velocity

什么是大数据？（Big Data） 是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 大数据的特点 数据集主要特点 Volume（大量）: 数据量巨大，从TB到PB级别。 Velocity（高速）: 数据量在持续增加(两位数的年增长率)。 Variety（多样）: 数据类型复杂，超过80%的数据是非结构化的。 Value（低密度高价值）: 低成本创造高价值。 大数据下服务器系统安装 在大数据背景下，服务器系统安装中，系统硬盘、数据硬盘完全隔离。数据硬盘必须独立挂载，每个硬盘挂载到系统的一个独立的目录下。 所要学习的核心软件 传统数据与大数据处理方式对比 横向扩展：将服务分割为众多的子服务在负载平衡等技术版主下在应用中添加新的服务实例； 纵向扩展：表示在需要处理更多负载时通过提高单个系统处理能力的方法来解决问题。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4286379/blog/4664924

科技公司飞速发展和数字科技日益重要的今天，万物互联、人工智能的时代业已到来，海量数据资产被创造出来并亟待分析，从而衍生出了很多前所未有的业务需求，而大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。 未来，更多人将学会分析数据，并将数据的洞察运用到工作和生活中的方方面面。 什么是大数据 大数据，IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据具有5V特点：VOLUM（大量）、VELOCITY（高速）、VARIETY（多样）、VALUE（低价值密度）、VERACITY（真实性）。 大数据就是数据越来越大、越来越复杂的这样一个概念。大数据计算单位一般有(小到大)：B、KB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、NB、DB。一般大数据要求数据达到PB级以上才能称之为大数据，1PB就等于1024TB。 大数据开发薪资如何 在数据储量不断增长的推动下，大数据产业也将构建出多层多样的市场格局，具有广阔发展空间。在2018-2020年期内，预测大数据市场整体的收入规模将保持每年约70亿美元的增长，预计全球大数据市场收入规模2020年将达到560亿美元。 随着相关技术的不断突破和大数据产品的相继落地，我国大数据市场产值不断提升

项目简介 JNPF 是种专为 提高开发效率 而生的 低代码二次开发框架 以及 基于 代码生成器 的java开发平台。 为简单的增删改查、复杂的 表单、 简单的事务操作提供了完全自动化的 开发平台 。 能大幅降低开发和沟通成本，简化开发流程，缩短开发周期。 适合中小型前后端分离的项目，尤其是互联网创业项目和企业自用项目。 通过自动化 开发 ，前端可以定制任何 业务 、任何 流程 ！ 项目特色 在线解析 拖拽式的表单设计器，快速设计使用 自动生成 表单代码 ，清晰可读 易扩展 自动生成三层架构的完整项目和代码 自动生成 多层次 代码， 代码结构清晰 自动 生成java页面和移动端平台代码 对于前端 主体框架采用jQuery, 极大地简化了JavaScript 编程 UI层使用 bootstrap框架，使得web开发更加便捷 APP端使用当前最流行的Vue.js框架和H5页面 APP的UI层使用uni.app，跨多端的开发小程序 对于后端 后端框架SpringBoot的核心就是简化配置，快速开发 SpringCloud是一套目前完整的微服务解决框架 数据库框架采用Mybatis，支持定制化SQL 支持 Mysql,Sqlserver,Orcal等主流数据库的数据支持兼容 自主研发的代码生成器介绍 本平台采用Velocity（vm）模板引擎来进行代码生成器模板的开发，集成了前后端模板

[WARNING] Error initializing: org.codehaus.plexus.velocity.DefaultVelocityComponent@28348c6 java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/lang/StringUtils 添加下面内容到文件~/.m2/repository/org/apache/maven/plugins/maven-archetype-plugin/{version}/maven-archetype-plugin-{version}.pom： <dependency> <groupId>commons-lang</groupId> <artifactId>commons-lang</artifactId> <version>2.6</version> </dependency> 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4343506/blog/4547299

