Java中，函数需要作为实现了Spark的org.apache.spark.api.java.function包中的任一函数接口的对象来传递。（Java1.8支持了lamda表达式）
导语 随着产品在线上的持续运营，产品在线上的规模越来越大，功能也越来越复杂。产品体量的增长对质量要求越来越高。为了达到更高的质量要求，必然需要想办法增加测试的强度，但用传统的手工写用例自动化回归的方式成本过高。近年来，AI技术在越来越多的领域发挥了越来越重要的作用。在腾讯内部，我们也一直保持着对新技术的好奇心，积极学习并应用于日常工作中。本文作者是腾讯安全部系统测试高级工程师林军克，他拥有16年的软件测试经验，对AI技术在测试领域的落地颇有研究。 本文以安全防护产品举例子，但此方法论适用于涉及多因素组
Apache Flink 基于 JVM 的高效处理能力，依赖于其对各组件内存用量的细致掌控。 考虑到用户在 Flink 上运行的应用的多样性，尽管社区已经努力为所有配置项提供合理的默认值，仍无法满足所有情况下的需求。 为了给用户生产提供最大化的价值， Flink 允许用户在整体上以及细粒度上对集群的内存分配进行调整。
每一个应用都在研发阶段都会有几套环境，开发环境，集成环境，测试环境，生成环境。对于不同的环境，CI/CD的处理方式可能有所不同。在GitLab CI/CD中，如果开发者想要快速查询某一个部署环境的部署历史，可以在流水线列表中，使用分支名称，触发用户，tag名称，以及流水线状态来进行搜索，如下图：
Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上，总归为大数据，并使得查询和分析方便。 最初，Hive是由Facebook开发，后来由Apache软件基金会开发，并作为进一步将它作为名义下Apache Hive为一个开源项目。它用在好多不同的公司。例如，亚马逊使用它在 Amazon Elastic MapReduce。
01 TensorFlow配置项的文档位于这里 TensorFlow可以通过指定配置项，来配置需要运行的会话，示例代码如下： run_config = tf.ConfigProto() sess = tf.Session(config=run_config) 02 ConfigProto类配置项 对于ConfigProto类具体有如下可配置的部分。 map<string, int32> device_count：设备的数量映射。key为设备的名称（比如”CPU”或者”GPU”），而value为该类型设备的数
在Ansible中，它的配置文件是一个名为ansible.cfg的配置文件，ansible.cfg配置文件是以ini格式存储配置数据的。但是ansible.cfg配置文件可以存放在不同的目录，但只有一个可用，在运行Ansible命令时，Ansible将会按照预先设定的顺序查找配置文件，检查到哪个就用哪个。
先满足前提条件配置静态ip，有相应的系统用户（文章中会有匿名访问的方法），为了实验的测试，要关闭防火墙，放行Samba的流量：
每一个项目，都需要一种方法来定义不同的全局配置项，而这通常是借助配置文件来实现的。 而配置文件，一般来说，是通过声明一个将所有的配置项作为公开属性的类，来实现这一配置过程的。 不同于许多其他的框架，在CI4中，不需要访问某个具体的类来修改我们的配置项信息。 取而代之的是，我们仅仅需要创建一个配置类的实例，从而轻而易举的实现配置流程。
一个MapReducer作业经过了input，map，combine，reduce，output五个阶段，其中combine阶段并不一定发生，map输出的中间结果被分到reduce的过程成为shuffle（数据清洗）。
关于如何编写GitLab流水线，.gitlab-ci.yaml文件的关键词，已经写过两期了，gitlab-ci.yaml的关键词一共有28个，分别是 分别是, script, after_script, allow_failure, artifacts, before_script, cache, coverage, dependencies, environment, except, extends, image, include, interruptible, only, pages, parallel, release, resource_group, retry, rules, services, stage, tags, timeout, trigger, variables, when ，第一期 .gitlab-ci.yml关键词完整解析（一） 讲了最常用的9个关键词的用法， script, image,artifacts,tags,cache,stage,when,only/except, 第二期.gitlab-ci.yml关键词完整解析（二）讲了11个扩展性很强的关键词的用法 before_script, after_script, dependencies, environment, extends, include, interruptible ,parallel, rules ,trigger, services
