一、业务背景： 业务方需要搭建一套hbase集群，数据来源是hive表。 集群数据规模：每天4.5kw个key，420亿条左右数据，平均每个key每天1000个记录。每天总数据量1.2T左右，3备份需要存储2年约2.5P。 为响应公司业务上云，通过腾讯云上EMR搭建hbase集群。hive集群是在IDC机房，和普通集群迁移相比，这涉及到跨机房、跨集群的数据迁移，以及hive表数据到hbase集群数据的转换。 二、技术方案步骤 1、IDC机房与EMR网络的联通性验证
Spring Batch是一个轻量级的、可扩展的批处理框架，它可以帮助开发者处理大量的数据，而无需手动编写复杂的数据处理代码。Spring Batch提供了一些核心概念，其中最重要的是Job。在本文中，我们将详细介绍Spring Batch中Job的概念、用法和示例。
一面数据原有的技术架构是在线下机房中使用 CDH 构建的大数据集群。自公司成立以来，每年都保持着高速增长，业务的增长带来了数据量的剧增。
原作者 Gil Press 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 随着大数据近年来的迅速发展，大数据分析已渗透到各行各业。当中哪些技术最具市场需求，最有发展潜力？根据 Forrester 公司发布的指数，这里列举出当今十大热门大数据技术。 1. 预测分析 指的是利用软件和硬件解决方案，使公司能够通过分析大数据源来收集、评估数据，同时优化、部署预测模型，从而提高业务水平或降低风险。 2. NoSQL 数据库 Key-value 型（ Redis ）数据库、文档型（Mo
李阳良，一面数据大数据部门负责人，九年互联网工作经验，对后台开发、大数据技术接触比较多。
随着 大数据分析 市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热的十个大数据技术。 预测分析： 预测分析 是一种统计或数据挖掘解
随着大数据分析市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热门的十个大数据技术。 1、预测分析 预测分析是一种统计或数据挖掘解决方
大数据已经融入到各行各业，哪些大数据技术是最受欢迎？哪些大数据技术潜力巨大？请听大讲台老师对10个最热门的大数据技术的介绍。
随着 大数据分析 市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热的十个大数据技术。 预测分析： 预测分析 是一种统计或数据挖掘解决
Spring Batch 提供了大量可重用的组件,包括了日志、追踪、事务、任务作业统计、任务重启、跳过、重复、资源管理。对于大数据量和高性能的批处理任务,Spring Batch 同样提供了高级功能和特性来支持,比如分区功能、远程功能。总之,通过 Spring Batch 能够支持简单的、复杂的和大数据量的批处理作业。
有一天，产品甩过来一个新的需求: 山月呀，「你对数据库中的用户完善用户姓名、用户邮箱、用户手机号，其中手机号必填」。
幽默风趣的后端程序员一般自嘲为 CURD Boy。CURD, 也就是对某一存储资源的增删改查，这完全是面向数据编程啊。
没错，gt-checksum 是GreatSQL社区新增的成员，它是 一款静态数据库校验修复工具，支持MySQL、Oracle等主流数据库，采用Go语言开发，今天正式开源。
vdbench源码下载地址：https://www.oracle.com/downloads/server-storage/vdbench-source-downloads.html
问一下就像是上面 假设现在 sum = 255; 然后接着数据是 0x03
在Java数据校验详解中详细介绍了Java数据校验相关的功能（简称Bean Validation，涵盖JSR-303、JSR-349、JSR-380）,本文将在Bean Validation的基础上介绍Spring框架提供的数据校验功能。
本文尝试通过json数据校验方法解决如下几个问题： 数据没有校验，系统处于裸奔状态，导致后期维护成本高； 编写一堆校验代码，混杂在业务代码中，导致代码可读性降低； API交付的时候提供一大段接口描述文
