Spring Boot框架

使用 Spring Boot 中的 MongoRepository 和 MongoTemplate 对 MongoDB 进行增删改查。

深入Spring Boot与MyBatis整合 本项目提供Spring Boot与MyBatis整合的实际案例，并包含所有必要的依赖库。通过学习本项目，您将深入理解Spring框架的运行机制，掌握MyBatis框架的使用，并能够独立完成Spring Boot与MyBatis整合开发。 项目亮点： 基于实际应用场景设计 清晰的代码结构和注释 涵盖核心功能模块 可直接运行的示例 学习收益： 掌握Spring Boot核心原理 熟练使用MyBatis进行数据库操作 理解Spring Boot与MyBatis整合过程 提升项目架构设计能力 项目内容： Spring Boot基础配置 MyBatis配置与映射文件 数据源与事务管理 整合案例演示 单元测试 适合人群： 具有一定Java基础的开发者 希望学习Spring Boot和MyBatis的开发者 想要提升项目实战能力的开发者 学习资料： Spring Boot官方文档 MyBatis官方文档 相关技术博客和社区

通过 Spring Boot 与 MongoDB 集成，实现数据的持久化和查询。

基于资源利用率智能选块改进后的Namenode节点能实时感知集群所有Datanode的繁忙状态，根据CPU、内存、磁盘和网络的繁忙程度选择副本位置，避免繁忙状态的Datanode节点，实现集群负载实时平衡。跨集群容灾集群通常分布在不同数据中心甚至跨地域，网络延迟高，数据交换成本昂贵。通过新的数据同步方式替代distcp，实现数据低延迟访问，支持双主访问，降低额外物理资源冗余。京东分布式存储将元数据集群与数据集群分离并可独立扩展，用户可通过扩展元数据集群增强文件管理能力，通过扩展数据存储集群提升聚合带宽与存储容量。这种灵活平滑的扩展方式为用户的高效计算环境提供可靠的数据保障。

Spring Boot与MongoDB：天作之合 MongoDB作为一款流行的NoSQL数据库，以其灵活的数据模型和可扩展性，备受开发者青睐。而Spring Boot则以其简化配置和快速开发的特点，成为了构建现代应用程序的首选框架。两者结合，为开发者提供了高效便捷的开发体验。 Spring Data MongoDB 是Spring Data家族的一员，专门用于简化MongoDB的开发工作。它提供了一套简洁易用的API，涵盖了数据库连接、数据访问、对象映射等功能，让开发者可以专注于业务逻辑的实现，而无需编写繁琐的底层代码。 Spring Boot与MongoDB的优势： 快速开发： 自动配置和起步依赖，省去了繁琐的配置过程，让开发者可以快速上手。 灵活的数据模型： MongoDB的文档模型能够适应多样化的数据结构，满足不同业务场景的需求。 可扩展性： MongoDB支持水平扩展，可以轻松应对数据量增长带来的挑战。 丰富的生态系统： Spring Boot和MongoDB拥有庞大的社区和丰富的工具，为开发者提供强大的支持。 使用Spring Boot和MongoDB，你可以轻松构建各种应用程序，例如： 内容管理系统 电子商务平台 社交网络应用 物联网数据处理 实时分析系统 想要了解更多关于Spring Boot和MongoDB集成的信息，可以参考以下资源： Spring Data MongoDB官方文档 MongoDB官方网站 Spring Boot官方网站 拥抱Spring Boot和MongoDB，开启高效便捷的开发之旅！

数据架构设计中的动态配置刷新是指在Spring Boot应用中实现配置参数的动态更新，以提高系统的灵活性和响应能力。数据主题的定义涉及对业务数据的高层抽象，用于综合分析和利用。根据业务特点抽象主题，并根据源系统数据内容确定每个主题包含的数据，这些主题描述了京东的各个业务数据对象。

Spring框架与Redis集成示例是一个基于Java的项目，展示了如何在Spring框架中利用Redis进行数据存储和操作。Redis作为高性能的键值对数据库，广泛用于缓存和消息代理。SpringDataRedis是Spring Framework的一个模块，提供了与Redis交互的高级抽象。本示例分为单机Redis和集群Redis-Cluster两部分：在单机Redis-Demo中，展示了如何配置Spring Data Redis连接到单个Redis服务器，并利用RedisTemplate执行操作；在集群Redis-Cluster部分，演示了如何扩展到Redis集群模式，并注意集群环境下的操作要点。通过本示例，开发者可以快速了解并应用Spring框架与Redis的集成方案。

2.6 京东在机器学习平台上深耕多年，依托先进的大数据底层基础架构，将计算、存储、调度等系统协同整合。平台提供数据标注、清洗、建模、上线等一站式服务，用户可在PB级数据上快速进行算法研究和应用。京东的机器学习平台广泛应用于供应链、用户画像、无界零售等领域，构建于基础架构、工具层、任务调度层、算法层及API层组成的架构。详见图17。

这是一个关于数据库课程设计和毕业设计的SQL文档，使用Spring Boot开发库存管理系统。

Java面试题集锦涵盖JavaEE、Spring MVC、Spring Boot、MyBatis、MySQL、NoSQL和Redis等内容。