Apache UserGrid 项目启动与配置教程
2025-05-04 22:47:36作者:邬祺芯Juliet
1. 项目的目录结构及介绍
Apache UserGrid 是一个开源的、多租户的、可扩展的后端即服务(Backend-as-a-Service,BaaS)平台。以下是项目的目录结构及其简要介绍:
usergrid/
├── bin/ # 存放可执行的启动脚本
├── conf/ # 配置文件目录
├── contrib/ # 第三方贡献的插件和工具
├── core/ # UserGrid 核心代码
├── deps/ # 依赖库
├── docs/ # 文档目录
├── h Shannon/ # 可能是开发者的个人目录
├── ideas/ # 存放项目想法和未来功能的规划
├── integration/ # 集成测试相关代码
├── licenses/ # 许可证文件
├── packaging/ # 包含构建和打包的脚本和配置
├── pom.xml # Maven 项目文件
├── scripts/ # 脚本目录,包含构建、部署等脚本
├── services/ # 服务相关代码
├── startup/ # 启动相关的脚本和配置
├── test/ # 测试代码目录
└── usergrid-stack/ # UserGrid 栈的核心实现
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件通常位于 bin/ 目录下。以下是主要的启动文件及其用途:
start.sh:Linux 系统下启动 UserGrid 的脚本。stop.sh:Linux 系统下停止 UserGrid 的脚本。start.bat:Windows 系统下启动 UserGrid 的批处理文件。stop.bat:Windows 系统下停止 UserGrid 的批处理文件。
启动 UserGrid 的基本命令如下(以 Linux 系统为例):
./bin/start.sh
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件位于 conf/ 目录下。以下是主要的配置文件及其用途:
usergrid.properties:UserGrid 的主配置文件,包含数据库连接、服务端口、缓存设置等核心配置。log4j.properties:日志配置文件,用于配置日志级别、日志格式和日志输出位置。ehcache.xml:缓存配置文件,用于配置缓存的策略和存储。
下面是 usergrid.properties 的部分配置示例:
# 数据库配置
usergrid.datastore.provider.className = org.apache.usergrid.persistence.jpa.JpaDatastore
usergrid.datastore.provider.jpa.persistenceUnitName = usergrid
usergrid.datastore.provider.jpa.datasource.className = com.mysql.jdbc.jdbc2.optional.MysqlConnectionPoolDataSource
usergrid.datastore.provider.jpa.datasource.url = jdbc:mysql://localhost:3306/usergrid
usergrid.datastore.provider.jpa.datasource.user = usergrid
usergrid.datastore.provider.jpa.datasource.password = usergrid
# 服务端口配置
usergrid.node.port = 8080
usergrid.node.host = localhost
# 缓存配置
usergrid.cache.type = ehcache
usergrid.cache.ehcache.configfile = conf/ehcache.xml
确保根据实际情况修改配置文件,以匹配你的环境和需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
9
1
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218