Java flume采集日志

时间: 2023-06-21 21:21:55 浏览: 54
Flume是一个分布式的、可靠的、高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。它可以从各种源头(如日志文件、syslog、JMS、HTTP等)采集数据,并将这些数据传输到各种目的地(如HDFS、HBase、Elasticsearch、Kafka等)。 要使用Flume采集日志,首先需要安装和配置Flume。在配置文件中,可以指定要采集的源头、目的地和数据处理器等。以下是一个简单的Flume配置文件示例: ``` # flume.conf agent1.sources = source1 agent1.channels = channel1 agent1.sinks = sink1 agent1.sources.source1.type = exec agent1.sources.source1.command = tail -F /var/log/messages agent1.channels.channel1.type = file agent1.channels.channel1.capacity = 1000 agent1.channels.channel1.transactionCapacity = 100 agent1.sinks.sink1.type = hdfs agent1.sinks.sink1.hdfs.path = hdfs://localhost:9000/flume/%Y-%m-%d/%H%M agent1.sinks.sink1.hdfs.fileType = DataStream agent1.sinks.sink1.hdfs.writeFormat = Text agent1.sinks.sink1.hdfs.rollInterval = 600 agent1.sinks.sink1.hdfs.rollSize = 0 agent1.sinks.sink1.hdfs.rollCount = 10000 agent1.sinks.sink1.hdfs.batchSize = 1000 agent1.sinks.sink1.hdfs.useLocalTimeStamp = true agent1.sources.source1.channels = channel1 agent1.sinks.sink1.channel = channel1 ``` 在上面的配置文件中,我们使用`exec`类型的源头来采集`/var/log/messages`文件中的日志。然后,我们将采集到的日志传输到HDFS中的指定目录,同时指定了一些数据处理器,如`Text`格式的写入、按时间间隔和文件大小滚动等。 要启动Flume,可以使用以下命令: ``` $ bin/flume-ng agent --conf-file /path/to/flume.conf --name agent1 -Dflume.root.logger=INFO,console ``` 其中,`--conf-file`参数指定配置文件的路径,`--name`参数指定代理的名称,`-Dflume.root.logger`参数指定日志级别和输出位置。 这样,就可以使用Flume采集日志了。当然,在实际使用中,还需要根据具体需求来配置Flume,并选择合适的源头、目的地和数据处理器等。

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### 回答1: 使用Flume采集某个接口的代码,需要以下步骤: 1. 安装Flume:请按照Flume的官方文档进行安装。 2. 配置Flume:在Flume的配置文件中,指定采集源、汇聚点、输出点等信息。 3. 编写采集代码:需要使用Flume的Java API,来连接到接口并采集数据。 以下是一个示例代码: import org.apache.flume.*; import org.apache.flume.conf.Configurable; import org.apache.flume.source.AbstractSource; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStreamReader; import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; public class HttpSource extends AbstractSource implements Configurable, PollableSource { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(HttpSource.class); private String urlStr; @Override public void configure(Context context) { urlStr = context.getString("url"); if (urlStr == null) { throw new ConfigurationException("HttpSource: url must be specified."); } } @Override public Status process() throws EventDeliveryException { Status result = Status.READY; HttpURLConnection conn = null; try { URL url = new URL(urlStr); conn = (HttpURLConnection) url.openConnection(); conn.setRequestMethod("GET"); conn.setDoOutput(true); conn.setDoInput(true); conn.setUseCaches(false); conn.setRequestProperty("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded"); conn.connect(); BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(conn.getInputStream())); String