技术博客

看到标题我们会想到是由于@SqlNullable注解引发的问题，我们先看一段代码，正是这段有意思的代码，让我纠结了2个多小时，引发了Presto的问题。 这段代码很简单，就是我们将传递进来的base6

本教程主要详细讲解SpringBoot Security整合JWT授权RestAPI。 基础环境 技术 版本 Java 1.8+ SpringBoot 2.x.x Security 5.x JWT 0

今天我们尝试Spring Boot整合Angular，并决定建立一个非常简单的Spring Boot微服务，使用Angular作为前端渲编程语言进行前端页面渲染. 基础环境 技术 版本 Java 1.

需要的软件及版本 软件名称 版本号 pinpoint系列(web, collector, agent) 1.8.2(当前latest) tomcat 7.0.93 hbase 2.1.3 下载所需软件

今天我们尝试Spring Boot整合Scala，并决定建立一个非常简单的Spring Boot微服务，使用Scala作为编程语言进行编码构建。 创建项目 初始化项目 修改pom.xml增加java和

今天我们尝试Kotlin整合Vertx，并决定建立一个非常简单的Web应用程序，使用Kotlin和Vertx作为编程语言进行编码构建。 生成项目 打开控制台窗口执行以下代码进行生成一个maven项目

我们在写Rest API接口时候会用到很多的@RequestParam和@PathVariable进行参数的传递，但是在校验的时候，不像使用@RequestBody那样的直接写在实体类中，我们这篇文章

今天我们尝试Spring Boot整合Kotlin，并决定建立一个非常简单的Spring Boot微服务，使用Kotlin作为编程语言进行编码构建。 创建一个简单的Spring Boot应用程序。我会

今天我们尝试Spring Security整合Keycloak，并决定建立一个非常简单的Spring Boot微服务，使用Keycloak作为我的身份验证源，使用Spring Security处理身份

在本文中，我们将展示如何根据Spring Security中定义的用户角色过滤JSON序列化输出。 为什么我们需要过滤？ 让我们考虑一个简单但常见的用例，我们有一个Web应用程序，为不同角色的用户提供

这篇文章说明了如何通过Maven配置Spring依赖项。最新的Spring版本可以在Maven Central上找到。 Spring的设计是高度模块化的 - 使用Spring的一部分不应该而且不需要另

通过研究一些不太常用的替代方案来解决MapReduce性能问题以及选择解决方案时要考虑的因素。 解决MapReduce性能问题 以下解决方案来缓解MapReduce性能问题： 更改摄取过程/间隔 批处

在第一篇文章中，我讨论了什么构成了一个小文件，以及为什么Hadoop存在小文件问题。我将一个小文件定义为小于Hadoop块大小75％的任何文件，并解释说由于NameNode内存使用和MapReduce

Hadoop不适用于大量小文件，而是需要更少的大文件。这可能是您之前听过的声明。但是，为什么Hadoop会出现大量小文件的问题？而且，“小”究竟是什么意思呢？在本系列的第一部分中，我将回答这些问题。后

流可以并行执行，以增加大量输入元素的运行时性能。并行流ForkJoinPool通过静态ForkJoinPool.commonPool()方法使用公共可用的流。底层线程池的大小最多使用五个线程 - 具体

Streams支持大量不同的操作。我们已经了解了最重要的操作，如filter，map。发现所有其他可用的操作（参见Stream Javadoc）。我们深入研究更复杂的操作collect，flatMap

本文提供了有关Java 8 Stream的深入概述。当我第一次读到的Stream API，我感到很困惑，因为它听起来类似Java I/O的InputStream，OutputStream。但Java

使用标准框架验证Java bean的基础知识 - JSR 380，也称为Bean Validation 2.0。 当然，验证用户输入在大多数应用程序中是一个超常见的要求，Java Bean Valid

为什么要使用查询语言？对于任何复杂的API来说 - 通过非常简单的字段搜索 / 过滤资源是不够的。查询语言更灵活，允许您精确过滤所需的资源。 Query DSL配置 我们需要将以下依赖项添加到pom.

调试Reactive Streams可能是我们开始使用这些数据结构后必须面对的主要挑战之一。 考虑到Reactive Streams在过去几年中越来越受欢迎，了解我们如何有效地执行此任务是个好主意。