java批量同步数据代码

时间: 2023-09-13 22:04:26 浏览: 19
以下是使用Java批量同步数据的示例代码: ```java import java.sql.*; public class BatchSyncData { public static void main(String[] args) { Connection conn = null; PreparedStatement pstmt = null; try { // 获取数据库连接 conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/test", "root", "password"); // 设置不自动提交 conn.setAutoCommit(false); // 批量插入数据 pstmt = conn.prepareStatement("insert into user(name, age, gender) values (?, ?, ?)"); for (int i = 1; i <= 1000; i++) { pstmt.setString(1, "user" + i); pstmt.setInt(2, i); pstmt.setString(3, i % 2 == 0 ? "male" : "female"); pstmt.addBatch(); } pstmt.executeBatch(); // 提交事务 conn.commit(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); try { // 回滚事务 conn.rollback(); } catch (SQLException ex) { ex.printStackTrace(); } } finally { // 关闭资源 try { if (pstmt != null) { pstmt.close(); } if (conn != null) { conn.close(); } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } } } ``` 该示例代码使用JDBC连接MySQL数据库,并使用批量插入数据的方式插入1000条数据。在执行批量插入操作之前,需要将连接的自动提交设置为false,以便于在操作完成后手动提交事务。如果在操作过程中出现异常,则需要回滚事务,否则提交事务。最后,需要关闭相关的资源,释放连接。

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在Spring Boot中,可以使用RestTemplate来调用接口,批量调用接口的方式有多种。 一种方式是使用多线程并发调用接口。可以使用Java的Executor框架来实现多线程调用,将需要调用的接口放入一个List中,使用Executor框架的invokeAll方法批量执行这些任务,最后等待所有任务执行完成。示例代码如下: java RestTemplate restTemplate = new RestTemplate(); List<Callable<String>> tasks = new ArrayList<>(); tasks.add(() -> restTemplate.postForObject(url1, request1, String.class)); tasks.add(() -> restTemplate.postForObject(url2, request2, String.class)); tasks.add(() -> restTemplate.postForObject(url3, request3, String.class)); ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(3); List<Future<String>> futures = executorService.invokeAll(tasks); executorService.shutdown(); for (Future<String> future : futures) { String result = future.get(); // 处理返回结果 } 另一种方式是使用Java8的Stream API来批量调用接口。将需要调用的接口放入一个List中,使用Stream API的map方法将每个接口调用转换成一个CompletableFuture,再使用CompletableFuture的allOf方法等待所有任务执行完成。示例代码如下: java RestTemplate restTemplate = new RestTemplate(); List<String> urls = Arrays.asList(url1, url2, url3); List<CompletableFuture<String>> futures = urls.stream() .map(url -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> restTemplate.postForObject(url, request, String.class))) .collect(Collectors.toList()); CompletableFuture<Void> allFutures = CompletableFuture.allOf(futures.toArray(new CompletableFuture[0])); allFutures.join(); List<String> results = futures.stream() .map(CompletableFuture::join) .collect(Collectors.toList()); // 处理返回结果 以上两种方式都可以实现批量调用接口同步数据的功能,具体选择哪种方式要根据实际情况和需求来决定。需要注意的是,批量调用接口可能会对接口服务造成较大的负载,应该避免并发量过大而导致服务瘫痪。
