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Lombok v1.18.20 “Envious Ferret” is installed. https://projectlombok.org/

上面是安装完成的版本信息

1.Lombok v1.18.20 下载当前最新版本 https://projectlombok.org/

2. java -jar lombok.jar

3.安装完毕检查eclipse.ini下配置(需要自行添加–illegal-access=permit）使用jdk16出现的问题

-javaagent:/Applications/Eclipse.app/Contents/Eclipse/lombok.jar
--illegal-access=permit

4.重启eclipse可以正常使用

Tags: eclipse, lombok

centos7通配ssl域名使用snap的certbot版本的lets-encrypt记录

星期日, 2021-07-25 | Author: Lee | computer, linux | 没有评论 7,263 views

之前直接使用脚本的形式现在已经不支持了,需要使用snap的模式

1.安装snap

sudo yum install epel-release -y
 
sudo yum install snapd
 
sudo systemctl enable --now snapd.socket
 
sudo ln -s /var/lib/snapd/snap /snap
 
sudo snap install core
 
sudo snap refresh core

2.移除历史的版本certbot

 
sudo yum remove certbot

3.Install Certbot

 
sudo snap install --classic certbot
 
sudo ln -s /snap/bin/certbot /usr/bin/certbot

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Tags: certbot, LetsEncrypt, snap, ssl

Elasticsearch技术使用(ES)：索引别名Aliases问题

星期四, 2021-07-08 | Author: Lee | JAVA-and-J2EE, 大数据 | 没有评论 1,276 views

业务问题#

业务需求是不断变化迭代的，也许我们之前写的某个业务逻辑在下个版本就变化了，我们可能需要修改原来的设计，例如数据库可能需要添加一个字段或删减一个字段，而在搜索中也会发生这件事，即使你认为现在的索引设计已经很完美了，在生产环境中，还是有可能需要做一些修改的，需要添加映射字段或者需要修改字段类型等等。

数据库中我们可以直接修改原来的表设计语句，前提是需要做好数据迁移。但是在 Elasticsearch 中就没那么简单了。尽管可以增加新的类型到索引中，或者增加新的字段到类型中，但是不能添加新的分析器或者对现有的字段做改动。如果你那么做的话，结果就是那些已经被索引的数据就不正确，搜索也不能正常工作。针对这个问题必须重新建立索引。

别名定义#

重新建立索引的问题是必须更新应用中的索引名称，索引别名就是用来解决这个问题的！

假设我们有个学生的原始索引 student_index_v1，我们给它起个别名 student_index，程序中也是用别名 student_index 进行搜索，当我们的业务需求发生改变需要修改索引的时候，我们重新创建个索引 student_index_v2，同时将别名 student_index 指向新的索引 student_index_v2，同时将 student_index_v1 的数据迁移到新的 student_index_v2，这样我们就可以做到在零停机下从旧索引切换到新索引。

索引别名就像一个快捷方式或软连接，可以指向一个或多个索引，也可以给任何一个需要索引名的API来使用，而且别名不能与索引同名。

别名带给我们极大的灵活性，允许我们做下面这些：

在运行的集群中可以无缝的从一个索引切换到另一个索引。
给多个索引分组。
给索引的一个子集创建视图。

别名管理#

别名还可以映射到某个索引也可以映射到多个索引。别名还可以与筛选器关联，筛选器将在搜索和路由值时自动应用，别名不能与索引同名。

Elasticsearch 中有两种方式管理别名： _alias 用于单个操作， _aliases 用于执行多个原子级操作。
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Tags: Elasticsearch, es

ssh连接好用的工具electerm或xshell

星期五, 2021-07-02 | Author: Lee | JAVA-and-J2EE, linux, mac, work-other | 没有评论 1,411 views

1.xshell基本上是window下常用的工具了，可以使用家庭版和学校版本免费

家庭或者学校版快速地址：https://www.netsarang.com/zh/free-for-home-school/

2.开源且使用起来还不错的electerm，支持linux, mac, win常用的三端

electerm is a terminal/ssh/sftp client(linux, mac, win) based on electron/ssh2/node-pty/xterm/antd/subx and many other libs.

下载地址：https://electerm.github.io/electerm/

Tags: ssh

Lambda架构和Kappa架构之常用的大数据处理架构

星期四, 2021-06-03 | Author: Lee | 大数据 | 没有评论 1,160 views

首先我们来看一个典型的互联网大数据平台的架构，如下图所示：

111

在这张架构图中，大数据平台里面向用户的在线业务处理组件用褐色标示出来，这部分是属于互联网在线应用的部分，其他蓝色的部分属于大数据相关组件，使用开源大数据产品或者自己开发相关大数据组件。

你可以看到，大数据平台由上到下，可分为三个部分：数据采集、数据处理、数据输出与展示。

数据采集

将应用程序产生的数据和日志等同步到大数据系统中，由于数据源不同，这里的数据同步系统实际上是多个相关系统的组合。数据库同步通常用 Sqoop，日志同步可以选择 Flume，打点采集的数据经过格式化转换后通过 Kafka 等消息队列进行传递。

不同的数据源产生的数据质量可能差别很大，数据库中的数据也许可以直接导入大数据系统就可以使用了，而日志和爬虫产生的数据就需要进行大量的清洗、转化处理才能有效使用。
数据处理