line; while ((line = reader.readLine()) != null) { Event event = EventBuilder.withBody(line.getBytes()); getChannelProcessor().processEvent(event); } } catch (Exception e) { logger.error("HttpSource process error.", e); result = Status.BACKOFF; } finally { if (conn != null) { conn.disconnect(); } } return result; } @Override public long getBackOffSleepIncrement() { return 0; } @Override public long getMaxBackOff ### 回答2: 使用Flume采集某个接口的代码写法如下: 首先,需要安装和配置Flume,确保Flume的相关环境已经设置好。 1. 创建一个Flume配置文件:例如,命名为flume_config.conf。 2. 在配置文件中定义一个数据源,通常使用HTTP Source来获取接口数据。配置示例如下: # 配置Source sourceAgent.sources = httpSource sourceAgent.sources.httpSource.type = org.apache.flume.source.http.HTTPSource sourceAgent.sources.httpSource.bind = 0.0.0.0 sourceAgent.sources.httpSource.port = <监听端口> 3. 配置Sink,将获取的数据传输到相应的目标位置,这里可以选择将数据写入到文件、Kafka、HDFS等。以下是写入到文件Sink的示例配置: # 配置Sink sourceAgent.sinks = fileSink sourceAgent.sinks.fileSink.type = hdfs sourceAgent.sinks.fileSink.hdfs.path = <目标文件路径> 4. 配置Channel,用于在Source和Sink之间缓存接收到的数据。 # 配置Channel sourceAgent.channels = memoryChannel sourceAgent.channels.memoryChannel.type = memory sourceAgent.channels.memoryChannel.capacity = <缓存容量> sourceAgent.channels.memoryChannel.transactionCapacity = <事务容量> 5. 将Source和Sink以及Channel进行连接: # 将Source与Sink以及Channel连接 sourceAgent.sources.httpSource.channels = memoryChannel sourceAgent.sinks.fileSink.channel = memoryChannel 6. 启动Flume agent,并指定配置文件路径: $ bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file <配置文件路径> --name sourceAgent -Dflume.root.logger=INFO,console 以上就是通过Flume采集某个接口的代码编写步骤。根据实际需求,需要根据具体情况调整配置文件中的参数和定义更多的Source、Sink和Channel。 ### 回答3: 使用Flume采集某个接口的代码可以按照以下步骤进行编写: 1. 引入所需的Flume依赖库,如Flume的核心库、日志库等。 2. 创建一个Flume配置文件,其中指定数据源、数据目的地和数据传输方式等配置项。 3. 在Flume配置文件中定义数据源,可以使用Flume提供的HTTP Source组件,通过监听特定端口获取接口数据。 4. 在Flume配置文件中定义数据目的地,可以是本地文件、HDFS、Kafka等存储方式,根据需求选择适合的目的地。 5. 在Flume配置文件中定义数据传输方式,可以是使用Flume提供的Sink组件,将数据传输到目的地。 6. 根据Flume配置文件的配置,编写Java代码,创建一个Flume Agent实例,并将配置文件路径作为参数传递。 7. 启动Flume Agent,它将根据配置文件的定义,采集特定接口的数据,并将其传输到指定的目的地。 8. 监控Flume Agent的采集情况和数据传输情况,根据需要进行日志记录、错误处理等操作。 需要注意以下几点: - 确保Flume依赖库正确引入,并且版本兼容。 - 需要根据具体接口的数据格式和传输要求,进行Flume配置文件的编写。可以参考Flume官方文档进行配置项的定义。 - 在编写Java代码时,应根据Flume的API文档,了解如何创建Flume Agent实例、启动Agent等操作。 - 在启动Flume Agent之前,要确保接口服务正常运行,并且Flume所监听的端口没有被其他程序占用。 以上是一个基本的框架,根据具体需求和接口特点,还可以进行配置文件的其他定制化设置,如添加过滤器、数据转换等。
