有用过 sbt 开发项目的同学应该都有这样的体会，换个环境，sbt 经常会出现编译项目出错的情况，导入 IDEA 又各种报错，尤其是在 github 上找到一个 sbt 编译的项目，想 clone 下来导入 IDEA 中阅读源码，跑跑测试用例，debug 进去看看实现原理等等…
本文主要讲解Scala的并发（并行）编程，那么为什么题目概称geotrellis使用（六）呢，主要因为本系列讲解如何使用Geotrellis，具体前几篇博文已经介绍过了。我觉得干任何一件事情基础很重要，就像当年参加高考或者各种考试一样，老师都会强调基础，这是很有道理的。使用Geotrellis框架的基础就是Scala和Spark，所以本篇文章先来介绍一下Scala编程语言，同样要想搞明白Scala并发（并行）编程，Scala基础也很重要，没有Scala语言基础就谈不上Scala并发编程也就更谈不
准备环境 安装JDK8 单击这里下载并安装JDK8，安装完成后在命令行查看Java的版本号： C:\Users\Lenovo>java -version java version "1.8.0_111" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_111-b14) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.111-b14, mixed mode) 如果上面的命令执行报错，请手动将路径"Java安装目录/bin"
很多 Java web 应用和服务，包括开源的和商业化的（比如 Alfresco, iRise, Confluence等），都倾向于将 Apache Tomcat Servlet 引擎整个嵌入到他们的分发包中。Atlatisan公司甚至只支持他们自己提供的嵌入式Tomcat 包，不再提供 WAR/EAR 形式的分发包。这些安装包包含了整个 Tomcat 引擎和配置文件，看起来确实有点大材小用。在大多数配置中，默认的配置文件甚至从来不会变动。真的有办法可以在代码中启动 Tomcat 并且只需要 tomcat 的 jar 文件作为依赖么？在下面的教程中，我们将会对 Jetty （Jetty 是一个为此目的而设计的一种嵌入式 servlet 引擎）进行测试，同时还会展示如何将 Jetty 迁移到 Tomcat 。
问题导读 1.IntelliJ IDEA是否可以直接创建Scala工程？ 2.IntelliJ IDEA安装，需要安装哪些软件？ 3.IntelliJ IDEA如何安装插件？ 各种开发环境的搭建，其实都是听简单。甚至我们可以通过命令行来开发。而且最原始的编程，其实可以通过文本或则cmd即可。还有maven，sbt等。后来的发展过程中，为了更加方便我们编程，于是发展出来了，更高级的编程工具，Java有eclipse等工具，而Scala有IntelliJ IDEA.当然eclipse也可以写Scala代
来源：https://my.oschina.net/hansonwang99/blog/1824245
要使用Spark库，你首先必须了解的东西是Spark package。它有点像Spark的包管理器。当你给Spark集群提交job时，你可以到存放Spark package的网站下载任何package。所有package都存放在这个站点。
在本文中将介绍 Scala 的 Play Web 开发框架。我们将会学习如何创建一个 Play 项目，使用开发工具生成我们的第一个项目以及实现自定义的功能，另外还将体验一下 Play 框架的测试能力。
写这篇是因为PolarDB比赛很重要的一点是控制内存。C++只有2G，Java也只有3G，而6400W的键值对，即使只是Long类型，也需要16 * 64 * 10e6 ≈ 1G的内存，这还不包括其他对象引用的相关开销，所以内存控制在这里是非常重要的，因为稍不小心就会被CGroup无情地kill掉。因此在比赛开始没多久的时候我就研究了一下使用怎样的HashMap可以达到内存最简的状况。在这个过程中，顺便使用了JMH来分析了一下几个侯选库的性能。因为初赛相对来说比较简单，而且HashMap实际上在复赛时候的Range操作上没有发挥余地，所以我决定将这篇写下来分享给大家，希望能帮助更多对比赛有兴趣的同学找到一个比较好的入手点。
最近工作中遇到了几次跟maven打包相关的问题,每个问题上网查资料解决都花了不少时间，很影响工作进度。既然遇到好几次，每次都能发现知识盲点，干脆总结整理一下，啃掉这个难啃的骨头。