作者： 咖啡拿铁 来源： https://urlify.cn/juam Iv 1、背景 说起应用分层，大部分人都会认为这个不是很简单嘛 就controller，service, mapper三层。看起来简单，很多人其实并没有把他们职责划分开，在很多代码中,controller做的逻辑比service还多,service往往当成透传了，这其实是很多人开发代码都没有注意到的地方，反正功能也能用，至于放哪无所谓呗。这样往往造成后面代码无法复用，层级关系混乱，对后续代码的维护非常麻烦。 的确在这些人眼中分层只是一个形式，前辈们的代码这么写的，其他项目代码这么写的，那么我也这么跟着写。但是在真正的团队开发中每个人的习惯都不同，写出来的代码必然带着自己的标签，有的人习惯controller写大量的业务逻辑，有的人习惯在service中之间调用远程服务，这样就导致了每个人的开发代码风格完全不同，后续其他人修改的时候，一看，我靠这个人写的代码和我平常的习惯完全不同，修改的时候到底是按着自己以前的习惯改，还是跟着前辈们走，这又是个艰难的选择，选择一旦有偏差，你的后辈又维护你的代码的时候，恐怕就要骂人了。 所以一个好的应用分层需要具备以下几点: 方便后续代码进行维护扩展； 分层的效果需要让整个团队都接受； 各个层职责边界清晰。 2、如何进行分层 2.1、阿里规范 在阿里的编码规范中约束的分层如下:

　　大数据的出现给许多企业对寻找未来的方向带来了巨大的帮助，许多企业开始关注大数据，现在很多人开始关注大数据，大数据可以给每个人带来帮助，但你知道大数据的特点和功能吗？ 　　大数据的特性都有哪些 　　一、体量(Volume) 　　大数据由大量数据组成，从几个TB到几个ZB。这些数据可能会分布在许多地方，通常是在一些连入因特网的计算网络中。一般来说，凡是满足大数据的几个V的条件的数据都会因为太大而无法被单独的计算机处理。单单这一个问题就需要一种不同的数据处理思路，这也使得并行计算技术(例如MapReduce)得以迅速崛起。 　　二、高速(Velocity) 　　大数据是在运动着的，通常处于很高的传输速度之下。它经常被认为是数据流，而数据流通常是很难被归档的(考虑到有限的网络存储空间，单单是高速就已经是一个巨大的问题)。这就是为什么只能收集到数据其中的某些部分。如果我们有能力收集数据的全部，长时间存储大量数据也会显得非常昂贵，所以周期性的收集数据遗弃一部分数据以节省空间，仅保留数据摘要(如平均值和方差)。这个问题在未来会显得更为严重，因为越来越多的数据正以越来越快的速度所产生。 　　三、多样(Variety) 　　在过去，数据或多或少是同构的，这种特点也使得它更易于管理。这种情况并不出现在大数据中，由于数据的来源各异，因此形式各异。这体现为各种不同的数据结构类型

作者：若离x 来源：my.oschina.net/ruoli/blog/1590148 1、模板热部署 在 Spring Boot 中，模板引擎的页面默认是开启缓存的，如果修改了页面的内容，则刷新页面是得不到修改后的页面的，因此我们可以在application.properties中关闭模版引擎的缓存，如下： Thymeleaf的配置： spring.thymeleaf.cache=false FreeMarker的配置： spring.freemarker.cache=false Groovy的配置： spring.groovy.template.cache=false Velocity的配置： spring.velocity.cache=false 2、使用调试模式Debug实现热部署 此种方式为最简单最快速的一种热部署方式，运行系统时使用Debug模式，无需装任何插件即可，但是无发对配置文件，方法名称改变，增加类及方法进行热部署，使用范围有限。 3、spring-boot-devtools 在 Spring Boot 项目中添加 spring-boot-devtools依赖即可实现页面和代码的热部署。详细用法可以参考这篇文章： Spring Boot 实现热部署 。 如下： <dependency> <groupId>org.springframework.boot<