可以通过以下步骤同步两个数据库中的数据不同表: 1. 连接两个数据库:使用 JDBC(Java 数据库连接)连接两个数据库。 2. 获取源数据库表中的数据:使用 SQL 语句查询源数据库中的数据,将结果集存储到 Java 对象中。 3. 转换数据格式:将 Java 对象中的数据格式转换成目标数据库表的格式。 4. 插入或更新数据:使用 SQL 语句将转换后的数据插入或更新到目标数据库表中。 5. 关闭连接:关闭 JDBC 连接以释放资源。 需要注意的是,如果数据量较大,可能会导致性能问题。因此,可以考虑使用批量插入或批量更新操作优化性能。 具体实现细节可以参考以下代码示例: //连接源数据库 Connection sourceConn = DriverManager.getConnection(sourceUrl, sourceUsername, sourcePassword); //连接目标数据库 Connection targetConn = DriverManager.getConnection(targetUrl, targetUsername, targetPassword); //查询源数据库中的表数据 Statement stmt = sourceConn.createStatement(); ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM source_table"); //遍历结果集,转换数据格式并插入或更新到目标数据库中 PreparedStatement pstmt = targetConn.prepareStatement("INSERT INTO target_table (column1, column2, ...) VALUES (?, ?, ...)"); while (rs.next()) { // 转换数据格式 Object column1 = rs.getObject("column1"); Object column2 = rs.getObject("column2"); ... // 插入或更新数据 pstmt.setObject(1, column1); pstmt.setObject(2, column2); ... pstmt.executeUpdate(); } //关闭连接 rs.close(); stmt.close(); pstmt.close(); sourceConn.close(); targetConn.close();
下面给出一个简单的参考实现: java @Service public class SyncService { @Autowired private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; @Autowired private UserMapper userMapper; public void sync() { // 获取Redis中的哈希数据 String redisKey = "users"; Set<Object> hashKeys = redisTemplate.opsForHash().keys(redisKey); List<User> users = new ArrayList<>(); for (Object hashKey : hashKeys) { Map<Object, Object> hashEntries = redisTemplate.opsForHash().entries(redisKey); Map<String, Object> userData = new HashMap<>(); for (Map.Entry<Object, Object> entry : hashEntries.entrySet()) { String field = (String) entry.getKey(); Object value = entry.getValue(); userData.put(field, value); } User user = new User(); user.setId(Long.valueOf((Integer)userData.get("id"))); user.setName((String)userData.get("name")); user.setAge((Integer)userData.get("age")); users.add(user); } // 将数据同步到MySQL userMapper.batchInsert(users); } } 说明: 1. 上面的代码展示了一个SyncService,其中的sync()方法用于将Redis中的一个哈希数据同步到MySQL中的user表中。 2. 代码中使用的RedisTemplate通过SpringBoot自动配置。可以在应用启动时自动创建该对象。 3. UserMapper是一个使用Mybatis框架的Mapper,该对象通过SpringBoot自动配置方式创建。 4. sync()方法中先从Redis中获取所有哈希数据的key,然后循环处理每个key,获取其对应的哈希表数据。 5. 将每个哈希表数据转换成一个User对象,最后将所有的User对象一次性批量插入到MySQL中,提高性能。 6. 注意:该实现没有进行数据合法性校验,比如判断Redis中的哈希数据是否完整、MySQL插入是否成功等。在实际应用中建议进行相关处理。