SBT 是 Scala 的构建工具，全称是 Simple Build Tool， 类似 Maven 或 Gradle。 SBT 的野心很大，采用Scala编程语言本身编写配置文件，这使得它稍显另类，虽然增强了灵活性，但是对于初学者来说同时也增加了上手难度。另外由于SBT默认从国外下载依赖，导致第一次构建非常缓慢，使用体验非常糟糕！ 如果你是一名Scala初学者，本文希望帮你减轻一些第一次使用的痛苦。
Gatling是一款功能强大的负载测试工具，它为易于使用，高可维护性和高性能而设计。
在部署完Jenkins后，需要将现有的maven项目（Jenkis的开源插件），放到Jenkins上，用于自动化运维的改造。
实验环境建议使用jdk11，如果 java version 显示的是之前安装的其它版本jdk，可以切换到新安装的jdk11:
背景是这样的：手上有一个学长之前实现的Spark项目，使用到了GraphX，并且用的Scala编写，现在需要再次运行这个项目，但如果直接在IDEA中打开项目，则由于各种错误会导致运行失败，这里就记录一下该如何使用IDEA来加载老旧的Spark项目。 注意：默认你的机器已有Scala环境，项目使用IDEA打开，对Sbt不做要求，因为这里采用的是NoSbt方式添加依赖的。
在 IntelliJ IDEA 2023.1 中， 根据用户的宝贵反馈对新 UI 做出了大量改进。 还实现了性能增强，从而更快导入 Maven，以及在打开项目时更早提供 IDE 功能。 新版本通过后台提交检查提供了简化的提交流程。 IntelliJ IDEA Ultimate 现在支持 Spring Security 匹配器和请求映射的导航。 此版本包含一系列其他值得注意的升级和改进，如下文所述。
原创声明，禁止转载 构建微服务并不容易，特别是当微服务变得越来越多时，而且好多微服务可能由不同的团队提供和维护，这些微服务彼此交互并且变化很快。 文档、团队交互和测试是获得成功的三大法宝，但是如果用错误的方式进行，它们会产生更多的复杂性，而不是一种优势。 我们可以使用像Swagger（用于文档），Docker（用于测试环境），Selenium（用于端到端测试）等工具，但是我们最终还是会因为更改API而浪费大量时间，因为他们不是说谁适合来使用它们，或者设置合适的环境来执行集成测试，而是需要生产数据（希望是匿
Scala下载地址：https://www.scala-lang.org/download/
这篇文章是关于怎样将play 2.2.3的工程迁移到play 2.3.0 1、安装sbt 0.13.5，去官网下载sbt 0.13.5: http://www.scala-sbt.org/download.html，安装完之后， 修改工程下的project/build.properties文件。 修改sbt版本： sbt.version=0.13.5 2、升级scala到2.11.1（可选），由于play 2.3 同时支持 scala 2.10 和 scala 2.11所以，可以不用升级到2.11，
IntelliJ IDEA 2023.2版本已经发布！新版本带来了令人振奋的功能和改进，包括AI助手的引入，为你的开发工作提供智能驱动；IntelliJ Profiler的升级，使性能分析更加直观；以及GitLab集成，让团队协作更加高效。这次更新还涵盖了用户体验、Java改进、运行/调试、版本控制系统、Docker、数据库工具等多个方面，让你的代码质量和开发效率得到全面提升。立即升级到IntelliJ IDEA 2023.2，体验全新的开发世界！
本文介绍了如何使用 Spark 进行大数据处理，包括概述、架构、运行、集群、资源调度、数据存储、编程模型、性能优化、高级特性、应用案例等方面的内容。
IntelliJ IDEA 2023.2 引入 AI Assistant，通过一组由 AI 提供支持的功能助力开发。 升级的 IntelliJ 分析器现在提供编辑器内提示，使分析进程更加直观详尽。 此版本还包括有助于简化开发工作流的 GitLab 集成，以及其他多项值得关注的更新和改进，如下所述：
IDEA 全称 IntelliJ IDEA，是java语言开发的集成环境，IntelliJ在业界被公认为最好的java开发工具之一，尤其在智能代码助手、代码自动提示、重构、J2EE支持、Ant、JUnit、CVS整合、代码审查、创新的GUI设计等方面的功能可以说是超常的。IDEA是JetBrains公司的产品，这家公司总部位于捷克共和国的首都布拉格，开发人员以严谨著称的东欧程序员为主。
1. 如何确定play项目的版本？ - Play 2.x 打开play项目根目录下project/plugins.sbt文件，找到添加sbt-plugin这一行，例如： addSbtPlugin("com.typesafe.play" % "sbt-plugin" % "2.2.1") sbt-plugin的版本号决定play项目的版本号。 2. Idea如何导入play项目？ - Play 2.x 执行play idea生成idea项目 在Idea中，单击