项目介绍 JeewxBoot是一款基于SpringBoot的开源微信管家系统，采用SpringBoot + Mybatis + Velocity 框架技术。支持微信公众号、微信第三方平台（扫描授权公众号）、抽奖活动、小程序官网等。JeewxBoot实现了微信公众号管理、抽奖活动等基础功能，便于二次开发，可以快速搭建微信应用！ 源码下载 https://gitee.com/jeecg/jeewx-boot https://github.com/zhangdaiscott/jeewx-boot 小程序源码 https://gitee.com/jeecg/jeewx-app-cms 升级日志 新增功能 新增CMS后台模块 新增微信小程序官网模块 技术交流 技术文档： http://doc.jeewx.com 技术官网 ： www.jeewx.com 演示地址 ： http://demo.jeewx.com QQ交流群 : 97460170 视频教程 ： 入门视频 项目说明 项目名 中文名 备注 jeewx-boot-start 启动项目 jeewx-boot-base-system 系统用户管理模块 jeewx-boot-module-weixin 微信公众号管理 jeewx-boot-module-api 共通业务API接口 huodong/jeewx-boot-module

近期，GreatRiver Technology发布了基于新一代ARINC818协议的仿真开发板-Velocity XI。相对于以往的仿真板卡，Velocity XI具备了划时代的功能--即通过其独有的ICD文件配置工具可以快速地创建多种任意的ICD文件并固化到仿真板卡内。该功能打破了同类仿真板卡只能出厂配置ICD文件的桎梏，使Velocity XI仿真板卡在实际运用中能满足不同的复杂的应用环境。 可灵活创建ICD文件的强大功能 Velocity XI仿真板卡可灵活创建ICD文件的强大功能，使用户可通过ICD文件配置工具界面中模板化的提示灵活创建不同的ICD文件，从而快速满足不同场景的需求。 除了强大的ICD文件功能，基于ARINC818-2协议的Velocity XI仿真板卡还拥有较于其他同类仿真板卡更高的性能，例如更快的链路速率、更多的像素打包格式以及更清晰的输出图像。 主要功能 ● 可以快速生成所需ICD文件； ● 轻松验证ARINC818信号的协议规范，实现ARINC818信号接收和传输功能； ● 可兼容Velocity测试应用程序，方便老用户快速移植和开发； ● 可实现ARINC818信号到DVI信号的信号转换功能； ● 帮助用户轻松建立自定义ICD文件库，为ARINC818开发项目提供强有力的支持。 应用环境 ● 航空视频传输 ● ARINC818产品监控显示系统 ●

BigData：大数据的简介、核心知识(linux基础+Java/Python编程语言+Hadoop+Docker)、经典场景应用之详细攻略 BigData：大数据简介及以Hadoop生态系统为基础带你了解大数据必须掌握的那些知识(HDFS、HBase、Hive，Spark等等) 导读 ： 大数定理 告诉我们，在试验不变的条件下，重复试验多次， 随机事件的频率近似于它概率 。“有规律的随机事件”在大量重复出现的条件下，往往呈现几乎必然的统计特性。 大数据的主要价值—— 辅助决策 。利用大数据分析，能够 总结经验、发现规律、预测趋势 ，这些都可以为辅助决策服务。 只有掌握的数据信息越多，人类的决策才能更加科学、精确、合理 。 目录 大数据简介 1、大数据的单位 2、大数据的5V特点——Volume、Velocity、Variety、Value、Veracity 3、大数据的价值体现 4、大数据与云计算密不可分 以Hadoop生态系统为基础带你了解大数据必须掌握的那些知识 大数据技术应用场景 1、经典应用场景 大数据核心技术 1、linux基础 2、编程语言——Java、Python 3、分布式存储框架——Hadoop生态系统+列式存储数据库HBase 4、资源调度框架——Docker 推荐文章 BigData之Hadoop：Hadoop的简介、深入理解、下载、案例应用之详细攻略