我们每月一期的生信马拉松授课群里有个学员在做GSEA分析的时候报错，下载其中的基因集失败，报错如下： 来看看是怎么回事！...要使用这个包，肯定还是需要对这个 msigdb 数据库有一定的背景知识了解，我们去官网看看现在都更新了哪些基因集合。...//www.gsea-msigdb.org/gsea/msigdb/index.jsp 我们可以看到 2024 年这个数据库进行了一次大更新，将基因集合分成了人与小鼠两个物种，以前官网只有人类这个物种的基因集...并且小鼠基因集在 2023 年发表在了 Nature Methods 上面。从下面这个图，我们还可以看出上面图片中报错的 m8 类基因集是存在的。...点击 m8，我们可以看到这里包括了 233 个基因集合： 下载 Gene Symbols 的 gmt 格式下来并读入R中： library(clusterProfiler) library(org.Hs.eg.db
前言： EOF是End Of File的缩写，表示自定义终止符。既然自定义，那么EOF就不是固定的，可以随意设置别名，意思是把内容当作标准输入传给程序，Linux中按Ctrl-d就代表EOF。 ...在Shell中我们通常将EOF与 的输入作为子命令或子Shell的输入，直到遇到EOF为止，再返回到主调Shell。...回顾一下的用法，当shell看到的时候，它就会知道下一个词是一个分界符。在该分界符以后的内容都被当作输入，直到shell又看到该分界符(位于单独的一行)。...通过cat配合重定向能够生成文件并追加操作，在它之前先回顾几个特殊符号： < :输入重定向 > :输出重定向 >> :输出重定向,进行追加,不会覆盖之前内容 的一对分隔号的中间内容...例： [root@localhost ~]# cat EOF //运行后会出现输入提示符">" > Hello > wolrd > EOF 输入结束后，在终端显示以下内容： Hello wolrd
检查磁盘健康状态磁盘本身的健康状况是影响读写速度的关键因素。使用命令行检查磁盘状态wmic diskdrive get status如果返回值不是“OK”，可能需要更换硬盘。...禁用Superfetch服务net stop SysMain sc config SysMain start= disabled Superfetch服务在某些情况下会导致磁盘负载增加。...检查病毒和恶意软件病毒或恶意软件可能会导致磁盘读写异常缓慢。...在“性能”部分点击“设置”，切换到“高级”选项卡。点击“更改”，取消“自动管理所有驱动器的分页文件大小”。将虚拟内存从系统盘（C盘）移动到其他磁盘。7....回滚驱动程序在设备管理器中右键点击设备，选择“属性”。切换到“驱动程序”选项卡，点击“回滚驱动程序”。8.
Spark中的Spark Streaming是什么？请解释其作用和用途。 Spark Streaming是Apache Spark中的一个组件，用于处理实时数据流。...通过实时处理数据流，可以及时发现和响应数据中的异常情况，提供实时的监控和预警。...在数据流处理过程中，Spark Streaming会将数据流分成小的批次，并在每个批次完成后进行检查点操作，以确保数据的可靠性和一致性。...高性能和可伸缩性：Spark Streaming利用Spark的内存计算和并行处理能力，可以实现高性能和可伸缩性的数据流处理。...通过使用Spark的分布式计算引擎，Spark Streaming可以实现高可靠性、高性能和可伸缩性的实时数据处理。
【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用 WAL 即 write ahead log（预写日志），是在 1.2 版本中就添加的特性。...WAL在 driver 端的应用 何时创建 用于写日志的对象 writeAheadLogOption: WriteAheadLog 在 StreamingContext 中的 JobScheduler...何时写BlockAdditionEvent 在揭开Spark Streaming神秘面纱② - ReceiverTracker 与数据导入 一文中，已经介绍过当 Receiver 接收到数据后会调用...设置为 true）会影响 ReceiverSupervisor 在存储 block 时的行为： 不启用 WAL：你设置的StorageLevel是什么，就怎么存储。...比如MEMORY_ONLY只会在内存中存一份，MEMORY_AND_DISK会在内存和磁盘上各存一份等 启用 WAL：在StorageLevel指定的存储的基础上，写一份到 WAL 中。
当发生异常的时候，程序会抛出一个异常信息，自动根据代码的层次查找异常处理信息。当代码发生异常而没有指定处理异常的方法是，Traceback会打印发生异常时代码执行栈的情况。...： 否则把异常类型和ExceptionType比较，一致就执行statements2： 捕获异常不一定要在异常发生的地方捕获，在异常对象传播的路径上捕获都可以。...抛出异常 ---- 除了代码错误自动抛出异常外，在Python中可以使用raise语句来主动抛出异常。...__name__=="InnerdealError": print('statements3') 这样当不知道statements1产生的具体异常时，可以使用BusiError基类来捕获对象，再根据对象类型的名字就可以知道具体是什么异常了...Python系列博客持续更新中 原创不易，请勿转载（本不富裕的访问量雪上加霜 ） 博主首页：https://wzlodq.blog.csdn.net/ 微信公众号：吾仄lo咚锵 如果文章对你有帮助
EasyCVR平台可支持用户更改录像存储路径，通过更改路径可将生成的录像文件存储在其他空闲的磁盘内，释放服务器的存储和计算压力。...更改方式：在/mediaserver/tsingsee.ini文件中，将out_path值改为绝对路径即可。有用户反馈，接入的设备全部开启了录像，并要求保存至少30天。...如果使用网络磁盘，就不能以服务的方式运行EasyCVR，而是必须以进程的方式，分别运行EasyCVR.exe和/mediaserver/easydss.exe。...并且需要注意的是，在分别启动进程前，需要先修改/easycvr.ini配置文件中[ms]-”start”参数，将其改为false。按照上述步骤修改后，即可完成录像存储路径的更改。...若有用户在平台的使用过程中遇到无法解决的问题，也可以联系我们进行协助。
func logPanics(handle http.HandlerFunc) http.HandlerFunc{ return func(write...