前提Spark集群已经搭建完毕,如果不知道怎么搭建，请参考这个链接： http://qindongliang.iteye.com/blog/2224797 注意提交作业，需要使用sbt打包成一个
Spark快速入门指南 – Spark安装与基础使用 2016-01-15 (updated: 2016-03-07) 6309 29 Apache Spark 是一个新兴的大数据处理通用引擎，提供了分布式的内存抽象。Spark 正如其名，最大的特点就是快（Lightning-fast），可比 Hadoop MapReduce 的处理速度快 100 倍。此外，Spark 提供了简单易用的 API，几行代码就能实现 WordCount。本教程主要参考官网快速入门教程，介绍了 Spark 的安装，Spar
https://pan.baidu.com/s/1M7KJVH89h6bVMJVpai1s8A 密码:vdp5
问题导读 1.sbt在IntelliJ IDEA里面比较慢，该如何解决？ 2.如何在window里面更改阿里源？ 3.如何在Linux里更改源？ 上一篇spark开发环境详细教程1：Intel
首先来介绍下，今天的主角“傻白甜”（SBT:Simple Build Tools）， 其功能与 Maven 和 Gradle 类似。其是由 Scala 编写，对于新手入门不是太友好，如果只是写纯 Java 的 Bug ，大可不必和自己过不去，但是如果你经常使用 Spark 等大数据工具，还是有点必要学学使用的。而且 Sbt 默认会从一些奇奇怪怪的地方下载依赖，相信大家的第一次，都不会很美好（ Sbt 的项目构建异常缓慢，而且还经常会失败），笔者也不例外，所以有了这篇文章，希望对你有些帮助。
本文介绍了如何利用 Spark 进行大数据分析，包括数据处理、数据挖掘、机器学习等方面的应用。通过介绍 Spark 的架构、数据处理流程、编程模型、性能优化等方面的内容，让读者对 Spark 有更深入的了解。同时，本文还提供了实践案例，让读者更好地理解 Spark 在实际项目中的应用。
需求场景： 我们的产品需要与客户的权限系统对接，即在登录时使用客户的认证系统进行认证。集成认证的方式是调用客户提供的jar包，调用userService的authenticate方法。同时，还需要在classpath中提供密钥的key文件。 从需求看，这个集成并不复杂，且客户也提供了较翔实的接口文档与示例案例，开发工作量非常小。唯一的阻碍是客户有安全要求，内部的Jar包及其他文件都不能拷贝出来，而我们的开发环境是不能连接客户内网的。客户提供的Jar包并没有通过Maven来管理，我们只能采用直接导入的方式。在
笔者认为，在研究一个开源项目的之前，看看起依赖管理的文件，比如说 Maven 的 pom.xml 文件，或者是 Sbt 的 build.sbt 文件。
5 月初 以太坊创始人Vitalik 的灵魂代币 SBT 论文发表之后，迅速成为整个 Web3 领域最热门的话题之一，不久前Vitalik发布新书时便使用了此SBT，任何人均可捐赠任意金额，并获得一个灵魂绑定的NFT，但是新的Token标准不仅是缺乏市场上对灵魂绑定的可靠应用，更是其灵魂代币本身还存在强制转移的漏洞。
之前debug spark源码，是通过写application debug，这个不是基于spark源码本身的调试。
近日，JetBrains 正式发布 IntelliJ IDEA 2021.1，这也是今年的首个新版本。开发者可以从官网或通过 Toolbox App 进行下载。当然，Ubuntu 用户们也可以在 IDE 内或者使用快照进行升级。
Artifactory充分利用了基于Checksum的存储，但是这种机制无法代替常规的工件清理任务。软件开发可能很杂乱，很多时候Artifactory中的许多工件都从未使用过。
sbt&play没有main函数，每次使用sbt命令启动，但是就无法使用IDEA调试，本文介绍使用远程调试的方式实现 远程调试 sbt启动调试端口9999 sbt -jvm-debug 9999 run 创建远程调试 📷 其他 sbt添加javaoption 使用-J前缀，会把参数传递给JVM sbt -J-javaagent:skywalking-agent.jar -jvm-debug 9999 run 参考 Run project with java options via sbt Debugg
为了使用 Akka 持久化（Persistence）功能，你必须在项目中添加如下依赖：
