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Fhs-Framework 2.0.0 发布,轻量级快速开发平台

本次升级内容: 1 将springboot版本升级到2.2.5 2 重构了整个目录,使项目结构变的更清晰 3 使用fhs tag(基于beetl的标签封装) 替换掉了原来的JSP代码。 4 pagex组件不在依赖外部jar包可在运行期生成Java代码并且加载到类加载器中。 代码直达:https://gitee.com/fhs-opensource/fhs-framework/tree/v2.0.0 Fhs-Framework介绍: Fhs-Framework 是一款开箱即用的快速开发平台,除了常规的字典,菜单,权限,角色,用户,代码生成器等基础功能外还有以下特性: 1 支持声明式事务 2 通过简单的配置实现数据源路由(多DataSource灵活切换) 3 数据权限控制 4 翻译服务(即:通过注解和缓存来实现 有其他表id VO中需要其他表name/title 的场景,无需使用SQL JOIN) 使用和原理: https://blog.csdn.net/shuaizai88/article/details/1...

E-MapReduce弹性低成本离线大数据分析

作者:明誉 大数据是一项涉及不同业务和技术领域的技术和工具的集合,海量离线数据分析可以应用于多种商业系统环境,例如,电商海量日志分析、用户行为画像分析、科研行业的海量离线计算分析任务等场景。 离线大数据分析概述 主流的三大分布式计算框架系统分别为Hadoop、Spark和Storm: Hadoop可以运用在很多商业应用系统,可以轻松集成结构化、半结构化以及非结构化数据集。 Spark采用了内存计算,允许数据载入内存作反复查询,融合数据仓库、流处理和图形计算等多种计算范式,能够与Hadoop很好地结合。 Storm适用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算,为Hadoop添加可靠的实时数据处理能力。 海量离线数据分析可以应用于多种场景,例如: 商业系统环境:电商海量日志分析、用户行为画像分析。 科研行业:海量离线计算分析和数据查询。 游戏行业:游戏日志

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