Flink CDC(Change Data Capture)是一种数据同步技术,可以从源数据库中捕获变更数据并将其同步到目标数据库中。DorisDB是一款分布式数据仓库,支持海量数据的存储和查询分析。下面以将数据从DorisDB同步到DorisDB为例,介绍如何使用Flink CDC实现数据同步。 1. 准备工作 在开始之前,需要安装好以下工具和环境: - DorisDB - Flink - Flink CDC 2. 创建数据源 首先需要创建一个数据源,用于从DorisDB中读取数据。可以使用Flink的JDBCInputFormat来读取DorisDB中的数据。在Flink中,可以使用以下代码创建一个JDBCInputFormat: JDBCInputFormat jdbcInputFormat = JDBCInputFormat.buildJDBCInputFormat() .setDrivername(driverName) .setDBUrl(dbUrl) .setUsername(username) .setPassword(password) .setQuery("SELECT * FROM table") .finish(); 其中,driverName、dbUrl、username和password是DorisDB的连接信息,"SELECT * FROM table"是要读取的表的SQL语句。 3. 创建数据同步任务 接下来需要创建一个Flink的数据流任务,用于将从DorisDB中读取的数据同步到另一个DorisDB中。可以使用Flink的DataStream API来实现数据同步。以下是一个示例代码: StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream<Row> sourceStream = env.createInput(jdbcInputFormat); DataStream<Row> sinkStream = sourceStream.map(new MapFunction<Row, Row>() { @Override public Row map(Row value) throws Exception { // 对数据进行转换 return value; } }); DorisDBOutputFormat dorisDBOutputFormat = new DorisDBOutputFormat(); dorisDBOutputFormat.setDrivername(driverName); dorisDBOutputFormat.setDBUrl(dbUrl); dorisDBOutputFormat.setUsername(username); dorisDBOutputFormat.setPassword(password); dorisDBOutputFormat.setTable(table); dorisDBOutputFormat.setBatchSize(batchSize); sinkStream.writeUsingOutputFormat(dorisDBOutputFormat); env.execute(); 其中,sourceStream是从DorisDB中读取的数据流,sinkStream是经过转换后要写入到DorisDB的数据流。可以使用map函数对数据进行转换。DorisDBOutputFormat是一个自定义的输出格式,用于将数据写入到DorisDB中。在这个示例代码中,DorisDBOutputFormat的batchSize属性设置为1000,表示每1000条数据进行一次批量写入。 4. 运行数据同步任务 将上述代码保存为一个Java程序,并使用Flink命令行工具提交任务即可开始数据同步。在执行过程中,Flink CDC会自动监控DorisDB中的数据变更,将新增、修改、删除等操作同步到目标数据库中。 总的来说,使用Flink CDC实现DorisDB数据同步是一种高效、可靠的方式。它不仅可以帮助用户快速实现数据同步,还可以提高数据的实时性和准确性,为企业的数据分析和决策提供有力支持。
### 回答1: 为了在Java中处理Redis缓存问题,您需要使用Redis Java客户端库。常用的Java Redis客户端有Jedis、Lettuce和Redisson。 Jedis是一个纯Java实现的Redis客户端,使用简单,支持同步和异步两种操作方式。 Lettuce是一个高性能的Redis客户端,支持同步、异步和响应式操作。 Redisson是一个基于Netty的Redis客户端,支持分布式和可扩展的特性。 以下是使用Jedis的一个简单示例: import redis.clients.jedis.Jedis; public class JedisExample { public static void main(String[] args) { Jedis jedis = new Jedis("localhost"); jedis.set("foo", "bar"); String value = jedis.get("foo"); System.out.println(value); } } 通过以上示例,您可以很容易地对Redis缓存进行读写操作。 ### 回答2: 在Java中处理Redis缓存问题的方法有以下几个步骤: 首先,需要使用Java的Redis客户端库来连接和操作Redis服务器。常用的Java Redis客户端库包括Jedis、Lettuce等。 其次,需要在Java代码中导入合适的Redis客户端库,并通过连接池或者单例模式创建Redis连接对象。 然后,可以通过Redis连接对象进行操作,比如设置缓存、获取缓存、删除缓存等。对于设置缓存,可以使用set(key, value)方法来缓存键值对;对于获取缓存,可以使用get(key)方法来获取对应的值;对于删除缓存,可以使用del(key)方法来删除某个键。 