- nosql数据库技术与应用知识点
皆过客,揽星河
NoSQLnosql数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
- Hadoop架构
henan程序媛
hadoop大数据分布式
一、案列分析1.1案例概述现在已经进入了大数据(BigData)时代,数以万计用户的互联网服务时时刻刻都在产生大量的交互,要处理的数据量实在是太大了,以传统的数据库技术等其他手段根本无法应对数据处理的实时性、有效性的需求。HDFS顺应时代出现,在解决大数据存储和计算方面有很多的优势。1.2案列前置知识点1.什么是大数据大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的大量数据集合,
- Flume:大规模日志收集与数据传输的利器
傲雪凌霜,松柏长青
后端大数据flume大数据
Flume:大规模日志收集与数据传输的利器在大数据时代,随着各类应用的不断增长,产生了海量的日志和数据。这些数据不仅对业务的健康监控至关重要,还可以通过深入分析,帮助企业做出更好的决策。那么,如何高效地收集、传输和存储这些海量数据,成为了一项重要的挑战。今天我们将深入探讨ApacheFlume,它是如何帮助我们应对这些挑战的。一、Flume概述ApacheFlume是一个分布式、可靠、可扩展的日志
- echarts象形渐变柱状图
星星跌入梦境*
echartsangular.js前端
一、效果图如下:二、代码如下(1)父组件importitemfrom'../bigdata/components/item.vue'exportdefault{components:{item}}.page-con{width:100%;height:100%;.main-con{width:35%;height:33%;}}(2)子组件importechartsfrom"echarts";exp
- 解决flume在抽取不断产生的日志文件时,hdfs上出现很多小文件的问题
lzhlizihang
flumehdfs大数据
问题在使用flume时,需要编写conf文件,然后执行,明明sinks已经指定了roll的三个参数:a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval=0(根据写入时间来切割)a1.sinks.k1.hdfs.rollSize=0(根据写入的文件大小来切割)a1.sinks.k1.hdfs.rollCount=0(根据Event数量来切割)其中0代表不根据其属性来切割文件但是hdfs上还会
- 【论文速读】| SEAS:大语言模型的自进化对抗性安全优化
云起无垠
论文速读/精读语言模型安全人工智能
本次分享论文:SEAS:Self-EvolvingAdversarialSafetyOptimizationforLargeLanguageModels基本信息原文作者:MuxiDiao,RumeiLi,ShiyangLiu,GuogangLiao,JingangWang,XunliangCai,WeiranXu作者单位:北京邮电大学,美团关键词:大语言模型(LLM),对抗安全,红队,模型优化,自
- pyspark kafka mysql_数据平台实践①——Flume+Kafka+SparkStreaming(pyspark)
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pysparkkafkamysql
蜻蜓点水Flume——数据采集如果说,爬虫是采集外部数据的常用手段的话,那么,Flume就是采集内部数据的常用手段之一(logstash也是这方面的佼佼者)。下面介绍一下Flume的基本构造。Agent:包含Source、Channel和Sink的主体,它是这3个组件的载体,是组成Flume的数据节点。Event:Flume数据传输的基本单元。Source:用来接收Event,并将Event批量传
- 【大数据Big DATA】大数据解决方案,提供完整的大数据采集,大数据存储,大数据处理,具体业务应用解决方案
_晓夏_
JAVA大数据大数据解决方案大数据BIGDATA大数据采集大数据存储大数据处理大数据分析
大数据解决方案是指利用大数据技术,结合企业实际业务需求,为企业提供数据采集、存储、处理、分析和报告等一站式服务,以帮助企业更好地利用大数据提高运营效率、优化决策制定。以下是一些常见的大数据解决方案:一、数据采集数据采集是大数据解决方案的起点,涉及从各种数据源中抓取和收集数据。常见的大数据采集工具包括Flume、Scribd等,这些工具可以帮助企业快速、高效地采集各类数据。二、数据存储大数据存储解决
- 大数据(Big Data):探索信息时代的海量数据世界
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大数据
大数据(BigData):探索信息时代的海量数据世界一、大数据的定义与特点大数据(BigData),或称巨量资料,是指那些在传统数据处理应用软件无法有效捕捉、管理和处理的数据集合。这些数据集通常具有海量、高增长率和多样化的特点,需要新的处理模式才能赋予其更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。大数据的“大”不仅体现在数据量的规模上,更在于其处理难度和复杂性,以及对信息提取和价值挖掘的需求。大数据的
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DELETEtech_blogs#Blog数据,包含3个字段,tags用逗号间隔PUTtech_blogs/_doc/1{"title":"Introducingbigdata......","tags":"hadoop,elasticsearch,spark","content":"Youknow,forbigdata"}#测试splittagsPOST_ingest/pipeline/_sim
- 大数据技术之Flume 企业开发案例——自定义 Interceptor(8)
大数据深度洞察
Flumeflume大数据
目录自定义Interceptor1)案例需求2)需求分析3)实现步骤创建一个Maven项目,并引入以下依赖。定义CustomInterceptor类并实现Interceptor接口。编辑flume配置文件分别在hadoop12,hadoop13,hadoop14上启动flume进程,注意先后顺序。在hadoop12使用netcat向localhost:44444发送字母和数字。观察hadoop13
- 大数据基础之Flume——Flume基础及Flume agent配置以及自定义拦截器
Clozzz
Flume大数据flumehadoop
Flume简介Flume用于将多种来源的日志以流的方式传输至Hadoop或者其他目的地 -一种可靠、可用的高效分布式数据收集服务Flume拥有基于数据流上的简单灵活架构,支持容错、故障转移与恢复由Cloudera2009年捐赠给Apache,现为Apache顶级项目Flume架构Client:客户端,数据产生的地方,如Web服务器Event:事件,指通过Agent传输的单个数据包,如日志数据通常对
