Flink on yarn 常见错误 1 Retrying connect to server 2 Unable to get ClusterClient status from Application Client 3 Cannot instantiate user function 4 Could not resolve substitution to a value: ${akka.stream.materializer} 5 java.lang.NoClassDefFoundError: org/
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。
你可以在不定义任何配置的情况下开始使用 Akka，因为提供了合理的默认值。稍后，你可能需要修改设置以更改默认行为或适应特定的运行时环境。你可以修改的典型设置示例：
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
akka-cluster对每个节点的每种状态变化都会在系统消息队列里发布相关的事件。通过订阅有关节点状态变化的消息就可以获取每个节点的状态。这部分已经在之前关于akka-cluster的讨论里介绍过了。由于akka-typed里采用了新的消息交流协议，而系统消息的发布和订阅也算是消息交换，也受交流协议约束。所以想通过重写以前示范的ClusterMemberStatus来了解一下akka-typed环境下节点状态变化消息监听的一些机制。
在上篇讨论里我们主要介绍了Akka-Cluster的基本原理。同时我们也确认了几个使用Akka-Cluster的重点：首先，Akka-Cluster集群构建与Actor编程没有直接的关联。集群构建是
Typesafe的Config库，纯Java写成、零外部依赖、代码精简、功能灵活、API友好。支持Java properties、JSON、JSON超集格式HOCON以及环境变量。ConfigFactory.load()会加载配置文件，默认加载classpath下的application.conf,application.json和application.properties文件。当然也可以调用ConfigFactory.load(confFileName)加载指定的配置文件，配置文件在resource文件夹中。
Akka 是 JVM 平台上构建高并发、分布式和容错应用的工具包和运行时环境。Akka用Scala 语言编写，同时提供了 Scala 、JAVA 的开发接口。
本篇作为scala快速入门系列的第四十篇博客，为大家带来的是关于Akka的内容。
针对目前大家对OOM的类型不太熟悉，那么来总结一下各种OOM出现的情况以及解决方法。把各种OOM的情况列出来，然后逐一进行代码编写复现和提供解决方法。
Akka 的邮箱中保存着发给 Actor 的信息。通常，每个 Actor 都有自己的邮箱，但也有例外，如使用BalancingPool，则所有路由器（routees）将共享一个邮箱实例。
目录 前言 升级过程 总结 一、前言 由于忙着安装OpenStack等等各种事情，有半年的时间没有再亲密的接触geotrellis，甚至有半年的时间没能畅快的写代码。近来OpenStack折腾的稍见成效，历经九九八十一Failure后成功的在16台服务器上搭建了云平台，于是干了一件疯狂的事情——在OpenStack上创建建立几台虚拟机，并用他们搭建了Hadoop集群，完事将之前的geotrellis代码运行在集群上。一切看似很顺利，但是我是个有强迫症的人，一看geotrellis已经升级到了1
前面几篇介绍里尝试了一些Slick的功能和使用方式，看来基本可以满足用scala语言进行数据库操作编程的要求，而且有些代码可以通过函数式编程模式来实现。我想，如果把Slick当作数据库操作编程主要
关于grpc，在前面的scalaPB讨论里已经做了详细的介绍：google gRPC是一种全新的RPC框架，在开源前一直是google内部使用的集成工具。gRPC支持通过http/2实现protobuf格式数据交换。protobuf即protocol buffer，是google发明的一套全新的序列化传输协议serialization-protocol，是二进制编码binary-encoded的，相对java-object，XML，Json等在空间上占有优势，所以数据传输效率更高。由于gRPC支持http/2协议，可以实现双向通讯duplex-communication，解决了独立request/response交互模式在软件编程中的诸多局限。这是在系统集成编程方面相对akka-http占优的一个亮点。protobuf格式数据可以很方便的转换成 json格式数据，支持对外部系统的的开放协议数据交换。这也是一些人决定选择gRPC作为大型系统微服务集成开发工具的主要原因。更重要的是：用protobuf和gRPC进行client/server交互不涉及任何http对象包括httprequest,httpresponse，很容易上手使用，而且又有在google等大公司内部的成功使用经验，用起来会更加放心。
在很多应用场景中都会出现在系统中需要某类Actor的唯一实例（only instance）。这个实例在集群环境中可能在任何一个节点上，但保证它是唯一的。Akka的Cluster-Singleton