### 回答1: flume可以通过配置采集端口4444上的数据,并将数据传入kafka的topic中。配置文件需要指定flume的source、channel和sink。其中source是指数据源,这里指的是flume采集的数据源;channel是指数据缓冲区,用于存储数据并进行传输;sink是指数据输出,这里指的是将数据输出到kafka中。 在flume的配置文件中,我们需要指定source和sink的类型,以及source和sink之间的连接方式。在这个案例中,我们需要使用kafka的sink和source来进行数据传输。具体地,我们需要指定source的类型为netcat,以监听4444端口上的数据;然后将数据传入kafka的topic中,这个步骤需要使用kafka的sink来完成。在sink的配置中,我们需要指定kafka的broker列表,以及要写入的topic名称。 当flume将数据写入kafka中的topic之后,我们可以使用kafka自带的消费者来消费这个topic中的数据。消费者可以使用命令行工具来进行操作,也可以使用各种语言的kafka客户端来编写消费者程序。消费者需要指定要消费的topic名称以及kafka的broker列表,以便连接到kafka集群并获取数据。 ### 回答2: Flume是一款开源的分布式的日志收集系统,它可以用于将数据从不同的源头收集到中心服务器中进行统一的处理和存储。Flume提供了多种数据来源和数据处理方式,其中一种方式就是通过TCP/IP端口采集数据。 Flume可以通过配置监听一个或多个TCP/IP端口,并将从这些端口接收到的数据进行处理和转发。在这里,我们可以配置Flume以监听4444端口,将从这个端口接收到的数据发送给Kafka的topic。 Kafka是另一款分布式的消息系统,它可以用于高吞吐量的消息传输和存储。在这里,我们可以创建一个Kafka的topic,并将Flume发送过来的数据写入到这个topic中。 为了消费这个topic中的数据,我们可以使用Kafka自带的消费者。Kafka提供了Java和其他编程语言的客户端,可以轻松地消费topic中的数据。我们可以编写一个消费者程序,连接到Kafka集群,指定要消费的topic,并从中读取数据进行处理。 总结起来,通过配置Flume监听端口4444,将接收到的数据发送给Kafka的topic中。然后使用Kafka自带的消费者连接到Kafka集群,指定要消费的topic,并从中读取数据进行处理。这样就可以实现Flume采集端口4444信息,并传入Kafka中的topic,然后使用Kafka自带的消费者消费topic中的数据。 ### 回答3: Flume是一个分布式、可靠和高可用的日志收集、聚合和传输系统。其主要用途是将数据从不同的源头(如日志文件、消息队列等)采集到中央存储或数据处理系统中。 要使用Flume采集端口4444的信息,并传入Kafka中的topic,需要进行以下配置和操作。 1. 配置Flume代理: 首先,需要在Flume的配置文件中定义一个source,用于采集来自端口4444的信息。示例配置如下: agent.sources = mySource agent.sources.mySource.type = netcat agent.sources.mySource.bind = localhost agent.sources.mySource.port = 4444 2. 配置Kafka Sink: 然后,需要配置Flume的sink,将采集到的数据传入Kafka中的topic。示例配置如下: agent.sinks = mySink agent.sinks.mySink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink agent.sinks.mySink.topic = myTopic agent.sinks.mySink.brokerList = localhost:9092 agent.sinks.mySink.requiredAcks = 1 3. 配置通道: 在Flume的配置文件中,需要定义一个或多个通道来连接source和sink。示例配置如下: agent.channels = memoryChannel agent.channels.memoryChannel.type = memory agent.channels.memoryChannel.capacity = 1000 agent.channels = otherChannel agent.channels.otherChannel.type = file agent.channels.otherChannel.checkpointDir = /path/to/checkpoint agent.channels.otherChannel.dataDirs = /path/to/data 4. 运行Flume代理: 使用以下命令运行Flume代理,并指定配置文件路径: flume-ng agent -n agent -c conf -f /path/to/flume-conf.properties 5. 使用Kafka消费者消费数据: 最后,可以使用Kafka自带的消费者来消费topic中的数据。示例命令如下: kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic myTopic --from-beginning 以上配置和操作可实现将Flume采集的端口4444的信息传入Kafka中的topic,并使用Kafka自带的消费者消费该topic中的数据。
Flume是一个分布式、可靠、高可用的海量日志采集、聚合和传输系统。要使用Flume进行多数据源元数据采集,可以按照以下步骤进行: 1. 首先,需要编写一个自定义的Source,用于采集多数据源的元数据。可以继承AbstractSource类,并在process()方法中编写采集逻辑。 java public class MultiDataSourceMetadataSource extends AbstractSource implements EventDrivenSource { @Override public void start() { // 初始化逻辑 } @Override public void stop() { // 停止逻辑 } @Override public void configure(Context context) { // 配置逻辑 } @Override public synchronized void process() { // 采集逻辑 } } 2. 接着,需要编写一个自定义的Channel,用于缓存采集到的元数据。可以继承AbstractChannel类,并在put()和take()方法中编写缓存逻辑。 java public class MultiDataSourceMetadataChannel extends AbstractChannel { @Override public void start() { // 初始化逻辑 } @Override public void stop() { // 停止逻辑 } @Override public void configure(Context context) { // 配置逻辑 } @Override public Transaction getTransaction() { // 获取事务 } @Override public void put(Event event) { // 缓存逻辑 } @Override public Event take() { // 获取缓存逻辑 } } 3. 