scala 缓存 Spark 支持在集群范围内将数据集缓存至每一个节点的内存中，可避免数据传输，当数据需要重复访问时这个特征非常有用，例如查询体积小的“热”数据集，或是运行如 PageRank 的迭代算法...应用程序代码 在终端中执行如下命令创建一个文件夹 sparkapp 作为应用程序根目录： cd ~ # 进入用户主文件夹mkdir ..../sbt 脚本增加可执行权限： chmod u+x ....可再执行一次 ./sbt sbt-version，只要能得到如下图的版本信息就没问题： ?...点击查看：解决 sbt 无法下载依赖包的问题 使用 sbt 打包 Scala 程序 为保证 sbt 能正常运行，先执行如下命令检查整个应用程序的文件结构： cd ~/sparkappfind .
目前在该银行的OGG迁移流程中，旧数据的迁移使用imp/impdp两种方式，对于源库：目标库字符集相同的情况使用expdp/impdp，字符集不同的情况使用exp/imp。...如果目标库总归档空间依然不足，则需要人为干预，边导入边删归档清理空间，并且主库、备库都需要清理。...，此时不改，如果数据库归档总空间不足，边导入边删除时也要改。...原始为： CONFIGURE ARCHIVELOG DELETION POLICY TO BACKED UP 1 TIMES TO 'SBT_TAPE'; 归档日志备份到设备SBT_TAPE上之后才能删除...在导入表的阶段，归档日志增长很快，表的数据导完后，在进行导入索引，统计信息等数据时，归档增长相对较慢。
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-graphx" % "2.2.0" 编译错误 注意：这里出现了一个天坑，总是编译（包含IndexedRDD时）...出错的问题 历经解决过程： 解决措施一 明确 scala 和 spark 版本的对照关系，版本确定为： scala-2.11.8 spark-core-2.1.0（graphx同2.1.0） 上述版本是...0.3 0.4.0 这四个，Github代码库中的实例程序推荐的是 0.3 但是编译时会出现如下错误： Run: 18/05/22 01:29:47 WARN ClosureCleaner: Expected...2） 但是这并不是Flink推荐我们去做的，推荐的做法是在代码中引入一下包： import org.apache.flink.streaming.api.scala._ 如果数据是有限的（静态数据集）...才出现的这个错误，在改用 Sbt 单一管理依赖后该错误也没有复现。
应用程序和应用程序调用关系为松耦合关系 发送者和接收者不必要了解对方、只需要确认消息 发送者和接收者不必同时在线 比如在线交易系统为了保证数据的最终一致，在支付系统处理完成后会把支付结果放到信息中间件里通知订单系统修改订单支付状态...在这种情况下，在订阅者未连接时发布的消息将在订阅者重新连接时重新发布。...脚本定期清理logs下的日志文件 默认kafka是按天切割日志的，而且不删除： ? 这里写一个简单的脚本来清理这些日志，主要是清理server.log和controller.log。...： [root@log1 kafka_2.11-0.9.0.1]# chmod +x clean_kafkalog.sh 周期性任务策略：每周日的0点0分去执行这个脚本。...安装sbt0.13.9 [root@console ~]# curl https://bintray.com/sbt/rpm/rpm | sudo tee /etc/yum.repos.d/bintray-sbt-rpm.repo
将这段程序复制到 Spark 的终端里，就可以迅速查看输出结果，体验 Spark 的基本功能了。...之所以需要这么做，是因为 Spark 读取文本文件时把每一行当作了一个字符串，因此我们需要从这个字符串中解析出我们需要的数据来。...而有趣的是，执行完这一句后，数据其实还没有进行真正的读取。...基于这个原因，数据只有到了下面 parsed.count() 这句需要计算样本量时才真正开始进行读取和变换。 接下来的第17到26行就是真正拟合回归模型的时候了。...在第31行中，我们用拟合出的模型对训练集本身进行了预测。parsed.map(_.features) 的目的是取出训练集中的自变量部分，而 predict() 方法返回的结果就是因变量的预测值向量。
缓存 Spark 还支持 Pulling（拉取）数据集到一个群集范围的内存缓存中。...例如当查询一个小的 “hot” 数据集或运行一个像 PageRANK 这样的迭代算法时, 在数据被重复访问时是非常高效的。...有趣的是, 即使在他们跨越几十或者几百个节点时, 这些相同的函数也可以用于非常大的数据集。您也可以像 编程指南....独立的应用 假设我们希望使用 Spark API 来创建一个独立的应用程序。我们在 Scala（SBT）, Java（Maven）和 Python 中练习一个简单应用程序。...我们的应用依赖了 Spark API, 所以我们将包含一个名为 build.sbt 的 sbt 配置文件, 它描述了 Spark 的依赖。
textFile.count() //RDD有用的数量 res1: Long = 2 scala> textFile.first() //RDD第一行 res3: String = hello world 再执行一些转换操作...比如当需要查找一个很小的hot数据集，或者运行一个类似PageRank的算法。...这个程序仅仅是统计文件中包含字符a和b的分别都有多少行。你可以设置YOUR_SPARK_HOME替换自己的文件目录。不像之前在shell中的例子那样，我们需要自己初始化sparkContext。...应用依赖于spark api，因此需要在程序中配置sbt的配置文件——simple.sbt，它声明了spark的依赖关系。...然后就可以执行打包命令，通过spark-submit运行了： # Your directory layout should look like this 你的工程目录应该向下面这样 $ find . .
