maven构建ssm项目时jsp文件放在哪里

classpath:是从类路径里查找配置文件，也就是/WEB-INF/classes目录下找SpringMVC-servletxml

你写了classpath了，不会从web-info下找，而是去web-inf/classes下面找

java使用ssm框架配置注解事务管理器报错怎么解决？

SSM现在是比较常用的框架有ssm，既是SpringMVC、Spring及MyBatis

1、确定需要集成版本，以mybatis-321、spring-framework-320RELEASE为例

2、Spring32先和MyBatis32集成

3、创建web动态工程:注意classpath路径

4、添加Spring32+MyBatis32 mysql驱动共计30个jar文件

18个spring相关的jar文件

MyBatis32 版本共9个jar文件

包含mysql驱动共28个jar文件

jstl 2个jar 文件共计30个jar文件

回答如下：

在开发中的区别还是存在的，虽然springboot简化了配置，但并不代表不需要编写配置文件，还是需要在自带的applicationyml文件中去编写一些内容；只不过编写的方式变得简单了，虽然简单了，但是和SSM整合的方式还有些区别。

在使用SSM开发的时候，多数会选择Jsp作为视图，但是springboot不推荐使用jsp，主推的是thymeleaf和freemarker等模板引擎，也造成了使用SSM开发到springboot开发也需要一定的学习成本。不过如果掌握了SSM的话，学习springboot也是水到渠成，异常的简单。

相关介绍：

源特定组播是一种区别于传统组播的新的业务模型，它使用组播组地址和组播源地址同时来标识一个组播会话，而不是向传统的组播服务那样只使用组播组地址来标识一个组播会话。

SSM保留了传统PIM-SM模式中的主机显示加入组播组的高效性，但是跳过了PIM-SM模式中的共享树和RP (Rendezvous Point，集合点)规程。在传统PIM-SM模式中，共享树和RP规程使用(，G)组对来表示一个组播会话，其中(G)表示一个特定的IP组播组，而()表示发向组播组G的任何一个源。

SSM直接建立由(S，G)标识的一个组播最短路径树(SPT：Shortest Path Tree)，其中(G)表示一个特定的IP组播组地址，而(S)表示发向组播组G的特定源的IP地址。

SSM的一个(S，G)对也被称为一个频道(Channel)，以区分传统PIM-SM组播中的任意源组播组。由于ASM支持点到多点和多点到多点两种组播业务模式，因此源的发现过程是ASM复杂性的原因。

例如在PIM-SM模式中，用户点击浏览器中的组播内容，接收端设备只被通知到组播组的内容，而没有被通知到组播源的信息。而在SSM模式中，用户端将同时接收到组播源和组播组信息。

因此，SSM特别适合于点到多点的组播服务，例如网络娱乐频道、网络新闻频道、网络体育频道等业务，但如果要求多点到多点组播服务则需要ASM模式。

首先：

SSH框架是Struct+Spring+Hibernate的总称

SSM框架是Spring-MVC+Spring+MyBatis的总称

1、Spring-MVC是方法拦截（实现完全解耦），Struct是类拦截。

2、请求Struct的时候通过strutsxml配置文件，请求Spring-MVC的时候直接通过路径拦截注解找到。

3、使用SSH框架sql语句写在Dao层，而使用SSM框架sql语句是写在配置文件中的。

1 数据质量分析的概念数据质量分析主要是由域分析和过滤器分析两部分组成。以下将分别给以详细的说明。11 域分析数据质量分析中的域分析就是用来按列分析数据库表，来得出数据的概况信息。其中，域分析主要包括如下内容：一是数据类别分析，所谓的数据类别分析就是用来判断相关数据是否属于标识量、开关量、枚举量、时间、数量、文本等；二是针对数值类型数据的统计分析，主要有频率分析、方差分析以及百分比分析等；三是针对字符类型数据格式的分析，主要是进行模式匹配。数据质量分析中的域分析可以很好的帮助用对数据环境进行充分的了解，以便对数据流进行有效的质量评估和管理。

12 过滤器分析

数据质量分析中的过滤器由若干基本规则的逻辑所组成，目前数据质量分析中的过滤器定义的主要规则包括：一是包含规则（CONTAINS）；二是等于规则（EQUALS）；三是存在规则（EXISTS）。除此之外，过滤器定义的规则还有范围规则、正则表达式规则、频率规则、类型规则以及唯一规则等。通过这些基本规则的组合可以生成复杂的业务规则，进而通过这些复杂的业务规则来对数据进行评价，常见的评价结果包括：符合规则的记录数、规则明细、总记录数以及正确率等。

