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- Hadoop-Mapreduce入门
Hadoop-Mapreduce入门MapReduce介绍mapreduce设计MapReduce编程规范入门案例WordCountMapReduce介绍MapReduce的思想核心是“分而治之”,适用于大量复杂的任务处理场景(大规模数据处理场景)。知识。Map负责“分”,把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系。Redu
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大模型大数据攻城狮
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目录1.MapReduce的核心思想:分而治之的艺术2.HadoopMapReduce的架构:从宏观到微观3.WordCount实例:从代码到执行的完整旅程4.源码剖析:Job.submit的魔法5.Map任务的执行:从分片到键值对6.Shuffle阶段:MapReduce的幕后英雄7.Reduce任务的执行:从数据聚合到最终输出8.Combiner的魔法:提前聚合的性能利器9.Partition
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码喵喵
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wordcount可以说是hadoop的入门案例,也是基础案例主要体现思想就是mapreduce核心思想原始文件为hadoop.txt,内容如下:hello,javahello,java,linux,hadoophadoop,java,linuxhello,java,linuxlinux,c,javac,php,java在整个文件中单词所出现的次数Hadoop思维:Mapreduce-----》M
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冬至喵喵
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本篇文章中,笔者记录了自己对于MapReduce的肤浅理解,参考资料主要包括《大数据Hadoop3.X分布式处理实战》和网络视频课程。下文介绍了MapReduce的基本概念、运行逻辑以及在wordCount代码示例。一、MapReduce概述1.概述google为解决其搜索引擎中的大规模网页数据的并行化处理问题,设计了MapReduce,在发明MapReduce之后首先用其重新改写了搜索引擎中we
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HadoopWordCount程序实现与执行指南下面是使用Python实现的HadoopWordCount程序,包含完整的Mapper和Reducer部分。这个程序可以在PyCharm中本地测试,也可以部署到远程Hadoop集群上运行。mapper.pyimportsys#从标准输入读取数据forlineinsys.stdin:#移除行首行尾的空白字符line=line.strip()#将行分割为
- MapReduce 程序详解
Hadoop的第一课总是MapReduce,但是往往我们每次都是使用自带的例子跑一遍MapReduce程序,今天总与自己写了一个完整的程序。技术有限,多多指教。1.导Jar包,将Hadoop的Jar导入到你的工程2.开始写自己的主类,分为3个类。第一个类WordcountMapperpackagecn.itcast.bigdata.mr.wcdemo;importjava.io.IOExcepti
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Spark入门指南:大数据处理的第一个HelloWorld程序关键词:Spark、大数据处理、RDD、WordCount、PySpark、分布式计算、HelloWorld程序摘要:本文以经典的WordCount程序为切入点,系统讲解ApacheSpark的核心概念、开发流程与实战技巧。通过从环境搭建到代码实现的全流程解析,帮助大数据初学者快速掌握Spark的基础操作,理解分布式计算的核心逻辑。文章
- 【Linux】初见“wc命令”,“grep命令”,“zip命令”,“tar命令”
陌上花开,静待绽放!
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文章目录1.wc命令1.1wc命令总结2.grep命令2.1grep命令总结3.gzip、bzip2命令3.1gunzip、bunzip2命令4.tar命令4.1zip命令1.wc命令统计文件内容:统计文件中的单词数量(wordcount)等信息。wc命令格式:wc[选项]…目标文件常用命令选项:●-l:统计行数●-w:统计单词个数●-c:统计字节数注:不带任何选项的wc命令,默认同时使用-lwc
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- spark自定义分区器实现
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前言:为什么我们要进行自定义分区当spark进行数据处理key-value类型数据时,会遇到数据由于key值的分布不均倾斜的情况,为了使得资源的合理布置我们会进行重分区,根据spark内部提供的分区器HashPartitioner&RangePartitioner,我们也可以实现自定义不bb了:testcase:用如下数据做wordcount实现自定义分区hadoop,sparkhivehives
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月笼纱lhz
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/***!!!!!*模仿自带分区器,自定义分区器*自定义,哪个分区放什么数据*/objectTest{defmain(args:Array[String]):Unit={valsparkConf=newSparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("wordCount")valsc:SparkContext=newSparkContext(sparkCo
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大数据之Sparkspark大数据分布式
packagetest.wyh.wordcountimportorg.apache.spark.{Partitioner,SparkConf,SparkContext}objectTestPartition{defmain(args:Array[String]):Unit={//建立Spark连接valsparkConf=newSparkConf().setMaster("local").setA
- 【人工智能】Hadoop和Spark使用教程
大雨淅淅
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目录一、Hadoop使用教程1.1安装Hadoop1.2启动Hadoop服务1.3使用HDFS1.4编写MapReduce程序二、Spark使用教程2.1安装Spark2.2启动Spark服务2.3使用SparkShell2.4编写Spark应用程序三、使用Hadoop和Spark进行WordCount3.1使用Hadoop进行WordCount3.1使用Spark进行WordCount四、使用H
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1.编写MapReduce程序首先需要编写MapReduce程序,通常包含Mapper、Reducer和Driver类。例如,一个简单的WordCount程序:javaimportjava.io.IOException;importjava.util.StringTokenizer;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apach