，这些存储在控制文件中的老库中的备份，在检查时被发现，没有分配合适的通道，无法删除。...于是执行如下，过期与废弃的SBT类型的备份都被删除了： RMAN> allocate channel for maintenance device type sbt parms 'SBT_LIBRARY...RMAN> delete noprompt obsolete; RMAN> delete noprompt expired backup; RMAN> release channel ; 再查看备份集信息...继续执行看看什么情况： RMAN> list backup summary; RMAN> allocate channel for maintenance device type sbt parms '...备份是因其SBT_TAPE 不匹配状态，需执行CROSSCHECK检查备份的有效性，严重警告：生产库上直接delete backup操作是不允许的，因当前操作做了稳妥的备案，所以执行此命令查看状态，最终发现了问题并解决
shareplex 源端和目标端执行清理脚本 源端和目标端重新开启 shareplex 环境 目标端停止 post 进程 开始 rman 恢复 恢复控制文件 追归档日志 激活源端 config 配置文件...清理 shareplex 旧环境 源端和目标端关闭 shareplex sp_ctrl shutdown 源端和目标端执行清理脚本 /quest/bin/ora_cleansp splex2300/splex2300...恢复控制文件 连接 rman 客户端后执行恢复控制文件： run { allocate channel c1 type 'SBT_TAPE'; send 'NSR_ENV=(NSR_SERVER=这里填写...'; allocate channel c2 type 'SBT_TAPE'; allocate channel c3 type 'SBT_TAPE'; allocate channel c4 type...由于目标端执行 reconcile 时 2，4 队列 hang 住，因此需要单独 start post queue 指定队列名 来开启： start post queue q2 start post queue
) 在对数据库执行备份和恢复前必须先分配通道 ALLOCATE CHANNEL命令在目标数据库启动一个服务器进程，同时必须定义服务器进程执行备份或者恢复操作使用的I/O类型 实际上是通过channel...，执行该命令后，将更新存储仓库中的刚刚校验的对象状态，便于后续操作处理。...RMAN备份校验时的几种状态 expired: 对象不存在于磁盘或磁带。...两者的差异请参考：RMAN 备份详解 校验时的限制 目标数据库必须被启动 对于磁盘上的备份集，校验时不需要使用通道。...而磁带上的备份集则必须使用通道，如果未为磁带配置自动通道，则必须手动分配 可以校验执行resetlogs之前的备份，即可以校验不同的incarnation RMAN> crosscheck backupset
值 规则 ID IL3001 类别 SingleFile 修复是中断修复还是非中断修复 非中断 原因 发布为单文件（例如，通过将项目中的 PublishSingleFile 属性设置为 true）时，...为单文件捆绑包内嵌入的程序集调用 Assembly.GetFile(s) 方法将始终引发异常，因为这些方法与单文件不兼容。...如何解决冲突 若要将文件嵌入单文件捆绑包中的程序集，请考虑使用嵌入的资源和 Assembly.GetManifestResourceStream 方法。...何时禁止显示警告 如果要访问的程序集肯定不在单文件捆绑包中，则可关闭此警告。 如果从文件路径动态加载程序集，则可能会出现这种情况。
pipeline.add_component(evaluation_0, data=Data(data=hetero_secureboost_0.output.data)) pipeline.compile(); # 执行...，都是些什么… 核心要看: hetero_sbt_gbdt_benchmark.json 这些里面有非常多的案例集： "hetero_sbt-binary-0": {..._0_score_label = extract_data(sbt_0_data, "predict_result", keep_id=True) # 所有预测的结果找出,训练集预测的结果...evaluation_0':evaluation_0} return pipeline,data_summary, metric_summary,component 写好参数，执行代码...label标签 然后整篇回归or分类，你是看不到，他如何知道y是如何指定的，这里就是另一个坑点是，因为你的数据集里面一定要有命名为y的列： dataio_0, dataio_1 = DataIO(name
关注我们获得更多内容 引言 ORACLE 官方文档中介绍 CATALOG 命令只能注册在磁盘中的备份片，在现在多数环境中备份时，备份集都是放到磁带库中，那么 CATALOG 命令真就不支持注册磁带库中的备份片...3，停客户端 NBU 进程 这里关闭客户端，本来是想手动通过 rman 来删除备份集，不更新 nbu 服务器上的备份信息，结果失败，就算关闭 nbu 客户端的进程，NBU 服务器上面的信息还是更新了。...[y,n] (y) yKilling remaining processes…Waiting for processes to terminate… 4，在 ORACLE 中删除备份集，这里需要注意在...RMAN 中通过 delete 删除备份集，会自动在 NBU 中删除相应的备份信息，但是备份集是没有真实的删除的，在后面也可以看到。...; specification does not match any backup in the repository 5 在 NBU 中查看备份信息 这里不能发现 orcl9i 的任何备份集的信息
