mapper

原文: 【5min+】 对象映射只有AutoMapper？试试Mapster 系列介绍 【五分钟的dotnet】是一个利用您的碎片化时间来学习和丰富.net知识的博文系列。它所包含了.net体系中可能会涉及到的方方面面，比如C#的小细节，AspnetCore，微服务中的.net知识等等。 5min+不是超过5分钟的意思，"+"是知识的增加。so，它是让您花费5分钟以下的时间来提升您的知识储备量。 正文 一谈到如何在.Net中进行对象映射，可能大部分同学都会脱口而出：“使用AutoMapper！”。 是的，AutoMapper 是一个非常成熟的 对象映射器 。截至到写这篇文章，您能在Nuget上下载到的AutoMapper包的版本为：v9.0.0，而对应的 Github 的 star 已经高达7K。 对了，谈到AutoMapper就不得不谈起它的作者（之一）：“JIMMY BOGARD”。也许您没有听过这个名字，但是您一定听过他的另一个作品： MediatR （在微软的官方示例EShop中也使用了MediatR）。同时，“JIMMY BOGARD” 也是提出“将领域事件附加在聚合根”上的人，为领域驱动设计（DDD）做出了很大的贡献。在微软官方文档中，您可以看到该处提及到了“JIMMY BOGARD”： 好吧，优秀的人总是优秀😭。还是回到今天的正文，对象映射工具。当然

　　MapRduce保证reducer的输入是按照key进行排过序的,原因和归并排序有关,在reducer接收到不同的mapper输出的有序数据后,需要再次进行排序,然后是分组排序,如果mapper输出的是有序数据,将减少reducer阶段排序的时间消耗. 一般将排序以及 Map 的输出传输到 Reduce 的过程称为混洗（ shuffle).Shuffle是MapReduce过程的核心，了解Shuffle非常有助于理解MapReduce的工作原理。如果你不知道MapReduce里的Shuffle是什么,那么请看下面这张图 　　上图中明显分为两个大部分Map任务和Reduce任务,图中的红色虚线代表数据流的一个过程,下面分两部分进行说明: MAP部分 　　每一个mapper都有一个circular buffer( 环形缓存 ),环形缓冲区是一个先进先出的循环缓冲区,不用频繁的分配内存，而且在大多数情况下，内存的反复使用也使得我们能用更少的内存块做更多的事,默认情况下大小为100M(可以通过mapreduce.task.io.sort.mb来进行修改).Mapper的输出会首先写进这个缓存里面,当里面的内容达到一个阈值(mapreduce.map.sort.spill.percent,默认情况下为80%),一个后台线程就会开始向磁盘 spill 这些内容

系列介绍 【五分钟的dotnet】是一个利用您的碎片化时间来学习和丰富.net知识的博文系列。它所包含了.net体系中可能会涉及到的方方面面，比如C#的小细节，AspnetCore，微服务中的.net知识等等。 5min+不是超过5分钟的意思，"+"是知识的增加。so，它是让您花费5分钟以下的时间来提升您的知识储备量。 正文 一谈到如何在.Net中进行对象映射，可能大部分同学都会脱口而出：“使用AutoMapper！”。 是的，AutoMapper 是一个非常成熟的 对象映射器 。截至到写这篇文章，您能在Nuget上下载到的AutoMapper包的版本为：v9.0.0，而对应的 Github 的 star 已经高达7K。 对了，谈到AutoMapper就不得不谈起它的作者（之一）：“JIMMY BOGARD”。也许您没有听过这个名字，但是您一定听过他的另一个作品： MediatR （在微软的官方示例EShop中也使用了MediatR）。同时，“JIMMY BOGARD” 也是提出“将领域事件附加在聚合根”上的人，为领域驱动设计（DDD）做出了很大的贡献。在微软官方文档中，您可以看到该处提及到了“JIMMY BOGARD”： 好吧，优秀的人总是优秀😭。还是回到今天的正文，对象映射工具。当然，对于AutoMapper大家可能再熟悉不过了，而且它的知名度和热度也居高不下

分析源码我们还是从编程式demo入手 我们通过建造者模式创建一个工厂类，配置文件的解析就是在这一步完成的，包括 mybatis-config.xml 和 Mapper 适配器文件。 首先进入build 进入XMLconfigBuilder–这里就是配置文件创建的地方 可以看到这里有很多解析文件的类 解析节点–这里可以看出文件只解析了一次。 解析文件还是比较简单的，基本上就是读取文件的内容然后做存储设置，我们来看看时序图 DefaultSqlSession–最主要的就是创建了一个执行器 创建回话时拿到全局配置文件的配置，并且创建了事务工厂和创建执行器。 对执行器做判断–两次判断的原因是因为怕有人把默认执行器设置为空–这里也判断了是否开启了二级缓存的– 这里注意这个额插件调用方法先把他理解为拦截器进行了一次包装 我在baseExecutor里面还看到了模板模式–把具体的增删改查的方法都交给子类去做了 先看看继承关系 看看时序图 getMapper 为什么要引入mapper对象------为了解决这种硬编码的问题 一步步走 注意这个注册器-点进去看 这里的代码就有点熟悉了吧。 jdk的动态代理 那么作为代理类一定有个规范，我们进去看 果然实现了invocationHandler 说明mapper对象是一个代理对象 为什么我们只需要mapper接口不需要去实现呢 目前来看