最后,需要编写一个自定义的Sink,用于将缓存的元数据写入目标存储系统。可以继承AbstractSink类,并在process()方法中编写写入逻辑。 java public class MultiDataSourceMetadataSink extends AbstractSink { @Override public void start() { // 初始化逻辑 } @Override public void stop() { // 停止逻辑 } @Override public void configure(Context context) { // 配置逻辑 } @Override public Status process() { // 写入逻辑 } } 4. 在Flume的配置文件中,需要配置自定义的Source、Channel和Sink,并定义它们之间的连接关系。 properties a1.sources = multiDataSourceMetadataSource a1.channels = multiDataSourceMetadataChannel a1.sinks = multiDataSourceMetadataSink a1.sources.multiDataSourceMetadataSource.type = com.example.MultiDataSourceMetadataSource a1.sources.multiDataSourceMetadataSource.channels = multiDataSourceMetadataChannel a1.channels.multiDataSourceMetadataChannel.type = com.example.MultiDataSourceMetadataChannel a1.channels.multiDataSourceMetadataChannel.capacity = 1000 a1.channels.multiDataSourceMetadataChannel.transactionCapacity = 100 a1.sinks.multiDataSourceMetadataSink.type = com.example.MultiDataSourceMetadataSink a1.sinks.multiDataSourceMetadataSink.channel = multiDataSourceMetadataChannel 5. 最后,启动Flume,开始采集多数据源的元数据。 bash bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file conf/flume.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console 以上就是使用Flume进行多数据源元数据采集的具体Java实现方法。
### 回答1: Apache Flume是基于数据流的分布式系统,专门用于从各种非结构化数据源收集,聚合和移动大量数据,它支持多种数据源的连接和数据交付到多种数据存储库。该软件是Apache软件基金会下的一个顶级项目,它是一个稳定、高效和可靠的工具,可以帮助企业实现数据的有效管理和分析。 apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz下载是通过Apache官网提供的链接来进行下载的。下载完成后需要进行安装和相关配置,以便能够与其他数据源进行连接和数据交付。该软件的安装和配置较为复杂,需要具备一定的计算机技能和数据管理知识。 下载完成后,用户需要解压该文件,并在用户设置的文件夹中配置flume-env.sh和flume.conf文件。配置后,即可启动Flume服务,进行数据的收集和聚合操作。在使用过程中,用户可以根据实际需要,选择不同的数据源和文件存储方式,以满足企业数据管理和分析的需求。 总之,Apache Flume是一个强大的数据管理和分析工具,具有广泛的应用和丰富的功能。但在使用前,用户需要详细了解该软件的安装和配置过程,并具备一定的技能和知识储备,以确保其能够正确地使用和操作。 ### 回答2: Apache Flume是一个分布式、可靠、高效的数据采集、聚合和传输系统,在数据处理中应用广泛。而apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz则是Apache Flume的官方发布版本,其中bin表示此版本是可执行程序,tar.gz是一种压缩格式。 要下载apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz,首先需要前往Apache Flume的官网,然后找到下载页面。在下载页面中可以选择下载镜像站点以及下载apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz的链接。用户可以根据自己的网络情况、所在地区等因素选择镜像站点并点击相应的链接进行下载。 下载完成后,用户可以使用解压软件将apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz解压到任何想要安装的目录中。解压完成后,在bin目录下可以找到flume-ng的可执行文件,即可尝试运行Flume。 值得注意的是,Apache Flume是一个开源项目,因此用户可以访问其源代码,也可以参与到项目的开发中来。该软件的最新版本、文档等信息也可在官网上获得。 ### 回答3: Apache Flume是一款优秀的分布式高可靠日志收集与聚合工具,可以将数据从各种不同的数据源采集并集中到集中式的Hadoop数据仓库中。而Apache Flume 1.9.0-bin.tar.gz是Apache Flume的最新版本程序包,包含了Flume各种组件的可执行文件、示例配置文件、JAVA API等组件。 