昨天我们扯完了数据传递，今天我们来聊聊数据校验的问题。来，跟着我一起读：计一噢叫，一按艳。 在springMVC中校验数据也非常简单，spring3.0拥有自己独立的数据校验框架，同时支持JSR303标准的校验框架。 Spring的DataBinder在进行数据绑定时，会同时调用校验框架完成数据校验工作。 具体使用步骤如下： 1）导入数据校验的JAR包 2）在springmvc的配置文件中添加校验Bean 3）修改实体类，在属性上加上校验的注解 4）修改昨天的login4方法，加上校验的相关代码
在数据的服务生命周期过程中，经常会因为数据迁移、主从复制、数据集成等原因产生数据流动及复制。在数据复制过程中，由于人为误操作、软件bug或硬件故障等原因，无法完全规避复制数据的准确性。如何有效保障复制数据的一致性变得至关重要。
sync-diff-inspector 是由 PingCAP 开源的数据校验工具，用于校验MySQL/TiDB中两份数据是否一致。
2、spring在进行数据绑定时，可同时调用校验框架完成数据校验工作。在springmvc中，可直接通过注解驱动的方式进行数据校验。
在1.0.6 版本迭代：Tapdata Cloud 版本上新！率先支持数据校验、类型映射等6大新功能中，我们了解到 Tapdata Cloud 已经支持多样化的校验手段：快速 count 校验、表全字段值校验和关联字段值校验，可增量式的差异化校验能力，用户可以快速精准地实现同步结果校验。
注意点： 1、在完成数据迁移之前，上游业务依然是访问旧数据库的。 2、研发一个数据迁移工具，进行离线数据迁移。 3、不断刷新“追加日志” 4、写一个数据校验脚本。将新旧库数据进行比对，直到追平。 5、在架构的时候就应该考虑到有一天要迁移，所以这时候就可以平滑迁移了。比方说：使用虚ip的方式。
上篇文章 介绍了Spring环境下实现优雅的方法级别的数据校验，并且埋下一个伏笔：它在Spring MVC（Controller层）里怎么应用呢？本文为此继续展开讲解Spring MVC中的数据校验~
Spring MVC提供了一种方便的机制来将表单数据绑定到JavaBean对象上，以便进行验证和处理。 表单数据绑定是Spring MVC框架中一种非常重要的机制，它允许开发者将HTTP请求中的表单数据自动绑定到JavaBean对象上，并进行验证和处理。这使得开发者能够更加方便地编写Web应用程序，同时减少了重复代码的数量。
数据标注（Data Annotation）是类或类成员添加上下文信息的一种方式，在 C# 通常用特性（Attribute）类来描述。它的用途主要可以分为下面这三类：
哈喽，我是🌲 树酱。今天聊一聊关于我跟Json schema的一些交集，顺便给大家重新梳理下今日这个主角的概念及当下主要的一些应用场景 1.什么是JSON Schema 相信前端童鞋，对JSON应该都很熟悉。JSON (JavaScript Object Notation) 缩写，JSON 是一种数据格式，具有简洁、可读性高、支持广泛的特点JSON。通过JSON 我们可以灵活地来表示任意复杂的数据结构。 比如我们要描述一个人的信息，我们可以用JSON来描述 那JSON Schema又是什么鬼？ 🤔 J
除了上一节讲的类型转换器，Binding还自带数据校验功能，这节主要来讲一下。
本篇文章给大家分享平时开发中总结的一点小技巧！在工作中写过Java程序的朋友都知道，目前使用Java开发服务最主流的方式就是通过Spring MVC定义一个Controller层接口，并将接口请求或返回参数分别定义在一个Java实体类中，这样Spring MVC在接收到Http请求(POST/GET)后，就会自动将请求报文自动映射成一个Java对象。这样的代码通常是这样写的：
我们知道Spring MVC层是默认可以支持Bean Validation的，但是我在实际使用起来有很多不便之处（相信我的使用痛点也是小伙伴的痛点），就感觉它是个半拉子：只支持对JavaBean的验证，而并不支持对Controller处理方法的平铺参数的校验。
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。
一个健壮的系统都要对外部提交的数据进行完整性、合法性的校验。即使开发一个不面对最终用户的工具包，也需要对传入的数据进行缜密的校验来防止引发底层难以追踪的问题。各路大神当然也会注意到这个问题，所以在“元编程”（见JSR250与资源控制）提出之后相续提交了JSR-303、JSR-349以及JSR-380来完善使用注解进行数据校验的机制，这三个JSR也被称为Bean Validation 1.0、Bean Validation 1.1和Bean Validation 2.0，后文统称为Bean Validation。