一、nginx的介绍 nginx是由俄罗斯人开发的一款高性能的http和反向代理服务器，也可以用来作为邮件代理。相比较于其他的服务器，具有占用内存少，稳定性高等优势 二、nginx的配置 nginx的安装时配置文件默认在nginx程序安装目录的conf目录下，启动主配置文件默认为为nginx.conf 安装的时候可以通过—conf-path来指定配置文件的放置路径，同时启动的时候可以通过 -c指令来另行指定启动的配置文件 在修改配置后可以通过使用./nginx -t来检查配置文件是否正确，
Nginx 允许引入第三方模块来扩展 Nginx 的功能。官方网站 NGINX 3rd Party Modules 列出了 Nginx 很多的第三方模块。除此之外，很多很有用的模块也能在 github 等网站上找到。
这个包本身自带了kconfig，可直接在这个包里面执行make menuconfig进行配置，然后执行make
再JVM虚拟机中，当创建的对象的数量很多时，Eden 和 Survior1 区域会很快的满溢，就需要进行频繁地 Minor GC，这样会导致有一些生命周期较短的对象迅速长到15岁并放入到老年代中，导致老年代中存放大量的短生命周期的对象(正常请况下，老年代应该存放的是数量比较少并且会长期使用的对象，比如数据库连接池)，当老年代满溢后，会进行Full GC，Full GC是开启一个很消耗性能和时间的线程，而且不管 Minor GC 还是 Full GC 都会导致 JVM 的工作线程停止，因为 Scala 也是基于 JVM 的编程语言，所以运行 Spark 程序和运行 Java 程序在 JVM 中的内存分配情况是相同的。
上一节讲解了在那些场景下使用 Nginx Cache服务器，以及如何配置、调试 Nginx Cache功能，需要的可以看这里，这一节讲一讲 Nginx Cache服务器在使用中经常遇到的一些问题。 第一个问题 我们自定义了 Nginx日志格式，并添加了 $upstream_cache_status变量，可以在日志查看请求的资源是否命中缓存。 例如 nginx日志: 10.42.248.154 - 省略... - MISS 0.004 表示请求没有命中缓存，请求由上游服务器负责返回响应，花费 0.004秒。 但是我们不可能时时刻刻的登录后台查日志，如果请求结果中带有缓存状态信息那就方便了，其实在 CDN中都是带有缓存状态信息的，幸运的是在 Nginx可以很方便的添加一个http 头信息。 第二个问题 缓存更新问题，由于在用户端(浏览器) 与 服务器端(App) 添加了代理缓存层(Nginx), 浏览器强制刷新的功能因为加入代理缓存层失效，举个例子： 用户端访问 http://demo.com/css/ui/test.css 资源，命中 Nginx Cache服务器 Expires时间为5天，但是前端小伙伴在缓存期间调整了 test.css样式文件，那么当用户再次访问 test.css 仍然获得是旧的数据(Nginx Cache认为没有过期)，所以我们需要能够主动清理/更新缓存的功能，同样幸运的是 Nginx提供了 ngx_cache_purge 第三方模块可以解决这个问题。
JobStore负责记录你提供到调度器的所有“工作数据”：所有的Job、所有的Trigger、所有的Calendar(org.quartz.Calendar)等等。为你的Quartz调度器选择一个合适的JobStore是一个重要的步骤。幸运的是，一旦你明白不同的JobStore之间的差异，那么作出合适的选择是十分简单的。
DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
3. 位于git项目目录中的.git/config：适用于特定git项目的配置。
武汉加油，中国加油，相信中国力量，这个难关我们一定能度过！！！少出门，多喝水，少聚餐，勤洗手。此刻，安静地坐在窗户边开始eureka的源码解读。第二篇开始之前分享我家窗前的静静地美景，愿每个人都能与美景同行，与安心同行。
百度分享代码可以分为三个部分：HTML、_bd_share_config（具体配置）和js加载。代码如下：
在传播了关于DevOps文化的一些想法之后，我想再次关注Jenkins主题。我将大部分时间都花在各种环境之间，而对于每种环境，我都在一个完全不同的Jenkins上工作。我测试了高级插件中的新功能，这些新功能可以改善和阐明开发环境中的软件交付过程。确认新功能正常运行后，我将花费更多时间将其推广到其他环境。这听起来像是一项重复性的任务，但实际上，我多年来倾向于避免采用此类任务，因为多年来我一直在追求采用EaC，“一切都作为代码”，但是由于某种原因，我还没有机会将其应用于Jenkins安装范围。