本文，我们将介绍 spark-alchemy这个开源库中的 HyperLogLog 这一个高级功能，并且探讨它是如何解决大数据中数据聚合的问题。首先，我们先讨论一下这其中面临的挑战。...而 distinct counts 是特例，无法做再聚合，例如，不同网站访问者的 distinct count 的总和并不等于所有网站访问者的 distinct count 值，原因很简单，同一个用户可能访问了不同的网站...中 Finalize 计算 aggregate sketch 中的 distinct count 近似值 值得注意的是，HLL sketch 是可再聚合的：在 reduce 过程合并之后的结果就是一个...为了解决这个问题，在 spark-alchemy 项目里，使用了公开的 存储标准，内置支持 Postgres 兼容的数据库，以及 JavaScript。...这样的架构可以带来巨大的受益： 99+%的数据仅通过 Spark 进行管理，没有重复 在预聚合阶段，99+%的数据通过 Spark 处理 交互式查询响应时间大幅缩短，处理的数据量也大幅较少 总结 总结一下
但是实际使用过程中经常碰到开发反应“莫名”触发了降级逻辑的情况。 为了更精准的定位触发原因，或是在降级逻辑中需要根据不同的异常做不同的处理时，在降级方法中，我们希望可以获取到主逻辑中抛出的异常信息。...接下来就来介绍一下Hystrix两种不同实现方式中如何在降级逻辑中获取异常信息的方法。...继承方式 在继承方式中要获取触发异常也非常简单，具体如下： public static class UserCommand extends HystrixCommand { protected...，在使用继承方式的时候通过 getFailedExecutionException方法就可以获取到触发降级的异常信息了。...所以在降级逻辑中，建议每一段都加入触发异常的日志记录，以方便定位问题原因。 - END -
1：spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多，在生产环境中，通常会在IDE中编制程序，然后打成jar包，然后提交到集群，最常用的是创建一个Maven项目，利用Maven来管理jar包的依赖...sortBy(_._2,false).saveAsTextFile(args(1)); //停止sc，结束该任务 sc.stop(); } } 5：使用Maven打包：首先修改pom.xml中的...等待编译完成，选择编译成功的jar包，并将该jar上传到Spark集群中的某个节点上： ?...记得，启动你的hdfs和Spark集群，然后使用spark-submit命令提交Spark应用（注意参数的顺序）： 可以看下简单的几行代码，但是打成的包就将近百兆，都是封装好的啊，感觉牛人太多了。...可以在图形化页面看到多了一个Application： ?