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本文将初步探讨Flink作业中TaskManager(TM)的内存作用和使用情况,旨在了解TM的内存管理。一、TaskManager中线程/进程概念TaskManager是一个JVM进程,每个slot上运行的SubTask均为一个线程。以下是一个简单的WordCount作业示例:publicclassWordCount{publicstaticvoidmain(String[]args)throw
- 【Spark】-- DAG 和宽窄依赖的核心
oo寻梦in记
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目录SparkDAG和宽窄依赖的核心一、什么是DAG?示例:WordCount程序的DAG二、宽依赖与窄依赖1.窄依赖2.宽依赖三、DAG与宽窄依赖的性能优化1.减少Shuffle操作2.合理划分Stage3.使用缓存机制四、实际案例分析:同行车判断五、总结SparkDAG和宽窄依赖的核心ApacheSpark是当前主流的大数据处理框架之一,其高效的内存计算和灵活的编程模型使其在大数据处理领域占据
- MapReduce 实现 WordCount
谁偷了我的炒空心菜
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在大数据处理领域,MapReduce是一种极为重要的编程模型,它可以将大规模的数据处理任务分解为多个并行的子任务,从而高效地处理海量数据。WordCount(词频统计)是MapReduce中最经典的示例之一,通过它能很好地理解MapReduce的工作原理。下面我们就来深入探讨如何使用MapReduce实现WordCount。一、MapReduce简介MapReduce由Google提出,后来被开源
- 安装Hadoop并运行WordCount程序
凹凸曼暴打小怪兽
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(一)asdfghjklx在虚拟机上安装java来,我们先给虚拟机上安装javaJDK。注意,后面我们会按照如下步骤来操作有:1.把javaJDK文件上传到服务器上。2.解压文件。3.配置环境变量。来,分别操作如下:1.上传文件到虚拟机。用FinalShell传输工具将JDK导入到opt目录下面的software文件夹下面(opt/software文件夹是我们自己创建的)\2.解压文件。把刚才创建
- wordCount程序设计思想
山河执手
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MapReduce经典案例wordCount的设计思想Mapper阶段1.我们将MapTask传给我们的文本内容先转换成一行字符串2.根据空格对这一行进行分割,从而形成多个单词3.通过for循环我们将得到一系列这样形式的中间结果4.输出的中间结果将保存在内存的缓冲区中,而缓冲区的中间结果会被定期写到磁盘上。Shuffle阶段Shuffle阶段会对Map阶段产生的中间结果进行排序和分区,得到的形式,
- Scala编写WordCount程序
「已注销」
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首先对于给定的一个List数组vallist=List("roseisbeautiful","jennieisbeautiful","lisaisbeautiful","jisooisbeautiful")/***第一步,将list中的元素按照分隔符这里是空格拆分,然后展开*先map(_.split(""))将每一个元素按照空格拆分*然后flatten展开*flatmap即为上面两个步骤的整合*/
- wordcount程序
yyywoaini~
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###在IntelliJIDEA中编写和运行SparkWordCount程序要使用IntelliJIDEA编写并运行Spark的WordCount程序,需按照以下流程逐步完成环境配置、代码编写以及任务提交。---####1.**安装与配置IntelliJIDEA**确保已正确安装IntelliJIDEA,并启用Scala插件以支持Spark开发。-如果尚未安装,请参照官方文档或社区指南完成安装过程
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- 高性能MPI编程实验
看不见的罗辑
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文章目录一、实验目的二、实验要求三、华为云平台的功能特性和实践关键步骤四、高性能MPI编程开发关键过程五、WordCount算法的MPI实现关键点六、MPI编程与MapReduce的比较分析七、小结一、实验目的通过华为云上的计算资源开展实践,认识华为鲲鹏高性能计算开发技术体系,进一步学习掌握云平台的功能特性和实践步骤,熟悉大数据系统云上开发部署的方式方法。通过高性能MPI编程与大数据MapRedu
- hadoop客户端该如何配置
huanbia
hadoop笔记hadoop客户端
Hadoop集群主要是由三部分组成的:主节点、从节点和客户端,即master、slave和client。我们在搭建hadoop集群的时候通常只考虑了主节点和从节点的搭建,却忽略了客户端。当我们搭建完成后,我们在其中的一台机器上运行wordcount或者计算π时,实际上我们已经默认将一台主节点或者一台从节点当做客户端来使用了,但是,如果我想把客户端独立,该如何单独配置客户端呢?答案其实很简单,只要在
- 在 IDEA 中编写 spark wordcount 程序
火成哥哥
spark大数据hadoopscalasparklog4j
一、环境准备安装好jdk安装好idea安装好scala安装好windows编译后的hadoop环境变量都要配置好二、用maven将程序打成jar包上传到集群运行1、创建一个maven项目2、安装scala插件3、在项目中添加scala插件4、添加pom依赖1.2.171.7.222.1.12.11.82.7.2org.apache.sparkspark-core_2.11${spark.versi
- Scala集合操作与WordCount案例实战总结
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集合计算简单函数1、说明(1)求和(2)求乘积(3)最大值(4)最小值(5)排序2、案例实操objectdemo29{defmain(args:Array[String]):Unit={valnumList:List[Int]=List(2,-8,-1,5,3,-9,4)//求和println("列表元素之和:"+numList.sum)//求乘积println("列表元素之积:"+numList
- Kafka+Spark-Streaming实现流式计算(WordCount)
凡心微光
kafkasparkscala大数据算法
Kafka+Spark-Streaming实现流式计算(WordCount)1.所需jar包下载spark-streaming-kafka-0-10_2.12-3.1.1.jar下载spark-token-provider-kafka-0-10_2.12-3.1.1.jar下载将/home/DYY/spark/kafka_2.12-3.0.0/libs/目录下的kafka-clients-3.0.
- Spark-Streaming核心编程
[太阳]88
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以下是今天所学的知识点与代码测试:Spark-StreamingDStream实操案例一:WordCount案例需求:使用netcat工具向9999端口不断的发送数据,通过SparkStreaming读取端口数据并统计不同单词出现的次数实验步骤:添加依赖org.apache.sparkspark-streaming_2.123.0.0编写代码valsparkConf=newSparkConf().
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
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spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin