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mapperplus是怎么實(shí)現(xiàn)sql？
MapperPlus是一個(gè)Java持久化框架，它通過注解和XML配置文件來實(shí)現(xiàn)SQL語句的映射。
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它提供了一種簡單而強(qiáng)大的方式來定義和執(zhí)行SQL查詢、插入、更新和刪除操作。
通過在實(shí)體類中使用注解或者在XML配置文件中編寫SQL語句，MapperPlus可以將這些SQL語句與數(shù)據(jù)庫表進(jìn)行映射，并自動(dòng)執(zhí)行相應(yīng)的操作。
它還支持動(dòng)態(tài)SQL，可以根據(jù)條件動(dòng)態(tài)生成SQL語句，提供了更靈活的查詢和更新方式。同時(shí)，MapperPlus還提供了緩存機(jī)制，可以提高查詢性能。總之，MapperPlus通過注解和XML配置文件實(shí)現(xiàn)了SQL的映射和執(zhí)行，為開發(fā)者提供了方便、靈活和高效的數(shù)據(jù)庫操作方式。
mybatis-generator生成java文件？
今天準(zhǔn)備寫業(yè)務(wù)，突然發(fā)現(xiàn)generator生成的Example文件不想刪除還想用，于是決定研究一下。
MyBatis generator用數(shù)據(jù)庫表生成代碼的時(shí)候，除了生成pojo以外，同時(shí)會(huì)生成Example文件，以及在mapper.xml文件中生成相應(yīng)的sql語句。
Example類中包含一個(gè)靜態(tài)類Criteria，利用Criteria我們可以在類中根據(jù)自己的需求動(dòng)態(tài)生成sql where字句，不用在進(jìn)行修改mapper文件，或者添加sql語句了。
下面介紹幾種常用的方法:
模糊搜索
通過某個(gè)字段排序
條件搜索，不確定條件個(gè)數(shù)
mybatis逆向生成代碼怎么不想用mapper？
mybatis的一個(gè)主要的特點(diǎn)就是需要程序員自己編寫sql，那么如果表太多的話，難免會(huì)很麻煩，所以mybatis官方提供了一個(gè)逆向工程，可以針對(duì)單表自動(dòng)生成mybatis執(zhí)行所需要的代碼（包括mapper.xml、mapper.java、po..）。一般在開發(fā)中，常用的逆向工程方式是通過數(shù)據(jù)庫的表生成代碼。
hadoop數(shù)據(jù)處理流程？
Hadoop數(shù)據(jù)處理流程一般包括以下步驟：
數(shù)據(jù)采集：從不同的數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)、API等。
數(shù)據(jù)導(dǎo)入：將采集到的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）中。
數(shù)據(jù)處理：使用MapReduce等編程模型進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、聚合等操作。
數(shù)據(jù)導(dǎo)出：將處理后的數(shù)據(jù)導(dǎo)出到外部系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫中。
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：將處理后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS或關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，以供后續(xù)查詢和分析。
數(shù)據(jù)查詢和分析：使用Hive、HBase等工具進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢和分析，以支持業(yè)務(wù)需求和決策制定。
數(shù)據(jù)可視化：將查詢和分析結(jié)果通過可視化工具呈現(xiàn)給用戶，如報(bào)表、圖表等。
數(shù)據(jù)監(jiān)控和管理：對(duì)Hadoop集群進(jìn)行監(jiān)控和管理，確保數(shù)據(jù)處理流程的穩(wěn)定性和性能。
這些步驟可以根據(jù)具體業(yè)務(wù)需求進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)更高效和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)處理和分析。
Hadoop數(shù)據(jù)處理流程通常包括以下步驟：
數(shù)據(jù)導(dǎo)入：首先，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）中。這些數(shù)據(jù)可能來自不同的源，例如數(shù)據(jù)庫、日志文件、傳感器數(shù)據(jù)等。導(dǎo)入過程中，數(shù)據(jù)被分割成多個(gè)塊，并存儲(chǔ)在HDFS的不同節(jié)點(diǎn)上。
數(shù)據(jù)處理：接下來，使用MapReduce編程模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。MapReduce由兩個(gè)階段組成：Map階段和Reduce階段。在Map階段，輸入數(shù)據(jù)被分割成小塊，每個(gè)小塊由一個(gè)Mapper函數(shù)處理。Mapper函數(shù)對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換和過濾，將結(jié)果作為鍵值對(duì)輸出。在Reduce階段，這些鍵值對(duì)被分組并傳遞給Reducer函數(shù)進(jìn)行處理。Reducer函數(shù)對(duì)鍵值對(duì)進(jìn)行聚合和合并，將結(jié)果作為輸出。
數(shù)據(jù)過濾和轉(zhuǎn)換：在處理過程中，可能需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾和轉(zhuǎn)換。例如，可以去除無效或錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，或者將數(shù)據(jù)從一種格式轉(zhuǎn)換為另一種格式。
數(shù)據(jù)導(dǎo)出：最后，經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)可以被導(dǎo)出到外部系統(tǒng)。這可以包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫等。在這個(gè)階段，可以根據(jù)需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為不同的格式，例如CSV、JSON、XML等。
總的來說，Hadoop數(shù)據(jù)處理流程是一個(gè)復(fù)雜的過程，需要根據(jù)具體的數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)處理需求進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。
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網(wǎng)頁題目：idea怎么自動(dòng)生成mapper和xml
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