Apache Juneau Petstore 项目下载及安装教程
2024-11-29 17:40:47作者:胡唯隽
1. 项目介绍
Apache Juneau Petstore 是一个展示 Apache Juneau REST 平台能力的样例应用程序。它结合了 Spring Boot 和其他技术,用于构建端到端的 REST 微服务。Juneau 提供以下能力:
- 支持将 Java POJOs 序列化/反序列化为多种语言。
- 使用注解的 POJOs 构建REST接口。
- 创建 Java 接口代理以访问远程 REST 接口。
2. 项目下载位置
项目托管在 GitHub 上,您可以通过以下命令克隆项目到本地:
git clone https://github.com/apache/juneau-petstore.git
3. 项目安装环境配置
环境要求
- Java 8 或更高版本
- Maven 3.5.4 或更高版本
配置步骤
- 确保已安装 Java 和 Maven。
- 打开终端或命令提示符。
- 执行
java -version和mvn -version检查安装版本。
以下是环境配置的示例图片:

4. 项目安装方式
在项目根目录下,执行以下 Maven 命令构建项目:
mvn clean install
这将编译并打包项目,确保所有依赖都已正确安装。
5. 项目处理脚本
项目包含了一系列的 Maven Goal 脚本,以下是一些常用的脚本:
- 启动服务端:
mvn spring-boot:run -pl juneau-petstore-server
- 启动客户端:
mvn spring-boot:run -pl juneau-petstore-client
- 构建项目:
mvn clean install
确保在执行这些脚本之前,您已经正确配置了环境,并且所有的依赖项都已安装。
以上就是 Apache Juneau Petstore 项目的下载和安装教程,希望对您有所帮助!
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
ruoyi-plus-soybeanRuoYi-Plus-Soybean 是一个现代化的企业级多租户管理系统,它结合了 RuoYi-Vue-Plus 的强大后端功能和 Soybean Admin 的现代化前端特性,为开发者提供了完整的企业管理解决方案。Vue06- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
570
3.85 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
386
458
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
894
680
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
354
212
昇腾LLM分布式训练框架
Python
120
146
暂无简介
Dart
805
198
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
68
20
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.37 K
781