springboot怎么配置多个数据源？
答:springboot配置多个数据源的操作步骤如下:1. 首先在日常开发中我们都是以单个数据库进行开发,在小型项目中是完全能够满足需求的。 但是,当我们牵扯到大型项目的时候,单个数据库。
2. 所需的资源 Spring boot Mybatis-plus Alibab Druid数据库连接池 MySql 数据库。
怎么批量生成对账单？
要批量生成对账单可以按照以下步骤进行操作：
1.准备对账单模板：首先需要设计一个对账单模板，包括公司名称、客户名称、账单日期、账单编号、付款方式、应收/应付金额等要素。
2.准备数据源：将需要生成对账单的数据整理成电子表格或数据库形式，包括客户名称、账单日期、账单编号、应收/应付金额等信息。
3.编写脚本或应用程序：使用编程语言如Python、Java等编写一个脚本或应用程序，根据对账单模板和数据源，自动化生成对账单。可以使用相关的数据操作库来读取数据源并填充到对账单模板相应的位置。
4.生成对账单：运行脚本或应用程序，生成对账单。可以选择生成电子版对账单（如Excel文件或PDF文件），也可以选择打印成纸质对账单。
5.校对和调整：生成对账单后，需要进行校对和调整，确保对账单的准确性和完整性。
6.发送对账单：将对账单发送给对应的客户。可以选择通过电子邮件、邮寄或其他适当的方式发送对账单。
7.备份和存档：将已生成的对账单进行备份和存档，以便日后查询和管理。
请注意，以上步骤可能需要根据具体需求和技术水平进行适当的调整和修改。
Spark和Hadoop对于大数据的关系？
Hadoop生态
Apache™Hadoop®项目开发了用于可靠，可扩展的分布式计算的开源软件。
Apache Hadoop软件库是一个框架，该框架允许使用简单的编程模型跨计算机集群对大型数据集进行分布式处理。 它旨在从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储。 库本身不是设计用来依靠硬件来提供高可用性，而是设计为在应用程序层检测和处理故障，因此可以在计算机集群的顶部提供高可用性服务，而每台计算机都容易出现故障。
1、hadoop1.0时期架构
2、hadoop2.0时期架构
3、hdfs架构
Active Namenode
主 Master（只有一个），管理 HDFS 的名称空间，管理数据块映射信息；配置副本策略；处理客户端读写请求
Secondary NameNode
NameNode 的热备；定期合并 fsimage 和 fsedits，推送给 NameNode；当 Active NameNode 出现故障时，快速切换为新的 Active NameNode。
Datanode
Slave（有多个）；存储实际的数据块；执行数据块读 / 写
Client
与 NameNode 交互，获取文件位置信息；与 DataNode 交互，读取或者写入数据；管理 HDFS、访问 HDFS。
4、MapReduce
源自于 Google 的 MapReduce 论文
发表于 2004 年 12 月
Hadoop MapReduce 是 Google MapReduce 克隆版
MapReduce特点
良好的扩展性
高容错性
适合 PB 级以上海量数据的离线处理
5、yarn架构
6、hadoop1.0与hadoop2.0比较图
7、Hive（基于MR的数据仓库）
由Facebook开源，最初用于海量结构化日志数据统计；ETL（Extraction-Transformation-Loading）工具构建在Hadoop之上的数据仓库；数据计算使用 MapReduce，数据存储使用HDFS
Hive 定义了一种类 SQL 查询语言——HQL
类似SQL，但不完全相同
通常用于进行离线数据处理（采用 MapReduce）；可认为是一个 HQL→MR 的语言翻译器
8、Hbase（分布式数据库）
源自 Google 的 Bigtable 论文
发表于 2006 年 11 月
Hbase 是 Google Bigtable 克隆版
Spark
Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎。 它提供Java，Scala，Python和R中的高级API，以及支持常规执行图的优化引擎。 它还支持丰富的高级工具集，包括用于SQL和结构化数据处理的Spark SQL，用于机器学习的MLlib，用于图形处理的GraphX和用于增量计算和流处理的结构化流。
速度
运行工作负载的速度提高了100倍。
Apache Spark使用最新的DAG调度程序，查询优化器和物理执行引擎，为批处理数据和流数据提供了高性能。
使用方便
使用Java，Scala，Python，R和SQL快速编写应用程序。
Spark提供了80多个高级操作员，可轻松构建并行应用程序。 您可以从Scala，Python，R和SQL Shell交互使用它。
通用
结合使用SQL，流和复杂的分析。
Spark为包括SQL和DataFrames，用于机器学习的MLlib，GraphX和Spark Streaming在内的一堆库提供支持。 您可以在同一应用程序中无缝组合这些库。
无处不在
Spark可在Hadoop，Apache Mesos，Kubernetes，独立或云中运行。 它可以访问各种数据源。
您可以在EC2，Hadoop YARN，Mesos或Kubernetes上使用其独立集群模式运行Spark。 访问HDFS，Alluxio，Apache Cassandra，Apache HBase，Apache Hive和数百种其他数据源中的数据。