另外,为了实现缓存的过期时间和淘汰策略,Redis提供了expire(key, seconds)方法来设置过期时间,以及setex(key, seconds, value)方法来设置带有过期时间的缓存。 此外,为了提高缓存的效率,可以使用批量操作和管道技术。比如,可以使用mget(keys)方法一次性获取多个缓存值;可以使用pipeline()和exec()方法来批量执行一组操作,从而减少网络往返时间。 最后,为了保证程序的健壮性和可靠性,需要在处理Redis缓存的代码中做好异常处理,并考虑并发访问和数据一致性等问题。 总之,通过以上步骤,在Java中处理Redis缓存问题可以使用Redis客户端库提供的API来连接、操作和管理Redis服务器,从而实现高效的缓存操作和管理。 ### 回答3: 用Java处理Redis缓存问题可以通过使用Java客户端库来与Redis进行交互。以下是处理Redis缓存的一般步骤: 1. 引入Java客户端库:首先,需要在Java项目中引入适当的Redis客户端库,例如Jedis或Lettuce。 2. 创建Redis连接:通过客户端库提供的API,使用Redis的主机名、端口号和密码创建Redis连接。连接信息可以在应用程序的配置文件中配置,以便在需要的时候进行更改。 3. 设置和获取缓存数据:使用客户端库提供的方法,可以将数据存储到Redis缓存中。例如,可以使用"SET"命令将键值对存储在Redis中,并使用"GET"命令来获取存储在Redis中的数据。 4. 设置缓存过期时间:如果需要给缓存数据设置过期时间,可以使用客户端库提供的方法来设置键的过期时间。例如,可以使用"EXPIRE"命令设置键的过期时间。 5. 处理缓存失效:在从缓存中获取数据之前,需要先检查缓存是否存在。如果缓存不存在,可以从其他数据源中获取数据,并将数据存储在缓存中以供下一次使用。 6. 使用缓存策略:根据应用程序的需求,可以采用不同的缓存策略来提高缓存的效率和性能。例如,可以使用LRU(最近最少使用)策略来淘汰最近最少使用的缓存数据。 7. 监控和管理Redis缓存:使用客户端库提供的方法,可以监控和管理Redis缓存。例如,可以使用"INFO"命令获取Redis服务器的详细信息,使用"KEYS"命令列出或删除缓存数据等。 总结:使用Java处理Redis缓存问题主要涉及创建Redis连接、设置和获取缓存数据、设置缓存过期时间、处理缓存失效、使用缓存策略以及监控和管理Redis缓存。通过Java客户端库提供的API,可以方便地与Redis进行交互,实现缓存功能,提高应用程序的性能和可扩展性。
Apache Flink 是一个分布式流处理引擎,可以在流数据和批数据上进行处理,具有高效、高可用、高容错等特点。而 Elasticsearch(ES)是一个用于实时搜索和分析的分布式搜索引擎,可以高效地存储、搜索和分析大量数据。 Flink 和 ES 可以集成使用,实现实时数据处理和分析。常见的应用场景包括: 1. 数据实时同步:将 Flink 处理的流数据实时同步到 ES 中,以便进行快速搜索和分析。 2. 实时数据分析:使用 Flink 处理流数据,并将处理结果实时写入 ES 中,以便进行实时分析和可视化。 3. 实时报警:使用 Flink 处理流数据,根据特定的规则和条件实时检测数据,并将检测结果写入 ES 中,以便进行实时报警和处理。 要实现 Flink 和 ES 的集成,可以使用 Flink 的 Elasticsearch Connector。该 Connector 可以将 Flink 处理的数据实时写入 ES 中,同时支持数据批量提交、数据过滤、数据转换等功能,可以灵活地满足不同场景下的需求。 示例代码如下: java StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); DataStream<String> stream = env.socketTextStream("localhost", 9999); // 将数据写入 Elasticsearch List<HttpHost> httpHosts = Arrays.asList(new HttpHost("localhost", 9200, "http")); ElasticsearchSink.Builder<String> esSinkBuilder = new ElasticsearchSink.Builder<>(httpHosts, new ElasticsearchSinkFunction<String>() { public IndexRequest createIndexRequest(String element) { Map<String, String> json = new HashMap<>(); json.put("data", element); return Requests.indexRequest() .index("my-index") .type("my-type") .source(json); } public void process(String element, RuntimeContext ctx, RequestIndexer indexer) { indexer.add(createIndexRequest(element)); } }); stream.addSink(esSinkBuilder.build()); env.execute("Flink and Elasticsearch Example"); 该示例代码通过 Flink 处理从 socket 中读取的数据,并使用 ElasticsearchSink 将数据写入 Elasticsearch 中,其中 httpHosts 参数指定了 ES 地址和端口,createIndexRequest 方法用于构造写入 ES 的数据,process 方法用于将数据写入 ES。
要将Redis数据快速存储到另一个Redis数据库中,可以使用redis-full-check命令中的参数来指定源Redis库和目标Redis库的连接地址和密码。可以使用--comparemode参数来选择校验模式,其中1表示全量校验,2表示仅校验Value的长度,3表示仅校验key是否存在,4表示在全量对比的情况下忽略大key的比较。可以使用--comparetimes参数来指定校验次数,建议不超过5次。还可以使用--qps参数来设置限速阈值,最小值为1。另外,还可以使用--batchcount参数来指定批量聚合的数量。需要注意的是,需要根据源Redis和目标Redis的类型来设置--sourcedbtype和--targetdbtype参数,0表示单节点、主从版,1表示集群版,2表示云Redis。\[1\] 如果你想将Redis数据存储到MySQL中,可以使用类似于引用\[2\]中的代码来实现。这段代码将Redis中的数据存储到MySQL数据库中。你可以根据自己的需求来调整参数和方法。\[2\] 另外,如果你想将云Redis中的数据迁移到ECS中的Redis,可以使用redis-shake工具。你可以使用类似于引用\[3\]中的命令来执行迁移操作。需要注意的是,你需要提供redis-shake的配置文件(redis-shake.conf)来指定源Redis和目标Redis的连接信息。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [使用redis-shake工具迁移云Redis数据(二十一)](https://blog.csdn.net/weixin_44953658/article/details/128230969)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Redis数据同步到Mysql](https://blog.csdn.net/weixin_40598838/article/details/125405629)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
### 回答1: Openark工具是由MySQL的官方出品的一款强大而灵活的工具箱。这个工具箱中集成了许多实用的MySQL脚本,可以帮助数据库管理员或开发者快速定位和解决问题。Openark工具有很多实用的组件,常用的有:pt-online-schema-change,pt-archiver,pt-slave-find,pt-mysql-summary等。 pt-online-schema-change是一个非常实用的组件,它可以允许管理员在MySQL上更改表的结构而不会造成影响,实现了在线的表结构变更,比如在生产环境中修改表格的高死锁程度问题。 pt-archiver可以实现对MySQL数据库进行批量地删除和归档操作,它能够大量提高删除和归档的效率。 pt-slave-find这个组件可以帮助管理员寻找MySQL数据库的主从同步问题,它可以帮你找到那个没有同步的从库,从而快速进行解决。 pt-mysql-summary这个工具可以把MySQL当前运营状况综述出来,让管理员能够快速地分析MySQL的问题。 Openark工具是为了帮助开发人员和管理员解决MySQL生产环境面临的各种问题而开发的,具有使用方便、安全稳定等优点。 ### 回答2: OpenArk Compiler是一种由华为公司开发的工具,用于编译Java程序并将其转化为可执行代码。OpenArk Compiler项目旨在提高Java应用程序的性能和安全性。它可以通过对Java代码进行静态分析和优化,减少代码的运行时代价,并通过加密和混淆源代码来提高应用程序的安全性。 在OpenArk Compiler中,代码会被翻译成低级汇编语言,这样可以减少指令的数量,并且提高代码的执行效率。除此之外,OpenArk Compiler还提供了一些高级优化选项,如针对多核CPU的并行编译和优化。这些选项可以进一步提高Java应用程序的执行效率和响应性能。 OpenArk Compiler还提供了一些安全特性。通过加密和混淆Java代码,它可以防止被攻击者反编译和修改源代码。这可以保护Java应用程序的核心算法和业务逻辑,从而维护商业机密和用户隐私。 总而言之,OpenArk Compiler是一种非常有用的工具,它可以帮助Java应用程序提高性能和安全性。它独特的优化算法和安全特性可以使Java应用程序更具竞争力和吸引力。 ### 回答3: openark是一个由Facebook开源的MySQL工具集,提供多种性能和管理方面的解决方案。它由多个MySQL工具组成,包括audit、awk-kill、create_index、dboptimize、dbparallel、find-replication-filters、health-check、killstats、log_slow_extra、memory-usage、mirror、proxy、reporting、schema-stats、thread_statistics、time_statistics、top。这些工具可用于监视MySQL服务器实例并为管理员提供帮助,以优化性能和管理MySQL服务器。 openark工具包还提供了其他功能,如快速传递大量数据,为数据提供备份和恢复选项,检测和预防安全问题等。此外,与其他MySQL工具相比,openark工具包具有更好的可扩展性和性能,可以从越来越多的工具中选择,以实现最佳结果。 虽然openark工具包提供了一系列的MySQL性能和管理解决方案,但其使用需要一些MySQL相关的知识和技巧。因此,初学者可能需要一些时间来了解openark工具包的组件和功能,并学习如何在其基础上开发MySQL管理和性能优化的技能。

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