- Flume介绍及调优
桓桓桓桓
分布式大数据日志搜集
一、概述Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力。当前Flume有两个版本Flume0.9X版本的统称Flume-og,Flume1.X版本的统称Flume-ng。由于Flume-ng经过重大重构,与Flu
- 大数据技术之Flume 数据流监控——Ganglia 的安装与部署(11)
大数据深度洞察
Flume大数据flume
目录Flume数据流监控Ganglia的安装与部署Ganglia组件介绍1)安装Ganglia2)在hadoop12修改配置文件/etc/httpd/conf.d/ganglia.conf3)在hadoop12修改配置文件/etc/ganglia/gmetad.conf4)在hadoop12,hadoop13,hadoop14修改配置文件/etc/ganglia/gmond.conf5)在hado
- 大数据技术之Flume
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大数据flumejavahadoop开发语言
第1章Flume概述1.1Flume定义Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构,灵活简单。1.2Flume基础架构Flume组成架构如下图所示。1.2.1AgentAgent是一个JVM进程,它以事件的形式将数据从源头送至目的。Agent主要有3个部分组成,Source、Channel、Sink。1.2.2Sourc
- 错误: 找不到或无法加载主类 org.apache.flume.tools.GetJavaProperty
小波2200013045
flume大数据
[root@master~]#flume-ngversion[root@master~]#cd/usr/local/flume/bin[root@masterbin]#vimflume-ng配置文件中加入红框代码#determineHBASEjava.library.pathandusethatforflumelocalHBASE_CLASSPATH=""localHBASE_JAVA_LIBRA
- flume系列之:批量并行启动、停止、重启flume agent组
快乐骑行^_^
flumeflume系列批量并行启动停止重启flumeagent组
Flume系列之:批量并行启动、停止、重启flumeagent组批量启动flumeagent组批量启动flumeagent组importsubprocessimportthreadingdefrun_command(command):process=subprocess.Popen(command,shell=True)process
- HIVE 数据模型
HFDYCYY
大数据
体系结构:元数据/HQL的执行安装:嵌入/远程/本地管理:CLI/web界面/远程服务数据类型:基本/复杂/时间数据模型:数据存储/内部表/分区表/外部表/桶表/视图WEB管理工具:http://tdxy-bigdata-04:8889/notebook/editor?type=hive集群状态管理:http://tdxy-bigdata-03:7180/cmf/home基于HDFS没有专门的数据
- ganglia的url参数
大大大大大大大熊
12/20/201814:4012/22/201817:25http://10.11.6.79/ganglia/graph.php?c=cluster&h=centos7-dase-78&r=custom&z=small&jr=&js=&st=1546429279&cs=12%2F20%2F2018%2014%3A40&ce=12%2F22%2F2018%2017%3A25&v=1.1&m=cpu
- 大数据技术之Flume 企业开发案例——负载均衡和故障转移(6)
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Flume大数据flume负载均衡
目录负载均衡和故障转移1)案例需求2)需求分析3)实现步骤负载均衡和故障转移1)案例需求使用Flume1监控一个端口,其sink组中的sink分别对接Flume2和Flume3,采用FailoverSinkProcessor,实现故障转移的功能。2)需求分析故障转移案例3)实现步骤准备工作在/opt/module/flume/job目录下创建group2文件夹[lzl@hadoop12job]$c
- 山东大学大数据管理与分析知识点总结
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云计算大数据mapreduce数据仓库
大数据概述大数据(bigdata),或称巨量资料,指的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指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理大数据四个本质特征大量化(volume),快速化(velocity),多样化(variety),价值化(value);四个VVolume—数量大:数据每两年就增长一倍(大数据摩尔
- 大数据-Big Data
Dingdangr
bigdata
大数据(BigData)是指规模庞大、多样化、高速度的数据集合。与传统数据相比,大数据具有一些显著的特点,并广泛应用于各个领域。以下是对大数据的详细解释:一、大数据的定义大数据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。二、大数据的主要特点数据量巨大(Volume):大数据最
- 大数据技术之Flume事务及内部原理(3)
大数据深度洞察
Flumeflume大数据
目录FlumeAgent架构概述FlumeAgent内部工作流程FlumeAgent的配置FlumeAgent内部重要组件ChannelSelectorSinkProcessorApacheFlume是一个分布式的、可靠的、可用的服务,用于有效地收集、聚合和移动大量日志数据。它具有简单灵活的架构,基于流式数据流动模型。Flume主要由三个核心组件组成:Source(源)、Channel(通道)和S
- 从零到一建设数据中台 - 关键技术汇总
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数据中台数据挖掘数据分析大数据
一、数据中台关键技术汇总语言框架:Java、Maven、SpringBoot数据分布式采集:Flume、Sqoop、kettle数据分布式存储:HadoopHDFS离线批处理计算:MapReduce、Spark、Flink实时流式计算:Storm/SparkStreaming、Flink批处理消息队列:Kafka查询分析:Hbase、Hive、ClickHouse、Presto搜索引擎:Elast
- BigData学习日记
wsuan
做一个简单的开篇说明从今天开始,每天定时更新当天所学知识,进行知识总结的同时进行一下日子的计算,也算为自己加油。
- 基于Hadoop平台的电信客服数据的处理与分析④项目实现:任务16:数据采集/消费/存储
我非夏日
大数据开发---电信项目大数据大数据技术开发hadoop
任务描述“数据生产”的程序启动后,会持续向callLog.csv文件中写入模拟的通话记录。接下来,我们需要将这些实时的数据通过Flume采集到Kafka集群中,然后提供给HBase消费。Flume:是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据
- pyflink1.18.0 报错 TypeError: cannot pickle ‘_thread.lock‘ object
Thomas2143
总结pyflink
完整报错Traceback(mostrecentcalllast):File"/Users//1.py",line851,inds1=my_datastream.key_by(lambdax:x[0]).process(MyProcessFunction())#返回元组即:f0f1f2三列File"/Users/thomas990p/bigdataSoft/minicondaarm/minicon
- flume集成kafka
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大数据pythonjava
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>1.kafka的配置参照https://my.oschina.net/u/1591525/blog/22519102.flum配置在flume的conf目录下新建kafka.propertiesagent.sources=s1agent.channels=c1agent.sinks=k1agent.sources.s1.type=execage
- 大数据开源框架技术汇总
浪尖聊大数据-浪尖
数据仓库hiveflume分布式scipymakefilecrmlighttpd
主要基于对现阶段一些常用的大数据开源框架技术的整理,只是一些简单的介绍,并不是详细技术梳理。可能会有疏漏,发现再整理。参考的太多,就不一一列出来了。这只是作为一个梳理,对以后选型或者扩展的做个参考。目录系统平台(Hadoop、CDH、HDP)监控管理(CM、Hue、Ambari、Dr.Elephant、Ganglia、Zabbix、Eagle)文件系统(HDFS、GPFS、Ceph、Gluster
- Hadoop生态圈
陈超Terry的技术屋
生态圈1.HBase的数据存储在HDFS里2.MapReduce可以计算HBase里的数据,也可以计算HDFS里的数据3.Hive是数据分析数据引擎,也是MapReduce模型,支持SQL4.Pig也是一个数据分析引擎,不支持SQL,有自己的PigLatin数据5.Sqoop是数据采集工具,针对关系数据库6.Flume是针对文件等数据的采集7.Hadoop的HA通过Zookeeper来实现8.HU
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
aijuans
JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
Kai_Ge
java
在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
execution_count,
(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
解决方法:
 
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
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Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
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设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
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- 8、数组
豆豆咖啡
二维数组数组一维数组
一、概念
数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。
二、好处
可以自动给数组中的元素从0开始编号,方便操作这些元素
三、格式
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1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
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- Decode Ways
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A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
'A' -> 1
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1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法,而非未知对象。 总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的,调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的,这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针,这种调用可能导致一个空指针异常
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- 如何在Swift语言中创建http请求
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概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
uule
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传播方式:
新建事务
required
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