原创 自定義elasticsearchRestHighLevelClient工具類

一、使用原因 1.由於客戶要求,es要是用官方推薦elasticsearch-rest-high-level-client,原來用的是spring集成的感覺用着挺方便,換了jar後兩個jar不兼容,所以全部換成了elasticsearc

原创 java數據導出Excel的CSV格式、自定義字段導出字段

一、流程圖 二.導出流程 2.1導出csv byte數據流工具類 package com.geo.source.csv; import com.geo.source.csv.annotation.CsvCell; import co

原创 spring的Aop代理的兩種實現

一、java動態代理 實現InvocationHandler接口,來創建自己的調用處理器; 爲Proxy指定ClassLoader對象和一組interface來創建動態代理; 通過反射獲得動態代理的構造函數,唯一參數類型爲是調用處理器的

原创 使用ElasticsearchRepository報ClassCastException: java.lang.Long cannot be cast to java.lang.String

異常信息 java.lang.ClassCastException: java.lang.Long cannot be cast to java.lang.String at org.springframework.data.elas

原创 初級kettle使用

基本操作 1.鏈接數據庫 2. 創建轉換  3.表輸入 選擇一個表輸入,拖入 編寫SQL,可聯合查詢 4.表輸出,查詢出的數據會寫入到A表中  5.條件判斷  6.Oracle表需要添加序列 7.添加常量 8.阻塞,等待

原创 continue失效問題

該代碼塊的結果是什麼 private static void m20() { final List<String> list = Arrays.asList("1", "2", "3"); for (St

原创 異常 FallbackDefinitionException: Incompatible return type

問題:  com.netflix.hystrix.contrib.javanica.exception.FallbackDefinitionException: Incompatible return types. Command m

原创 Java的VO、DTO、DO、PO

談談我對這幾個o的理解 廢話少說,上圖: 簡單的模型圖  解釋 VO(View object) : 視圖對象,用於展示層,作用封裝頁面或組件數據;(其實就是能看見的數據) AO : (不想fuo); BO : (也不想fuo); DT

原创 kettle 序列 Error setting value #13 [Integer] on prepared statement

問題 當步驟執行相同的時候,我把兩個數據源步驟的線連接到了一個處理步驟上(如下圖,紅框框裏),數據量少的時候沒有問題都可以執行,但是數據量超過萬條就會報一些奇怪的錯誤, 例:Error setting value #13 [Intege

原创 海爾空調怎麼樣

記住海爾的任何東西都不要買! 買了個海爾旗下名叫統帥的空調,總共用3年,報修10次,維修7次,維修人員一個比一個橫,家裏人天天爲這個破空調吵架; 老子快氣炸了,艹;

原创 java LocalDate\LocalTime\LocalDateTime\Instant的通用方法

說明 LocalDate、LocalTime、LocalDateTime、Instant都實現了Temporal接口 LocalDate : yyyy-MM-dd LocalTime :HH:mm:ss LocalDateTime :L

原创 java Duration類和Period類的共享相似方法

區別 duration主要用於 秒 和 納秒 衡量時間長短,針對兩個LocalTime、兩個LocalDateTime、兩個Instant,它們之間不能混用,會拋出DateTimeException異常; Period對年、月、日進行衡

原创 java TemporalAdjuster類中的工廠方法

作用 將日期調整到下個週日、下個工作日,或者本月的最後一天  實例 public static void main(String[] args) { final LocalDate localDate = LocalDate

原创 java調整線程池的大小

來源 Brian Goetz和同事們爲線程池的大小的優化提出的建議!  線程池大小 公式:線程數 = 處理器核數  * 期望cpu的利用率  *  (1  +  等待時間  /  計算時間) 注意:處理器核數 = Runtime.g

原创 java 時間時區類

 時間時區類 LocalDate:2014-05-14T LocalTime:15:33:05.941 ZoneId:+08:00[Asia/Shanghai] LocalDateTime:2014-05-14T 15:33:05.94