值 规则 ID IL3000 类别 SingleFile 修复是中断修复还是非中断修复 非中断 原因 发布为单文件（例如将项目中的 PublishSingleFile 属性设置为 true）时，调用嵌入在单文件捆绑包内的程序集的...何时禁止显示警告 如果要访问的程序集肯定不在单文件捆绑包中，则可关闭此警告。 如果从文件路径动态加载程序集，则可能会出现这种情况。
2、使用IDEA SBT开发Scala 上面我们通过Idea安装并运行了Scala的程序 我们已经可以在IDEA中开发Scala了！...: org.scala-sbt#sbt;0.13.8: not found 1.出现场景：在idea中使用sbt构建工程时，使用默认的sbt版本为0.13.8，而我本地安装的sbt版本是0.13.7，所以在仓库中找不到对应的...它还将创建一个target文件夹 出现提示时，命名应用程序hello-world。...(sbt's build definition file) 随后我们进入项目中 新建文件 输入sbt指令 进入后 run 执行项目 五、Scala Java同时运行 sbt是scala专属的...所以如果我们有scala和java代码同时执行的情况时 需要新建一个maven工程 pom文件写法如下：
原理非常的简单： - ticmp 会将自己模拟成一个 MySQL server - 应用程序，譬如 Corteza 将 SQL 发给 ticmp 之后 - ticmp 将 SQL 同时发给...MySQL 和 TiDB，并将两边的结果进行对比，并输出到一个控制台或者 csv 文件中 - ticmp 将 MySQL 的结果返回给应用，因为通常这些应用都是 MySQL 兼容的，所以能继续执行...- 我们直接看对比结果，就能知道哪一条 SQL 在 TiDB 和 MySQL 是不兼容的了使用方法下载代码后执行 go build即可命令参数$ ...., TiDB 1.101429ms] ==> select * from sbt1 where id select * from sbt1 where id+-----+| id
sbt 和 Maven 都有 assembly 插件。创建 assembly jar 时，将 Spark 和 Hadoop 的依赖设置为 provided。...（例如，独立EC2集群中的主节点）提交。...使用 YARN，清理会自动执行；使用 Spark 独立集群，可以使用 spark.worker.cleanup.appDataTtl 属性配置自动清理。...使用此命令时将处理所有传递依赖性。可以使用配置选项 --repositories 以逗号分隔的方式添加其他存储库（或SBT中的解析器）。...对于Python，等价的 --py-files 选项可用于将 .egg，.zip 和 .py 库分发给执行程序。 Spark版本:2.3.0
解决的方案就是对相关的程序集进行强签名，并加到GAC中，是Unit Test能够识别基于LogicalCallContext项目的类型。...有了Visual Studio这个强大的IDE，程序集的签名工作很好实现——仅仅需要在Project的Properties对象框的Signing Tab中指定一个Key File就可以了。...现在我们右击Lib1项目文件，选择Properties菜单项进行项目属性对话框，选择Signing Tab页进行程序集签名相关设置。...解决方案2：通过命令行进行强签名 相信大家对通过命令行对程序集进行强签名的方式都不会感到陌生。...实践证明，这种方案时可行的。
Spark使用Scala语言进行实现，它是一种面向对象、函数式编程语言，能够像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集（Scala 提供一个称为 Actor 的并行模型，其中Actor通过它的收件箱来发送和接收非同步信息而不是共享数据...编译步骤 （1）将下载好的spark源码解压到某个目录下 （2）进入源码目录，分别执行如下命令 设置使用scala那个版本编译 dev/change-version-to-2.11.sh maven...大多数的情况下，你都需要把你的程序打包成一个jar，然后上传到Linux上，然后在执行测试，这样非常麻烦，你频繁改代码 就意味着，你得不断的打包，上传，打包，上传，这跟hadoop的调试是一样的。...如何打包构建一个spark应用的程序 ？...（1）安装使用maven 下载地址 https://maven.apache.org/ （2）安装使用sbt 下载地址 http://www.scala-sbt.org/ 这里推荐用
GreeterGrpc.newBlockingStub(channel); 先构建SslContextBuilder，然后在构建NettyServerBuilder和NettyChannelBuilder时加入...my-private-key.pem -out my-public-key-cert.pem -days 365 -nodes -subj '/CN=localhost' 不过使用这个证书和私钥测试时出现了错误..." % "0.9.2") libraryDependencies += "com.thesamet.scalapb" %% "compilerplugin" % "0.9.0-M6" 在sbt中执行dependencyTree...scalapb.gen() -> (sourceManaged in Compile).value ) enablePlugins(JavaAppPackaging) 试了一下启动服务，现在不出错误了...在测试程序里使用了它们提供的server1.pem,server1.key,ca.pem： package learn.grpc.server import io.grpc.
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