这部分是大数据存储与计算的核心，数据同步系统导入的数据存储在 HDFS。MapReduce、Hive、Spark 等计算任务读取 HDFS 上的数据进行计算，再将计算结果写入 HDFS。

MapReduce、Hive、Spark 等进行的计算处理被称作是离线计算，HDFS 存储的数据被称为离线数据。在大数据系统上进行的离线计算通常针对（某一方面的）全体数据，比如针对历史上所有订单进行商品的关联性挖掘，这时候数据规模非常大，需要较长的运行时间，这类计算就是离线计算。

除了离线计算，还有一些场景，数据规模也比较大，但是要求处理的时间却比较短。比如淘宝要统计每秒产生的订单数，以便进行监控和宣传。这种场景被称为大数据流式计算，通常用 Storm、Spark Steaming 等流式大数据引擎来完成，可以在秒级甚至毫秒级时间内完成计算。

数据输出与展示

大数据计算产生的数据还是写入到 HDFS 中，但应用程序不可能到 HDFS 中读取数据，所以必须要将 HDFS 中的数据导出到数据库中。数据同步导出相对比较容易，计算产生的数据都比较规范，稍作处理就可以用 Sqoop 之类的系统导出到数据库。

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Tags: Kappa架构, Lambda架构, 大数据

centos7或者windows下部署gitbook

星期四, 2021-05-13 | Author: Lee | JAVA-and-J2EE, linux | 没有评论 1,023 views

1.使用node版本为12版本，14版本会有问题降低版本保平安

node网站地址：https://nodejs.org/en/download/

win下地址：https://nodejs.org/dist/latest-v12.x/node-v12.22.1-x64.msi

linux下的版本： https://nodejs.org/dist/latest-v12.x/node-v12.22.1-linux-x64.tar.xz

2.解压及配置路径

tar -xJf node-v12.22.1-linux-x64.tar.xz -C /usr/local/lib/
 
cd /usr/local/lib
 
mv node-v12.22.1-linux-x64/ nodejs

3.配置环境变量

vi /etc/profile
 
export PATH=/usr/local/lib/nodejs/bin:$PATH
 
source /etc/profile

测试npm命令信息，输入npm -v查看npm的版本

4.利用npm 安装gitbook-cli

 npm install -g gitbook-cli

gitbook –version查看版本信息,执行时会自动安装gitbook

遭遇错误注释掉对应的文件中的 polyfills.js

  //fs.stat = statFix(fs.stat)
  //fs.fstat = statFix(fs.fstat)
  //fs.lstat = statFix(fs.lstat)

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Tags: centos7, gitbook

JAVA使用HikariCP开启执行批量执行插入数据

星期五, 2021-04-30 | Author: Lee | JAVA-and-J2EE | 没有评论 944 views

1.使用HikariConfig配置如下：开启批量处理

#mysql config
jdbcUrl=jdbc:mysql://localhost:3306/xxx?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
username=root
password=root
driverClassName=com.mysql.cj.jdbc.Driver
dataSource.cachePrepStmts=true
dataSource.prepStmtCacheSize=250
dataSource.prepStmtCacheSqlLimit=2048
dataSource.useServerPrepStmts=true
dataSource.useLocalSessionState=true
dataSource.rewriteBatchedStatements=true
dataSource.cacheResultSetMetadata=true
dataSource.statementsPerBatch=5000
#dataSource.cacheServerConfiguration=true
#dataSource.elideSetAutoCommits=true
dataSource.maintainTimeStats=false
dataSource.useCursorFetch=true
autoCommit=true
maximumPoolSize=10

2.使用批量执行语句

 
String sql ="INSERT INTO MyTable(ColA, ColB, ColC) VALUES (?, ?, ?)";  //ok batch
sql ="INSERT INTO MyTable(ColA, ColB, ColC) VALUE (?, ?, ?)";  //no batch only Inserting one record at a time
queryRunner.batch(,
        new Object[][] {
            {"A1", "B1", "C1"},
            {"A2", "B2", "C2"},
            {"A3", "B3", "C3"}});

小结：因为使用了 VALUE 不是 VALUES而无法批量生效，一直跟踪debug才发现，浪费了半天时间囧.

解决国内下载vscode慢的方法

星期四, 2021-04-22 | Author: Lee | computer, linux | 没有评论 2,090 views

1.更新对应的cdn域名即可 vscode 官网访问地址：https://code.visualstudio.com/

把原来的：

https://az764295.vo.msecnd.net

替换成

https://vscode.cdn.azure.cn

如下：VSCodeUserSetup-x64-1.55.2.exe国内快速下载地址

https://vscode.cdn.azure.cn/stable/3c4e3df9e89829dce27b7b5c24508306b151f30d/VSCodeUserSetup-x64-1.55.2.exe

比如下载地址是：

https://az764295.vo.msecnd.net/stable/3c4e3df9e89829dce27b7b5c24508306b151f30d/code_1.55.2-1618307277_amd64.deb

更换成：

https://vscode.cdn.azure.cn/stable/3c4e3df9e89829dce27b7b5c24508306b151f30d/code_1.55.2-1618307277_amd64.deb

2.体验国内下载飞一般的速度^-^.

Tags: vscode

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