2 认识ETL

21 ETL概述

1）ETL的概念。ETL是英文Extraction-Transformation-Loading三个首字母的缩写，中文即为数据的提取、转换和加载。ETL在做数据仓库系统时发挥着至关重要的作用。相对于传统数据库技术，ETL并不是面向数学理论基础的，它主要是面向实际工程的应用。从工程应用的角度来看，ETL就是将要加载处理的数据按照一定的物理数据模型的要求来进行相应的处理 *** 作的，ETL的数据处理过程与工程人员的数据处理经验直接相关，由于ETL处理数据部分的工作在很大程度上决定数据仓库中数据的质量，而且对联机分析处理和数据挖掘结果的质量具有一定的决定作用。

2）ETL的数据处理特点。笔者总结认为，ETL的数据处理主要有如下两个方面的特点：① ETL的数据处理是同步的，而且是按照固定周期运行的。② 一般在ETL数据处理过程中所处理的数据量比较大，为了提高数据的处理效率，都会将数据流动的过程拆分成E、T和L即数据的提取、转换和加载三个过程来进行处理。

22 ETL体系结构及其本质

1）ETL的体系结构。一般而言，主流ETL产品框架的体系结构主要有目标数据库、源数据、抽取服务器、Web服务器以及配置工具等组成部分。ETL从源系统中提取数据，转换数据为一个标准的格式，并加载数据到目标数据存储区。ETL系统一般不会单独作为一个项目来做，大多与数据仓库、决策支持等系统一起作为支持系统完成。

2）ETL的本质。如上所述，ETL的过程实际上就是数据流动的过程，其中，数据的清洗、抽取、转换和装载一般是根据用户的实际需要，可以以串行或并行的方式进行 *** 作。而T过程即数据的转换过程作为ETL的核心，一般都是以数据的抽取和装载过程为输入和输出的，也就是说，ETL的其他数据处理过程是以数据的转换过程为前提的。另外，ETL的数据处理过程一般都是以批量为单位进行 *** 作的，因此，ETL的数据处理多采用的是批量数据处理工具，比如常见的Oracle、SQL Loader

以及DB2的autoloader等都是基于ETL的批量数据处理工具。

23 ETL的主要功能和特点

1）ETL的主要功能。① 数据集成配置。ETL的数据集成配置功能模块能够为用户提供一个图形用户界面，可以让用户能够通过界面的交互 *** 作，比较容易地实现数据集成的流程、规则的定义；同时ETL的数据集成配置功能提供相应的解析功能，进而可以将配置规则进行解析，在完成规则解析的基础上完成对数据的集成处理 *** 作。② 数据集成服务。ETL的数据集成服务可以为用户提供相应的解析功能，也就是说，用户可以根据数据集成服务模块实现对集成规则的解析服务，然后由相关配置设备来读取这些被解析的规则后生成集成任务，最后在后台由相关设备完成数据的集成。

2）ETL的特点。① 易用性。现在有很多成熟的数据处理工具都提供ETL功能，譬如，常用的powermart以及datastage等数据处理工具。从应用角度来看，ETL的数据处理过程非常简洁，这些支持ETL技术的相关数据处理工具的应用，给数据仓库工程带来了很大的方便，进而大大的提高了工程人员的工作效率。② 高效性。ETL在执行任务时，可以有效保证抽取任务的正常进行。而且基于ETL的工具为用户提供了图形化界面，用户使用这些数据处理工具能够非常快速地构建一个job来处理某个数据，进而可以提高开发效率。③ 可靠性。ETL在进行数据的抽取时，可以保证源数据到目标数据的抽取精度达999%，能确保数据抽取 *** 作的可靠稳定运行。与此同时，ETL还可以对那些因特殊情况无法进行抽取的，或数据抽取中途停止而无法完成抽取 *** 作的信息进行详细的记录，确保以后数据抽取 *** 作的顺利进行。

3 基于数据质量分析ETL框架的设计与实现

31 配置工具的设计与实现

配置工具的开发工具一般选择支持C++的集成开发环境。可以根据以下流程进行主要的设计工作：① 数据集成。用户可以根据相关配置工具所提供的图形用户界面（GUI）进行元数据源、目的数据源和抽取规则的录入 *** 作等。并可以实现对这些录入数据信息的定义和数据集成结果的测试。② 资源共享。基于数据质量分析ETL框架克服了传统的抽取-转换-装载（ETL）架构在数据质量控制方面的缺陷，有效解决异地抽取的问题，并且可以对某些表的结构进行共享。

32 抽取服务的设计与实现

1）系统参数定义。系统参数一般都是在系统配置参数表中进行定义，其中，系统参数的定义主要包括参数名、参数值及参数说明等。基于数据质量分析ETL框架的系统参数定义如下表所示。

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