框架。企业域中的许多应用程序需要批量处理才能在关键任务环境中执行业务操作。这些业务运营包括：
在 Windows 中生成 bat 脚本时 , 必须输出 gb2312 编码的字符串 , 否则执行时会出现中文乱码 ;
原文地址：https://dzone.com/articles/getting-started-with-batch-processing-using-apache
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
JDBC提供了数据库batch处理的能力，在数据大批量操作（新增、删除等）的情况下能够大幅度提升系统的性能。我曾经接触的一个项目，在没有採用batch处理时，删除5万条数据大概要半个小时左右，后来对系统进行改造，採用了batch处理的方式，删除5万条数据基本上不会超过1分钟。看一段JDBC代码：
Apache Flink 是由 Apache 软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用 Java 和 Scala 编写的分布式流数据流引擎。Flink 以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink 的 流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink 的运行时本身也支持迭代算 法的执行。
今年秋招之前，我曾以为我以后会是一名Java开发，但是在真正的秋招过程中，我出轨了大数据(呵呵，男人！)，既然将它作为第一份职业，那就要好好来了解下它，要对现有的大数据的生态有个直观的理解，所以在此基础上列出自己的学习计划和自己的职业规划。在这里，要特别感谢韩顺平老师B站2020大数据公开课，受益匪浅，视频链接在参考文献中，感兴趣的小伙伴可以看看。
分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理、聚合和分析。它跟MapReduce一样是一种通用计算，但我们期望延迟在毫秒或者秒级别。这类系统一般采用有向无环图（DAG）。
Spring 是一个生态体系（也可以说是技术体系），是集大成者，它包含了 Spring Framework、Spring Boot、Spring Cloud 等（还包括Spring Cloud data flow、spring data、spring integration、spring batch、spring security、spring hateoas），我们常提到的 IOC、AOP 等概念实际上是来源于 Spring Framework。
这一版本的主要亮点包括：增加一项新的原生功能，即支持基于非预测型流量模式自动扩展流式应用；针对任务应用提供持续交付；批处理作业；以及组合任务等一系列亮点功能。最后，这个新版本还对指标和监控功能进行了基础性的重新设计，以展示应用现阶段状况并对数据流水线进行故障排除。
Mybatis有三种基本的Executor执行器，SimpleExecutor、ReuseExecutor、BatchExecutor。
flink是一款开源的大数据流式处理框架，他可以同时批处理和流处理，具有容错性、高吞吐、低延迟等优势，本文简述flink在windows和linux中安装步骤，和示例程序的运行。
Java也好, Tomcat也好, 都是很实用的啦, 早点掌握还是有必要的. 喜欢记得点赞哦, 有意见或者建议评论区哦, 当然暗中关注我也是可以的.
云计算和大数据密不可分，这里有必要详细讨论下我的老本行——大数据领域。未来几年，我们将很荣幸地见证大数据技术的容器化。首先我们用几篇文章深入地了解一下大数据领域的相关技术。
首先要想运行Flink，我们需要下载并解压Flink的二进制包，下载地址如下：https://flink.apache.org/downloads.html
Apache Beam是Google开源的，旨在统一批处理和流处理的编程范式，核心思想是将批处理和流处理都抽象成Pipeline、Pcollection、PTransform三个概念。Apache Beam本身是不具备计算功能的，数据的交换和计算都是由底层的工作流引擎（Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark, and Google Cloud Dataflow）完成，由各个计算引擎提供Runner供Apache Beam调用，而Apache Beam提供了Java、Python、Go语言三个SDK供开发者使用。
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，分享一下给大家。点击跳转到教程。
分布式流处理需求日益增加，包括支付交易、社交网络、物联网（IOT）、系统监控等。业界对流处理已经有几种适用的框架来解决，下面我们来比较各流处理框架的相同点以及区别。 分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理、聚合和分析。它跟MapReduce一样是一种通用计算，但我们期望延迟在毫秒或者秒级别。这类系统一般采用有向无环图（DAG）。 DAG是任务链的图形化表示，我们用它来描述流处理作业的拓扑。如下图，数据从sources流经处理任务链到sinks。单机可以运行DAG，但本篇文章主要聚焦在多台机器上运行D
上一期介绍了chfs文档共享服务器部署和使用教程，部署简单且使用方便，受到了很多人的喜爱；本期继续介绍一款跨平台网络文件传输系统kiftd，它即可以作为文件服务器、内部下载站，也可以作为网盘系统使用，因为它可以在线播放视频、听音乐、查看图片和文档等，部署简单只需有java就能运行了，且可以根据官方使用文档定制自己的个性化需求。
spring batch是spring提供的一个数据处理框架。企业域中的许多应用程序需要批量处理才能在关键任务环境中执行业务操作。 这些业务运营包括：
过去，TiDB 由于不支持存储过程、大事务的使用也存在一些限制，使得在 TiDB 上进行一些复杂的数据批量处理变得比较复杂。
深入比较 Apache Flink和 Apache Spark，探索它们在数据处理方面的差异和优势，以帮助您确定最适合的数据处理框架。
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