如果要下载Apache Flume 1.9.0-bin.tar.gz,可以先访问Apache Flume的官网,找到需要下载的地方,可以选择使用浏览器直接下载或使用命令行工具wget下载到本地,解压缩后将Flume各个组件配置好后就可以使用了。 需要注意的是,安装Apache Flume还需要为其配置相应的环境(例如配置JDK环境变量等),并进行一些必要的安全设置。而且对于不同的数据源与Hadoop生态系统版本,Apache Flume部署和配置也会略有不同。因此,在使用过程中,应该先学习Apache Flume的相关知识,并根据情况灵活应用。
对于flume的可行性分析,我们需要考虑以下几个方面: 1. 技术可行性:Flume是一个开源的分布式日志收集系统,它基于Java编写,并且可以在多种操作系统上运行。因此,在技术上来说,Flume是可行的,并且可以适用于不同的环境和需求。 2. 功能可行性:Flume提供了丰富的功能,包括数据采集、转换、过滤和传输等。它支持多种数据源和目的地,如文件、数据库、消息队列等。因此,在功能上来说,Flume是可行的,并且可以满足各种数据收集和传输的需求。 3. 成本可行性:Flume是一个开源软件,因此使用它不需要额外的购买费用。然而,部署和维护Flume可能需要一定的人力和资源投入。因此,在成本上来说,需要权衡投入与收益之间的关系,来评估其可行性。 现状分析方面,Flume已经在许多企业中得到广泛应用。它被用于大规模数据采集和传输,特别适用于日志数据的收集和分析。许多大型公司和互联网企业都在使用Flume来处理海量的日志数据。 在功能需求分析方面,根据具体的使用场景和需求,我们需要考虑以下几个方面:数据源的类型和数量、数据传输的方式和协议、数据的过滤和转换规则、数据的目的地和存储方式等。 性能需求分析方面,我们需要考虑以下几个指标:数据处理的吞吐量、延迟、可靠性和扩展性等。根据具体的场景和需求,我们可以设置合适的性能指标和要求,来评估Flume是否能够满足这些需求。 总之,对于flume的可行性分析、现状分析、功能需求分析和性能需求分析,需要综合考虑技术、功能、成本和性能等方面的因素,以评估Flume是否适合用于具体的数据收集和传输需求。
常用的大数据采集工具包括: 1. Apache Nutch:Nutch是一个基于Java的开源网络爬虫,能够自动地从万维网中获取和抓取大量数据,它的优势在于能够支持多线程和分布式抓取,但是需要一定的技术背景才能使用。 2. Scrapy:Scrapy是一个基于Python的开源网络爬虫框架,可以用于抓取和提取互联网上的数据。它的优势在于易于使用和灵活性高,但是对于大规模数据的采集需要一定的技术实力。 3. Selenium:Selenium是一个基于Java、Python等语言的自动化测试工具,也可用于网站数据抓取。它的优势在于可以模拟浏览器操作,能够应对动态网页,但是速度相对较慢。 4. Apache Kafka:Kafka是一个基于Scala语言的分布式消息队列系统,用于处理高吞吐量的数据流。它的优势在于能够保证数据的可靠传输和高效的处理,但是需要一定的技术背景和额外的资源。 5. Apache Flume:Flume是一个基于Java的分布式日志收集系统,用于高效地收集、聚合和传输大规模数据。它的优势在于易于扩展和部署,但是需要一定的技术背景和配置。 6. Apache Storm:Storm是一个基于Java的实时大数据处理系统,可以处理高速数据流的实时计算和分析。它的优势在于实时性高、性能强,但是需要一定的技术背景和额外的资源。 以上仅是常见的大数据采集工具,每种工具都有其优缺点,选择合适的工具应根据具体需求进行选择。
好的,下面是搭建流程: 1. 虚拟机模板机:首先需要准备一台虚拟机作为模板机,安装好操作系统和必要的软件,如Java、Python等,在这里我们推荐使用CentOS系统。 2. 分布式集群:接着需要搭建一个分布式集群,可以使用Hadoop等大数据框架来实现。需要注意的是,在搭建分布式集群时,需要配置好各个节点的IP地址和端口号等信息。 3. OpenResty:在分布式集群搭建完成后,可以考虑使用OpenResty来实现负载均衡和反向代理等功能。OpenResty是一个基于Nginx的Web应用服务器,可以通过Lua脚本来扩展功能。 4. Hadoop:接下来需要安装Hadoop,Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架,可以用来处理大规模数据。在安装Hadoop时,需要配置好各个节点的Hadoop环境变量和配置文件等信息。 5. Zookeeper:在搭建Hadoop集群时,还需要安装Zookeeper来实现分布式协调和管理。Zookeeper是一个开源的分布式协调服务,可以用来维护集群中各个节点的状态信息。 6. Flume:在搭建完Hadoop和Zookeeper后,可以考虑使用Flume来实现数据采集和传输等功能。Flume是一个开源的分布式日志采集和传输系统,可以将数据从不同的数据源采集到Hadoop集群中。 7. Hive(MySql):在搭建好Hadoop和Flume后,可以考虑使用Hive来实现数据查询和分析等功能。Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库,可以通过类SQL语句来查询和分析存储在Hadoop集群中的数据。 8. Zeppelin:为了方便用户对Hadoop集群中的数据进行分析和可视化,可以使用Zeppelin来实现数据可视化功能。Zeppelin是一个开源的数据分析和可视化平台,可以通过Web界面来实现数据分析和可视化等功能。 9. DolphinScheduler:最后,可以考虑使用DolphinScheduler来实现任务调度和管理等功能。DolphinScheduler是一个开源的分布式任务调度和管理系统,可以用来管理Hadoop集群中的各种任务。 10. SuperSet可视化:如果需要更强大的数据可视化功能,可以使用SuperSet来实现。SuperSet是一个开源的数据可视化平台,可以用来展示Hadoop集群中的各种数据,并提供丰富的可视化图表和报表等功能。 以上就是从虚拟机模板机到SuperSet可视化的搭建流程,需要注意的是,在搭建过程中可能会遇到各种问题,需要根据实际情况进行调整和解决。

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