本文将会手把手教你如何从 Nginx 迁移到 Envoy Proxy，你可以将任何以前的经验和对 Nginx 的理解直接应用于 Envoy Proxy 中。
通常，你会从源获取部分更新/插入，然后对Hudi数据集执行写入操作。如果从其他标准来源（如Kafka或tailf DFS）中提取数据，那么DeltaStreamer将会非常有用，其提供了一种简单的自我管理解决方案，可将数据写入Hudi。你还可以自己编写代码，使用Spark数据源API从自定义源获取数据，并使用Hudi数据源写入Hudi。
写作本系列文章的背景是我们要在大数据平台/企业数据湖场景下给出中心化的用户身份认证方案。此前，我们实现过Windows AD + Kerberos的集成方案，由于Windows AD是LDAP和Kerberos的双重实现，这种天然优势使得Windows AD可以实现真正意义上的（大数据集群的）Kerberos账号与企业用户账号的统一管理。当我们想在OpenLDAP + Kerberos上实现同样的目标时，发现这一领域的知识与方案琐碎而凌乱，缺少统一连贯，脉络清晰的讲解，在经过大量技术调研和系统梳理后，我们特别撰写了本系列文章，希望可以借此将这一话题全面彻底地阐述清楚。本系列由三篇文章组成，将沿着“如何集成OpenLDAP与Kerberos实现统一认证管理”这一主线推进，在实现过程中会详细介绍使用到的技术和原理并给出完备的执行脚本用于实际环境的搭建。我们假设读者已经具备OpenLDAP和Kerberos的基本知识，不再对两者进行单独介绍。
大爷沉思一下，继续说到：如果有能力的话再给老丈人配一辆车，毕竟他把女儿养这么大也不容易
Docker Compose配置文件是Docker Compose的核心，用于定义服务、网络和数据卷。格式为YAML，默认路径为./docker-compose.yml，可以使用.yml或.yaml扩展名，目前Compose配置文件格式的最新版本为V3。Compose配置文件中涉及的配置项也比较多，但大部分配置项的含义跟docker run命令相关选项是类似的。
百度分享代码已升级到2.0，本页将介绍新版百度分享的安装配置方法，请点击左侧列表查看相关章节。
本实验是kettle的作业设计，区别与步骤的并行执行，作业的各作业项具有先后执行顺序，这在处理某些问题的时候具有很大优势。 一个作业包含一个或多个作业项，这些作业项以某种顺序来执行。作业执行顺序由作业项之间的跳（Hop）和每个作业项的执行结果来决定，和转换一样，作业也包括注释。作业项可以是一个转换，也可是另一个作业项。
不久前在部门周会上分享了 Hystrix 源码解析之后，就无奈地背上了专家包袱，同事们都认为我对 Hystrix 很熟，我们接触 Hystrix 更多的还是工作中的使用和配置，所以很多人一遇到 Hystrix 的配置问题就会过来问我。为了不让他们失望，我把 Hystrix 的 配置文档 仔细看了一遍，将有疑问的点通过翻源码、查官方 issue、自己实验的方式整理了一遍，这才对 Hystrix 的配置有了一定的了解。
这方面的博客网上已经特别多了，所以本篇并不打算仅仅只是记录流程步骤而已，而是尽可能讲清楚，为什么需要有这个步骤，让大伙知其然的同时还知其所以然，那么掌握就会更深刻一点，所以本篇篇幅会很长。另外，本篇是参考、引用、借鉴了以下文章中的内容：
在分布式集群环境下，因为程序Bug（包括Hadoop本身的bug），负载不均衡或者资源分布不均等原因，会造成同一个作业的多个任务之间运行速度不一致，有些任务的运行速度可能明显慢于其他任务（比如一个作业的某个任务进度只有50%，而其他所有任务已经运行完毕），则这些任务会拖慢作业的整体执行进度。为了避免这种情况发生，Hadoop采用了推测执行（Speculative Execution）机制，它根据一定的法则推测出“拖后腿”的任务，并为这样的任务启动一个备份任务，让该任务与原始任务同时处理同一份数据，并最终选用最先成功运行完成任务的计算结果作为最终结果。
腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine，TKE）是高度可扩展的高性能容器管理服务，您可以在托管的云服务器实例集群上轻松运行应用程序。使用该服务，您将无需安装、运维、扩展您的集群管理基础设施，只需进行简单的 API 调用，便可启动和停止 Docker 应用程序，查询集群的完整状态，以及使用各种云服务。您可以根据资源需求和可用性要求在集群中安排容器的置放，满足业务或应用程序的特定要求。
在上一篇博客中提到了【数据可视化】数据可视化入门前的了解，这次来看看Echarts最常用图表有哪些，和作用是什么?
