注意： 不推荐把它用于其他数据比对场景， 因为它会转发经过它的全部指令到第二个数据源（也就是update insert delete也下发了，如果2个数据库有配置了数据复制，则可能造成复制链路的中断！ （当然如果配的第二个数据源的账号权限是只读的，那么也可以用ticmp来验证一些查询结果的差异性比对，但是这个结果的准确性会受到复制链路的延迟的很大的影响，仅供参考而已）
本篇参考：pipeline_tutorial_hetero_sbt上一篇为：坑挺多 | 联邦学习FATE：上传数据（一），我们继续来看看这个教程里面的大坑。
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。
在编写spark程序的过程中，如果以master=local的方式是可以正常搞定的，然而如果将master设置为spark集群的方式则总是报各种错，通过源码查看，主要是AKKA通信与序列化之间的问题，而其核心原因是scala版本不匹配的问题。默认从apache官网下载的BIN包只支持2.10的，而2.11版本的还需要自己搞定。
Dubbo 和Zookeeper 不是SpringCloud的东西，放在这里只是为了方便复习；
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。
大家好，今天和大家分享的是2020年1月14日发表在Brief. Bioinformatics 上（IF=8.99）的一篇文章。作者对28例癌症患者的WES和RNA-seq数据，使用4种HLA分型工具(OptiType、Phlat、Polysolver和seq2hla)来预测HLA类Ia基因，接着分别用NGS技术与PCR-SBT方法获得的HLA分型数据进行比较，从而对其进行了性能评估。
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
Spark简介 Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目，8个月后成为Apache顶级项目，速度之快足见过人之处，Spark以其先进的设计理念，迅速成为社区的热门项目，围绕着Spark推出了Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件，也就是BDAS（伯克利数据分析栈），这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台
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…
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。
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。
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。
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
问题描述：监控短信通知一oracle服务器磁盘空间告警，登录主机后确认为备份目录使用率过高，此目录只做rman备份，且rman保留策略为1份，正常不可能磁盘空间告警，查看rman备份脚本，备份存储在本地磁盘，其中脚本中删除过期备份策略没有问题，如下： report obsolete;
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
今天 Spark + AI Summit 2019 宣布开源了 Delta Lake 这个项目，关于这个项目的背景我就不赘述了，砖厂官网有很多介绍，包括项目的 Github 地址，大家可以上去看看，我也打算测一下，并且研究一下源代码，所以今天开始写一些探索这个项目的学习笔记。
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:/
项目构建工具是项目开发中非常重要的一个部分，充分利用好它能够极大的提高项目开发的效率。在学习SCALA的过程中，我遇到了SBT(Simple Build Tool)， SBT是SCALA 平台上标准的项目构建工具，当然你要用它来构建其他语言的项目也是可以的。
Scala下载地址：https://www.scala-lang.org/download/
我们用IDEA创建Spark项目的时候，默认都是使用SBT作为构建工具的，那么SBT是个啥？
1. 安装 sbt 打开 terminal，检查 java 版本，安装 sbt： http://www.scala-sbt.org/release/docs/Installing-sbt-on-Mac.html $ java -version $ brew install sbt $ sbt about Getting org.scala-sbt sbt 0.13.16 ---- 2. 下载 jetbrains 的 community 版本, 安装 Scala plugin 打开 dmg 文件安装：
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
cmak在github上有已经编译好的安装包，我在JDK1.8环境中无法运行，于是才有了上一步的源码编译，我想使用JDK1.8编译，使得安装包可以在JDK1.8环境中运行，结果使用JDK1.8编译都编译不过，于是，只好老老实实的使用JDK11来安装cmak了。
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"
flink: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.8/tutorials/local_setup.html
这就是说，真正能够促进数字经济良性发展的自由主义，必须以维护和促进良性竞争机制为总之。诈骗和抢劫当然不是良性竞争，既然如此，一个纵容诈骗和抢劫，并且掩护恶性和犯罪的机制，当然是反自由主义的。
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，
本页面中的所有示例程序，请到代码库 https://github.com/cwiki-us-demo/serialize-deserialize-demo-java 中下载进行测试。
转自：http://dblab.xmu.edu.cn/blog/maven-network-problem/
https://github.com/claudemamo/kafka-web-console
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。
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:
任何类型的实例作为消息在两端独立系统的机器之间进行传递时必须经过序列化/反序列化serialize/deserialize处理过程。假设以下场景：在一个网络里有两台连接的服务器，它们分别部署了独立的akka系统。如果我们需要在这两台服务器的akka系统之间进行消息交换的话，所有消息都必须经过序列化/反序列化处理。akka系统对于用户自定义消息类型的默认序列化处理是以java-object serialization 方式进行的。我们上次提过：由于java-object-serialization会把
binlog2sql对 int类型、char/varchar类型、text 类型 支持完善。
SparkSQL context 在执行sql语句时，现在使用spark.sql()替换sqlContext.sal()
就在2023.3.7日，由 10K Universe 提出的以太坊改进提议 EIP-6147 已移至最终版本（Final）！
网上有很多关于spark R的安装过程，但是按照那个过程总是出错。当然最常见的问题是：
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
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？其实是支持的，MOS 也有相当的文档介绍。下面就在 11.2.0.3+NBU 7.1 的环境中来测试一下。
在进行SBT编译过程中，经常会碰到这样的问题。。。 Waiting for lock on */.ivy2/.sbt.ivy.lock to be available Waiting for loc
我们正在以前所未有的速度生成数据。老实说，我跟不上世界各地里产生的巨大数据量!我敢肯定你已经了解过当今时代数据的产量。McKinsey, Gartner, IBM,等公司都给出了他们公司的数据。
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
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。
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。
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。
2022年5月，以太坊创始人Vitalik Buterin与经济学家Glen Weyl和Flashbots研究员Puja Ohlhaver联合发布了《Decentralized Society: Finding Web3’s Soul》。这篇论文的核心是围绕“Web3灵魂”创造出去中心化社会的可能性。
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
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