EasyCVR视频融合平台基于云边端一体化架构，能在复杂的网络环境中将前端设备进行统一集中接入，实现视频资源的汇聚管理、直播鉴权、转码处理、多端分发、智能告警、数据共享等能力与服务。...此外，平台也提供了丰富的API接口供用户自由调用、集成与二次开发。有用户反馈，在EasyCVR中调用快照接口，却返回了404报错，于是请求我们协助排查。今天我们来分享一下排查步骤与解决方法。...步骤如下：1）排查发现，用户设备没有生成快照；2）查看用户后台，发现有快照，清理一下让它重新生成；3）然后在web页面关闭前端解码，不默认保存i帧；4）重启服务后快照生成，此时快照接口返回正常了。...EasyCVR平台可以实现海量资源的接入、汇聚、计算、存储、处理等，平台具备轻量化接入能力，在城市安防监控、环保治理、道路交通、社区安防、餐饮监管、企业安全生产等场景中，充分发挥平台视频汇聚能力、数据共享能力
♣ 问题 在Oracle中，造成“ORA-28040: No matching authentication protocol”错误的原因是什么？...♣ 答案 该错误是由于SQL*Plus的版本和数据库服务器的版本不一致导致的，使用oerr命令来查看，在Oracle 11g下： [oracle@orcltest ~]$ oerr ora 28040...可以看到，该参数在Oracle 11g和12c以上版本中的解决方案是不同的。...需要注意的是，在Oracle 12c中，虽然在sqlnet.ora加SQLNET.ALLOWED_LOGON_VERSION=8可以解决问题，但由于这个参数在12c已经废弃了，而是用SQLNET.ALLOWED_LOGON_VERSION_CLIENT...如果继续使用该参数，会在告警日志中无穷无尽的报“Using deprecated SQLNET.ALLOWED_LOGON_VERSION parameter.”。
单例模式是一种常用的设计模式，但是在集群模式下的 Spark 中使用单例模式会引发一些错误。我们用下面代码作例子，解读在 Spark 中使用单例模式遇到的问题。...在 Stackoverflow 上，有不少人也碰到这个错误，比如 问题1、问题2和问题3。 这是由什么原因导致的呢？...Spark 执行算子之前，会将算子需要东西准备好并打包（这就是闭包的概念），分发到不同的 executor，但这里不包括类。类存在 jar 包中，随着 jar 包分发到不同的 executors 中。...当不同的 executors 执行算子需要类时，直接从分发的 jar 包取得。这时候在 driver 上对类的静态变量进行改变，并不能影响 executors 中的类。...这个部分涉及到 Spark 底层原理，很难堂堂正正地解决，只能采取取巧的办法。不能再 executors 使用类，那么我们可以用对象嘛。
下面这段code用于在Spark Streaming job中读取Kafka的message： .........以上代码虽然可以正常运行，不过却出现了一个问题：当message size非常大（比如10MB/message）的时候，spark端的处理速度非常缓慢，在3brokers的Kafka + 32 nodes...的spark上运行时（本job的executorinstance # =16， 1 core/instance），基本上在的速度。...究其原因，是因为在publishmessage的时候，没有制定partitionclass name，因此，partition class就采用了DefaultPartitioner。...key，因此，在partitionclass的partitionmethod中，key == null，而null.hashCode = 0。
Spark各种概念之间的关系 在Spark中，一个应用（Application）由一个任务控制节点（Driver）和若干个作业（Job）构成，一个作业由多个阶段（Stage）构成，一个阶段由多个任务（Task...Spark运行过程与资源管理器无关，只要能够获取Executor进程并保持通信即可； 3....Spark的部署模式 Spark支持的三种典型集群部署方式，即standalone、Spark on Mesos和Spark on YARN；然后，介绍在企业中是如何具体部署和应用Spark框架的，在企业实际应用环境中...目前，Spark官方推荐采用这种模式，所以，许多公司在实际应用中也采用该模式。 3....因此，在许多企业实际应用中，Hadoop和Spark的统一部署是一种比较现实合理的选择。
RDD，学名可伸缩的分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）。初次听闻，感觉很高深莫测。待理解其本质，却发现异常简洁优雅。...本文试图对其进行一个快速侧写，试图将这种大数据处理中化繁为简的美感呈现给你。 RDD 是什么 RDD 本质上是对数据集的某种抽象。...在变换算子中，也有一些特殊算子，我们称之为 shuffle 算子（reduce、join、sort）。这种算子会将 RDD 的所有分区打散重排（所谓 shuffle），从而打断分区的流水化执行。...于是 Spark 就以这种算子为界，将整个 Job 划分为多个 Stage，逐 Stage 进行调度。这样，在每个 Stage 内的子任务可以流水线的执行。...Spark 划分执行过程 小结 在 RDD 的实现系统 Spark 中，对数据集进行一致性的抽象正是计算流水线（pipeline）得以存在和优化的精髓所在。
，异常发生在java.util.ArrayList.forEach(ArrayList.java:1260)方法中。...= expectedModCount，所以就出现了并发异常。 解决方案 如果要在List中删除元素，可以有以下几种办法： 1. 使用迭代器 我们重构之前的测试代码，使用 Iterator进行删除操作。...在 Iterator迭代器中，可以使用remove()。...这是因为迭代器在循环过程中调用是安全的，remove()方法就不会导致ConcurrentModificationException。 2....使用函数式编程 还可以使用函数式编程中的流处理进行删除。
EasyCVR平台支持多协议、多类型的设备接入，拥有灵活丰富的视频能力，可实现的功能包括视频实时监控直播、云端录像、云存储、回放与检索、智能告警、视频快照、视频转码与分发、平台级联等。...技术人员抓包进行排查发现，出现异常播放情况的设备未能正常发流。登录设备进行观察，设备端的平台能正常观看。测试使用RTSP、SDK协议接入EasyCVR，并无上述问题出现。...在另一个NVR通道中，点击重复的摄像头通道发现可以正常播放。此时问题的原因很明显了，是由于国标接入的设备重复导致冲突了，只需要取消重复通道即可解决。...同时，在设备接入的管理上，采用设备树对设备进行分组分级管理，对视频资源的应用需求给予相应的操作权限，达到对接入的视频资源进行集中控制、统一管理、鉴权转发，实现视频资源的最大化应用。...感兴趣的用户可以前去演示平台进行体验。
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