datasource,dataSource init error
datasource在英语论文中怎么找
1、首先要打开英语论文。
2、其次将英语论文中选中。
3、最后点击搜索datasource即可找到。
datasource需要关闭吗
datasource在使用完后也是需要关闭的
无论是否使用连接池。如果没使用连接池那么connection关闭是真正的关闭数据库连接，使用连接池的话connection关闭实际上是将connection放回到连接池而非真正关闭连接。使用连接池的目的就是防止频繁创建关闭connection，连接池会对connection复用，就是多次重复使用。
datasource和datasink的区别
在weka中是这样的：
datasource: 基础类，用于将源数据输入到程序
datasink：基础类，用于输出程序产生的数据。
(4)数据源datasource详解
为了建立一个连接，你可以从 DriverManager 这个对象获取以及连接，也可以从DataSource数据源获取一个连接，这个是一种 更加高效的方式
如果开放的软件不止使用一种数据源，可以发布不同的数据源进行隔离， DataSource的具体实现由具体的厂商提供
可以发现DataSource 有两种获取连接的方法，一种是无参的，一种是带有用户名和密码的
MySQL的数据源的具体实现: com.mysql.jdbc.jdbc2.optional.MysqlDataSource ,
一般来说， 支持分布式的数据源也支持连接池的数据源
数据源的部分，主要是了解有哪几种的实现方式，如果想了解数据源的创建和发布以及从数据源中获取连接：
请参考：
如何创建 DataSource
你好，可以参见下面：
数据源是数据库连接池里面的概念，连接池就是指当服务器启动时，先建立几个连接，在应用需要与数据库连接时，就从连接池里获取，使用完以后，不是将连接断掉，而是放回到池里面，这样就减少了数据连接创建的次数，大大提高了连接性能。而数据源就是给服务器一个配置信息，然服务器就知道怎么使用JDBC驱动，比如url参数，数据库实例名、用户名与密码等等。Java中的数据源就是javax.sql.DataSource。DataSource的创建可以有不同的实现，下面以mysql为例介绍几种常见DataSource的创建方法：
一、JNDI方式创建DataSource
以JNDI方式创建数据源首先要配置数据源的相关连接信息，也就是数据源连接池。该配置应该在Tomcat安装目录下的conf/context.xml文件中配置，在Eclipse的J2EE架构下，也可以把context.xml文件创建在/META-INF目录下。其配置如下：
Context!--MySql--
Resource name="jdbc/movie" auth="Container" type="javax.sql.DataSource"
maxActive="100" maxIdle="30" maxWait="10000"
username="[用户名]" password="[密码]" driverClassName="com.mysql.jdbc.Driver"
url="jdbc:mysql://localhost:3306/[实例名]?autoReconnect=true"/
/Context
正确的配置后，就可以在程序中以JNDI的方式创建数据源，得到数据库连接并进行相应的操作。代码如下：
try {
Context context = new InitialContext();
if (context == null){
throw new Exception("create context failed!");
}
DataSource ds = (DataSource) context.lookup("java:comp/env/jdbc/[实例名]");
if (ds == null) {
Thread.sleep(2000);
ds = (DataSource) context.lookup("java:comp/env/jdbc/[实例名]");
if (ds == null) {
throw new Exception("get datasource failed!");
}
}
} catch (NamingException ne) {
throw ne;
} catch (Exception e) {
throw e;
}
二、Apache提供的简单连接池创建数据源
以这种方式创建数据源必须先准备两个jar文件：commons-dbcp.jar 和 commons-pool.jar，将这两个jar包放到WEB-INF/lib目录下。以这种方式创建的数据源就不再是javax.sql.DataSource了，而是org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource。而且不再需要配置任何文件就可以直接使用。代码如下：
// 创建BasicDataSource对象
BasicDataSource ds = new BasicDataSource();
ds.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
ds.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/[实例名]");
ds.setUsername("[用户名]");
ds.setPassword("[密码]");
ds.setInitialSize(50);
ds.setMaxActive(100);
ds.setMaxIdle(30);
ds.setMaxWait(10000);
// 关闭数据源连接
ds.close();
三、C3P0方式创建数据源
使用C3P0方式创建数据源应该首先准备一个jar文件：c3p0-0.9.1.2.jar，将其放到WEB-INF/lib目录下，就可以在项目中使用C3P0创建数据源，C3P0创建的数据源对象也不是DataSource对象，而是ComboPooledDataSource，代码如下：
// 创建ComboPooledDataSource对象
ComboPooledDataSource ds = new ComboPooledDataSource();
ds.setDriverClass("com.mysql.jdbc.Driver");