RAID 的两个关键目标是提高数据可靠性和 I/O 性能。磁盘阵列中，数据分散在多个磁盘中，然而对于计算机系统来说，就像一个单独的磁盘。通过把相同数据同时写入到多块磁盘（典型地如镜像），或者将计算的校验数据写入阵列中来获得冗余能力，当单块磁盘出现故障时可以保证不会导致数据丢失。有些 RAID 等级允许更多地 磁盘同时发生故障，比如 RAID6 ，可以是两块磁盘同时损坏。在这样的冗余机制下，可以用新磁盘替换故障磁盘， RAID 会自动根据剩余磁盘中的数据和校验数据重建丢失的数据，保证数据一致性和完整性。数据分散保存在 RAID 中的多个不同磁盘上，并发数据读写要大大优于单个磁盘，因此可以获得更高的聚合 I/O 带宽。当然，磁盘阵列会减少全体磁盘的总可用存储空间，牺牲空间换取更高的可靠性和性能。比如， RAID1 存储空间利用率仅有 50% ， RAID5 会损失其中一个磁盘的存储容量，空间利用率为 (n-1)/n 。
avahi-daemon是一种Linux操作系统上运行在客户机上实施查找基于网络的Zeroconf service的服务守护进程。 该服务可以为Zeroconf网络实现DNS服务发现及DNS组播规范。 用户程序通过Linux D-Bus信息传递接收发现到网络服务和资源的通知。该守护进程配合缓存用户程序的答复，以帮助减少因答复而产生的网络流量。 每个客户的都需要安装vdbench，路径保持一致
在Web应用三层架构体系中，表述层负责接收浏览器提交的数据，业务逻辑层负责数据的处理。为了能够让业务逻辑层基于正确的数据进行处理，我们需要在表述层对数据进行检查，将错误的数据隔绝在业务逻辑层之外。
Mock平台 easy-mock 大搜车 无数据校验，正常mock功能，有固定的前缀和后面自定义的uri ，没有对于传入参数的配置，只有返回值的配置。https://github.com/easy-mock/easy-mock 注意:为了更好的使用上面缺失功能, 我基于源码给加上了https://github.com/ZZES-ZCDC/zzes-mock 测试地址: http://rss.zzes1314.cn/login Api-mocker 丁香园 有数据校验，但是url不固定，且不显示uri。
腾讯云提供了数据库迁移工具DTS， 使用DTS做数据库迁移时，DTS工具在迁移任务结束后，会做数据校验。
在表现层的数据处理方面主要分为两种类型，一种是类型转换，这点我们上篇已经简单介绍过，另外一种则是我们本篇文章将要介绍的：数据校验。对于我们的web应用，我们经常需要和用户进行交互收集用户信息
Spring Boot提供了两种常用的配置文件，分别是properties文件和yml文件。他们的作用都是修改Spring Boot自动配置的默认值。
Springboot中可以用@validated==来校验数据，如果数据异常则会统一抛出异常
在web开发中，数据校验是非常重要的，后端程序必须通过严格的校验来确保前端传入或者数据层获取的各项参数从语义上来讲是正确的。 JSR 是一个规范文档，指定了一整套 API，通过标注给对象属性添加约束。而Hibernate Validator 是 JSR 规范的具体实现，Hibernate Validator 提供了 JSR 规范中所有内置约束注解的实现，以及一些附加的约束注解，除此之外用户还可以自定义约束注解。 使用 Hibernate Validator 校验数据，需要定义一个接收的数据模型，使用注解的形式描述字段校验的规则，我们以 Student 对象为例为大家演示如何使用。
之前在做一些参数配置功能时，最是头疼各种参数校验，查阅一些资料后，我总结了数据校验方式有两种：
Distro 协议是 Nacos 社区自研的⼀种 AP 分布式协议，是面向临时实例设计的⼀种分布式协议，其保证了在某些 Nacos 节点宕机后，整个临时实例处理系统依旧可以正常工作。
上一章，我们学习了SpringMVC的自定义类型转换器，但是如果转换后的数据传递到Controller的方法中，忽然发现有某些属性为Null了，这怎么办？我们需要一种有效的数据校验机制，来对数据进行有效的校验。
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。
假设我们书写了如下配置值，其中第三项超时时间timeout描述了服务器操作超时时间，当前值是-1表示永不超时。
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