一：MapReduce思想 （一）MapReduce解决的问题 1.如何实现将代码分发到集群中节点中，并且如何运行起来 2.将代码分发到哪些指定机器中运行 3.实时监控节点运行情况 4.结果如何汇总 总之：将我们简单的业务逻辑很方便的扩展到海量数据环境下的进行分布式运算 （二） MapReduce基本概念和程序编写逻辑 MapReduce的程序执行流程分为两个阶段：Mapper阶段和Reducer阶段 其中Mapper阶段包括： 1>指定输入文件的路径，并将输入文件在逻辑上切分成若干个split数据片。随后对输入切片按照一定的规则解析成键值对<k1,v1>,其中k1就是我们常说的起始偏移量，v1就是行文本的内容。 2>调用自己编写的map函数，将输入的键值对<k1,v1>转化成键值对<k2,v2>,其中每一个键值对<k1,v1>都会调用一次map函数。 3>对输出的键值对<k2,v2>进行分区、排序、分组，其中分组就是相同的key的value放到同一个集合当中。 4>（可选）对分组后的数据进行本地归并处理（combiner）。 其中Reducer阶段包括： 5>对多个Mapper任务的输出，按照不同的分区，通过网络拷贝到不同的Reducer节点上进行处理，随后对多个Mapper任务的输出进行合并，排序。 6>调用自己编写的reduce函数，将输入的键值对<k2,v2s>转化成键值对

mybatis开发入门 mybatis架包下载地址： https://mybatis.org/mybatis-3/index.html 简单的入门练习 项目布局 实体类 User.java package com . hp . mybatis . bean ; import java . sql . Date ; public class User { private Integer id ; private String username ; private Date birthday ; private String sex ; private String address ; @Override public String toString ( ) { return "User{" + "id=" + id + ", username='" + username + '\'' + ", birthday=" + birthday + ", sex='" + sex + '\'' + ", address='" + address + '\'' + '}' ; } public Integer getId ( ) { return id ; } public void setId ( Integer id ) { this . id = id ; } public String

视频：https://www.bilibili.com/video/av34875242?p=4 文章目录 # Mapper # 配置总结 # Mapper 会为接口自动的创建一个代理对象，代理对象去执行增删改查方法 # 配置总结 SqlSession 代表和数据库的一次会话，用完必须关系 SqlSession 和 connection 一样都是非线程安全的。每次使用都应该去获取新的对象 mapper 接口没有实现类，但是 mybatis 会为这个接口生成一个代理对象 （将接口和xml进行绑定） 两个重要的配置文件 mybatis的全局配置文件，包含数据库连接池信息，事务管理器信息等。。。系统运行环境信息 sql映射文件：保存了每一个sql语句的映射 来源： CSDN 作者： LawssssCat 链接： https://blog.csdn.net/LawssssCat/article/details/104353337

这一次主要是一些前端的代码以及后端CRUD的实现 1.修改前端端口，前后端联调 由于后端加了解决CrossOrigin跨域问题的配置，统一了端口，所以前端也相应要做调整才能前后端联调 后端网关配置 package com . penny . config ; import org . springframework . context . annotation . Bean ; import org . springframework . context . annotation . Configuration ; import org . springframework . web . cors . CorsConfiguration ; import org . springframework . web . cors . UrlBasedCorsConfigurationSource ; import org . springframework . web . filter . CorsFilter ; @Configuration public class GlobalCorsConfig { @Bean public CorsFilter corsFilter ( ) { //1.添加CORS配置信息 CorsConfiguration config = new

一、 springboot 启动 会自动扫描启动类 同级目录或者同级目录的下级目录的 注解类，并将他们加入ioc 容器中，我今天犯了一个错，我将service 接口使用@service 注解了 实现类未用注解，导致在项目启动的时候controller 层找不到对应的service ，导致系统报错，原来我们只需要将service 的实现类使用 service 标记就行了。 二、 使用Mybatis 和 springboot 整合 dao 层接口 使用 @mapper 注解 ，mapper .xml文件 要使用@MapperScan("maper 文件路经") 注解在启动类上，使项目能够找到mapper 文件。 三、mabatis mapper 文件 查询返回结果是个集合时，我们只需要在resultType="cn.unbug.entity.User"即可 来源： https://www.cnblogs.com/200967tao/p/12316477.html

大数据 是使用工具和技术处理大量和复杂数据集合的术语。能够处理 大量数据的技术 称为MapReduce。 何时使用MapReduce MapReduce特别适合涉及大量数据的问题。它通过将工作分成更小的块，然后可以被多个系统处理。由于MapReduce将一个问题分片并行工作，与传统系统相比，解决方案会更快。 大概有如下场景会应用到MapReduce： 1 计数和统计 2 整理 3 过滤 4 排序 Apache Hadoop 在本文中，我们将使用Apache Hadoop。 开发MapReduce解决方案，推荐使用Hadoop，它已经是事实上的标准，同时也是开源免费的软件。 另外在Amazon，Google和Microsoft等云提供商租用或搭建Hadoop集群。 还有其他多个优点： 可扩展：可以轻松清加新的处理节点，而无需更改一行代码 成本效益：不需要任何专门和奇特的硬件，因为软件在正常的硬件都运行正常 灵活：无模式。可以处理任何数据结构 ，甚至可以组合多个数据源，而不会有很多问题。 容错：如果有节点出现问题，其它节点可以接收它的工作，整个集群继续处理。 另外，Hadoop容器还是支持一种称为“流”的应用程序，它为用户提供了选择用于开发映射器和还原器脚本语言的自由度。 本文中我们将使用PHP做为主开发语言。 Hadoop安装 Apache Hadoop的安装配置超出了本文范围