ds.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/[实例名]");
ds.setUser("[用户名]");
ds.setPassword("[密码]");
ds.setInitialPoolSize(50);
ds.setMaxPoolSize(100);
ds.setMaxIdleTime(10000);
四、Proxool方式创建数据源
采用该方式创建数据源需要准备的jar包：proxool-01.9.0RC3.jar，将其放到WEB-INF/lib目录下，之后就可以项目中创建ProxoolDataSource对象，其代码如下：
// 创建ProxoolDataSource对象
ProxoolDataSource ds = new ProxoolDataSource();
ds.setDriver("com.mysql.jdbc.Driver");
ds.setDriverUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/[实例名]");
ds.setUser("[用户名]");
ds.setPassword("[密码]");
五、BoneCP方式创建数据源
BoneCP是一个快速高效，开源免费的Java数据库接池。创作者称，BoneCP在性能上会完全超越所有主流的Java连接池。它可以帮你管理数据连接，让你的应用程序能更快速地访问数据库。比C3P0/DBCP(DataBaseconnection pool，数据库连接池)连接池快25倍。这个数据库连接池采用Google Collection作为内部的集合类框架，而且现在的版本已经很稳定。要使用BoneCP，必须用到的jar文件有：
· bonecp-0.6.5.jar
· google-collections-1.0.jar
· slf4j-api-1.5.11.jar
· slf4j-log4j12-1.5.11.jar
· log4j-1.2.15.jar
将这些jar包放到WEB-INF/lib目录下，就可以在程序中创建BoneCPDataSource对象，代码如下：
// 创建BoneCPDataSource对象
BoneCPDataSource ds = new BoneCPDataSource();
ds.setDriverClass("com.mysql.jdbc.Driver");
ds.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/[实例名]");
ds.setUsername("[用户名]");
ds.setPassword("[密码]");
ds.setAcquireIncrement(1);
ds.setAcquireRetryDelay(10000);
ds.setIdleConnectionTestPeriod(100);
ds.setMinConnectionsPerPartition(2);
ds.setMaxConnectionsPerPartition(20);
ds.setPartitionCount(2);
在创建完数据源之后，就可以利用jdbc在程序与数据库之间建立连接，但要注意的是，要有相关的jdbc驱动包，不同的数据库需要不同的驱动，一般在各个数据库官方网都可以获取。
望采纳！
Flink--对DataSource的理解
1、fromCollection(Collection) - 从 Java 的 Java.util.Collection 创建数据流。集合中的所有元素类型必须相同。
2、fromCollection(Iterator, Class) - 从一个迭代器中创建数据流。Class 指定了该迭代器返回元素的类型。
3、fromElements(T …) - 从给定的对象序列中创建数据流。所有对象类型必须相同。
4、fromParallelCollection(SplittableIterator, Class) - 从一个迭代器中创建并行数据流。Class 指定了该迭代器返回元素的类型。
5、generateSequence(from, to) - 创建一个生成指定区间范围内的数字序列的并行数据流。
1、readTextFile(path) - 读取文本文件，即符合 TextInputFormat 规范的文件，并将其作为字符串返回。
2、readFile(fileInputFormat, path) - 根据指定的文件输入格式读取文件（一次）。
3、readFile(fileInputFormat, path, watchType, interval, pathFilter, typeInfo) - 这是上面两个方法内部调用的方法。它根据给定的 fileInputFormat 和读取路径读取文件。根据提供的 watchType，这个 source 可以定期（每隔 interval 毫秒）监测给定路径的新数据（FileProcessingMode.PROCESS_CONTINUOUSLY），或者处理一次路径对应文件的数据并退出（FileProcessingMode.PROCESS_ONCE）。你可以通过 pathFilter 进一步排除掉需要处理的文件。
实现:
重要注意：
socketTextStream(String hostname, int port) - 从 socket 读取。元素可以用分隔符切分。
addSource - 添加一个新的 source function。例如，你可以 addSource(new FlinkKafkaConsumer011(…)) 以从 Apache Kafka 读取数据。
1、基于集合：有界数据集，更偏向于本地测试用
2、基于文件：适合监听文件修改并读取其内容
3、基于 Socket：监听主机的 host port，从 Socket 中获取数据
4、自定义 addSource：大多数的场景数据都是无界的，会源源不断的过来。比如去消费 Kafka 某个 topic 上的数据，这时候就需要用到这个 addSource，可能因为用的比较多的原因吧，Flink 直接提供了 FlinkKafkaConsumer011 等类可供你直接使用。你可以去看看 FlinkKafkaConsumerBase 这个基础类，它是 Flink Kafka 消费的最根本的类。
5、flink目前支持的source详细可以阅读官网connects部分；