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JFinal 4.9 发布,持续精雕细琢

JFinal 是一个 Web MVC + ORM + AOP + Template Engine 四合一的极简、极轻量级应用开发框架,至今已迭代发展进入第 10 年。 JFinal 坚持极简设计,迭代近 10 年,却只有 3 万行代码,比传统的同等功能组合类框架要少几十倍的代码量,这使得开发者可以完全掌控其源代码,也成为学习 java 框架设计的绝佳资源。 经过这么多年的迭代,JFinal 已经非常完善、成熟。JFinal 4.9 主要打磨了近半年来开发者的需求与反馈,较大的雕琢有下面这些: 1、重构、优化自带的 json 转换模块 JFinalJson 模块被重新设计,初步测试,性能提升至 jackson 的 3 倍以上。并且添加了一些便利的功能,如下配置可以开启将 Model、Record 字段名转成驼峰格式: JFinalJson.setModelAndRecordFieldNameToCamelCase(); 大量开发者将数据库字段名命名成下划线的格式,如:"user_id",这就造成了与 java 变量名风格的不统一,对代码质量有一定损害。 上述配置只...

Spark SQL repartition 为啥生成的文件变大了?

记录一个客户问题 客户用Spark SQL的repartition接口来解决Hive ORC表小文件的问题,发现文件膨胀的很厉害 比如原来有1000个小文件,总大小是500MBrepartition(10) 再 insert overwrite之后 10个文件 总大小是2~3GB 但是检查了一下最终的两个分区的 row count是一致的 调查结论 先说一下这两接口不同 repartition 把record完全打乱最终随机插入到10个文件 有Shufflecoalesce 把相邻的分区的数据捏在一起,没有Shuffle 为啥shuffle打乱数据会让最终的表输出文件变大 其实就是 ORC 数据编码问题原来的源分区其实是通过HashPartition的方式分布的,这样的数据分布可以让ORC的编码压缩得更加极致,而repartition完全打乱后导致本来在一个文件的相同记录分布到10个文件,那就是每个文件都有该记录的编码索引,那么最终文件就变大了 所以推荐使用 coalesce 接口来做类似的事情

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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