SBT 一直以来都是 Scala 开发者不可言说的痛，最主要的原因就是官方文档维护质量较差，没有经过系统的、循序渐进式的整理，导致初学者入门门槛较高。虽然也有其它构建工具可以选择(例如 Mill)， 但是在短时间内基本上不可能撼动 SBT 的地位，毕竟它是 Scala 名正言顺的亲儿子。当然还有另外一个原因可能导致其它构建工具永远没有机会，Scala 语言以其卓越的编译器著称，编译器支持的丰富特性需要和构建工具进行无缝对接，例如 Scala 的 Macro 需要和构建工具的增量编译密切配合，在和编译器对接方面，SBT 具有先天优势。既然别无选择，只能选择默默忍受。下面分享在SBT使用过程中的一些常用技巧。
在开始阅读本文之前，请确保你熟悉Play-Json的相关开发，或是已经阅读过Play Scala 2.5.x - Play JSON开发指南。 1 为什么要Play with MongoDB？ 在Reactive越来越流行的今天，传统阻塞式的数据库驱动已经无法满足Reactive应用的需要，为此我们将目光转向新诞生的数据库新星MongoDB。MongoDB从诞生以来就争议不断，总结一下主要有一下几点： Schemaless 不支持事务 默认忽略错误 默认关闭认证 会导致数据丢失 其实Schemaless和不
这个错误出现过若干次了，每次出现都想记录一下可是都忘了，然后下一次再遇见就又要搞很久才能解决，其实这本身是IntelliJ IDEA 2017.2的一个bug，只要修改一处配置就好了。
1.yum install sbt 2.如果不行，则 curl https://bintray.com/sbt/rpm/rpm > bintray-sbt-rpm.repo sudo mv bintray-sbt-rpm.repo /etc/yum.repos.d/ sudo yum install sbt sbt 二进制文件发布到 Bintray，而Bintray 方便地提供了RPM资源库。你只需要将存储库添加到你的软件包管理器将检查的地方。 3.手动安装，目前官网提供的是可以直接运行的地址：http:/
最近在做NBU Oracle备份的恢复测试，执行恢复时报错ORA-27211: Failed to load Media Management Library，具体处理过程如下： 一、错误信息
sbt类似与maven, gradle的项目管理工具，主要用在scala，也可以用在java项目，本文介绍一下常用的使用命令和语法 安装 mac brew install sbt redhat¢os # remove old Bintray repo file sudo rm -f /etc/yum.repos.d/bintray-rpm.repo curl -L https://www.scala-sbt.org/sbt-rpm.repo > sbt-rpm.repo sudo mv sbt
Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 安装空间数据库 空间数据库栅格化 根据属性字段进行赋值 总结 一、前言 前面写了一篇文章（geotrellis使用（八）矢量数据栅格化）讲解了如何使用Geotrellis将Shape文件栅格化，并许下了后续会写一篇文章讲解空间数据库栅格化的诺言，周末虽然不是闲来无事，但是也得抽出时间兑现自己的诺言，就认认真真的折腾了一番，总算完成了，遂记录之
开始学习spark ml了，都知道spark是继hadoop后的大数据利器，很多人都在使用spark的分布式并行来处理大数据。spark中也提供了机器学习的包，就是MLlib。
我们知道，在集群环境节点之间进行交换的数据必须经过序列化/反序列化处理过程，而在这方面protobuf是一个比较高效、易用的模式。用户首先在.proto文件中用IDL来定义系统中各种需要进行交换的数据类型。然后用protoc编译器自动产生相关的源代码，里面包括了完整的序列化处理函数。在一个集成的系统环境内，protobuf数据必须保持与所有系统的松散耦合，不能对这些用户系统有任何依赖。这样把protobuf数据类型和相关的序列化/反序列化函数打成一个独立的包，由用户系统各自引用就是一种最佳解决方案了。
添加 插件url： http://download.scala-ide.org/sdk/lithium/e44/scala211/stable/site
IDE 提供的丰富特性对软件开发极为有用，大大提高了程序员的生活质量。这一点同样适用于数据科学家。然而，因为数据科学家除了可以选择传统的 IDE，还可以选择 Jupyter notebook 这样在浏览器中运行的新工具。因此，数据科学家——特别是刚入门数据科学的新手——可能会困惑该使用哪个开发环境。
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