在现代的大数据时代，消息队列成为了极为重要的组件。Kafka作为一种高吞吐量、低延迟、可扩展的分布式发布订阅消息系统，在大数据领域得到了广泛的应用。来，这里我们将介绍如何安装Kafka以及一些配置注意事项。
Zeppelin是基于 Web 的notebook，是支持使用 SQL、Scala、Python、R 等进行数据驱动的交互式数据分析和协作的Notebook。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《quarkus实战》系列的第七篇，前文讲述了如何在将配置信息传入quarkus应用，今天要练习的是如何使用这些配置信息 整篇文章由以下内容构成： 创建工程，作为演示使用配置项操作的代码 演示最基本的使用配置项操作 展示配置项不存时会导致什么问题 演示如何设置默认值，这样配置项不存在也不会出错 默认值是字符串，而实际的变量可以是多种类型，它们之间
Nginx是一款常用的高性能Web服务器和反向代理服务器，其优秀的性能和可扩展性使得它广泛应用于各种网络应用和场景中。在实际使用过程中，为了保障系统的稳定性和安全性，需要对Nginx进行一定的配置和优化。其中，限制每秒请求次数、限制每秒连接次数和下载速度限制等技术是非常重要的配置项之一。
在dubbo的spi加载filter的配置文件META-INF/dubbo/com.alibaba.dubbo.rpc.Filter中添加一行： HystrixFilter=com.rt.platform.infosys.base.common.filter.HystrixFilter
今天大灰狼来和大家聊聊除了软件编码，在软件项目管理阶段所需要进行哪些工作。提前祝大家从技术佬晋升产品总监！
由于目前公司使用的gitlab，大部分项目使用的CICD是gitlab的CICD，少部分用的是jenkins，使用了gitlab-ci一段时间后感觉还不错，因此总结一下
ZOOKEEPER 3节点 FLINK JOB-MANAGER 3节点 每个节点一个pod FLINK TASK-MANAGER N节点 通过k8s replicas 扩缩容 负载均衡 1节点
Redis 是一款高性能的键值存储数据库，广泛应用于各种场景下的数据存储和缓存。但是由于 Redis 的默认配置存在一些安全风险，如果不进行安全配置，可能会导致数据泄漏、服务器被攻击等问题。因此，在使用 Redis 时，必须进行一些安全配置，以保障数据的安全和可靠性。
很多业务场景需要我们某一特定的时刻去做某件任务，定时任务解决的就是这种业务场景。一般来说，系统可以使用消息传递代替部分定时任务，两者有很多相似之处，可以相互替换场景。如，上面发货成功发短信通知客户的业务场景，我们可以在发货成功后发送MQ消息到队列，然后去消费mq消息，发送短信。 但在某些场景下不能互换：
Jenkins 中的管道是一组按特定顺序相互关联的作业（或事件）。Jenkins Pipeline 是一组或一套插件，为将持续交付管道实施和集成到 Jenkins 中提供支持。
在通过 sudo 运行命令时，系统会默认重置环境变量为安全的环境变量，也就是说，先前设置的变量都会失效，只有少数配置文件中指定的环境变量能够保存下来。
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