关于Akka Akka 是一个用 Scala 编写的库，用于简化编写容错的、高可伸缩性的 Java 和 Scala 的 Actor 模型应用。它已经成功运用在电信行业。系统几乎不会宕机（高可用性 99.9999999 % 一年只有 31 ms 宕机）。 自定义RPC通信框架（乞丐版） 目标 woker能发送成功注册，并定时发送心跳。 master能成功接收注册，并能接收心跳及完成自检。 大体思路 1、提供一个Master，负责woker的任务分配，注册及销毁。 2、提供一个Woker，负责Master分配
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
kafka-manager 工具目前改名为cmak,下载地址为：https://github.com/yahoo/CMAK/releases/tag/3.0.0.5 现在下载最新版本的cmak文件： cmak-3.0.0.5.zip 将该文件下载并放置到/opt/software目录。
对于玩Android的来说，肯定少不了和Google打交道，但是大美天朝的网络，都懂得。想要见识到大千世界，除非FQ。但是免费得FQ，步骤难免有些复杂，VPN步骤简单，但是说到付费，有些人又不愿意了，那也不行，这也不行，究竟怎么办，今天我就会告诉你怎么办，这是开发人员的福音。亲測成功，更新sdk在500k左右，网络畅通的情况下，不要不信。
2、Master收到各Worker的注册信息后，会回复Worker已注册成功的信息
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。
通过上篇关于Cluster-Singleton的介绍，我们了解了Akka为分布式程序提供的编程支持：基于消息驱动的运算模式特别适合分布式程序编程，我们不需要特别的努力，只需要按照普通的Acto
原文地址：https://dzone.com/articles/building-microservices-with-akka-http-a-cdc-approa
模拟实现基于文本界面的《客户信息管理软件》。 该软件 scala 能够实现对客户对象的插入、修改、删除、显示、查询（用 ArrayBuffer 或者 ListBuffer 实现），并能够打印客户明细表。
先谈谈akka-typed的router actor。route 分pool router, group router两类。我们先看看pool-router的使用示范：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" x
前面我们完成了一个CQRS模式的数据采集（录入）平台。可以预见：数据的产生是在线下各式各样的终端系统中，包括web、桌面、移动终端。那么，为了实现一个完整的系统，必须把前端设备通过某种网络连接形式与数据采集平台集成为一体。有两种方式可以实现需要的网络连接：Restful-api, gRPC。由于gRPC支持http/2通讯协议，支持持久连接方式及双向数据流。所以对于POS设备这样的前端选择gRPC作为网络连接方式来实现实时的操作控制应该是正确的选择，毕竟采用恒久连接和双向数据流效率会高很多。gRPC是google公司的标准，基于protobuffer消息：一种二进制序列化数据交换机制。gRPC的优势在这里就不再细说，读者可以参考前面有关gRPC的讨论博文。
前言 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境中，我们已经部署好了一个Spark的开发环境。 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(2) : 开发一个Spark应用中，我们已经写好了一个Spark的应用。 本文的目标是写一个基于akka的scala工程，在一个spark standalone的集群环境中运行。 akka是什么？ akka的作用 akka的名字是action kernel的回文。根据官方定义：akka用于r
scalikeJDBC可以通过配置文件来设置连接池及全局系统参数。对配置文件的解析是通过TypesafeConfig工具库实现的。默认加载classpath下的application.conf,application.json和application.properties文件。作为尝试，我们可以在resource/application.conf文件里进行h2和mysql数据库的JDBC驱动参数定义： # JDBC settings db { h2 { driver="org.h2.Driv
转自：http://dblab.xmu.edu.cn/blog/maven-network-problem/
/** * Returns a synchronized (thread-safe) map backed by the specified * map. In order to guarantee serial access, it is critical that * all access to the backing map is accomplished * through the returned map.
在MySQL的命令提示符中，我们可以很容易的获取以上服务器信息。 但如果使用Perl或PHP等脚本语言，你就需要调用特定的接口函数来获取。 接下来我们会详细介绍。
几年前，函数式编程的复兴正值巅峰，一篇介绍 Scala 中 10 个单行函数式代码的博文在网上走红。很快地，一系列使用其他语言实现这些单行代码的文章也随之出现，比如 Haskell， Ruby， Groovy， Clojure， Python， C#， F#， CoffeeScript。 每篇文章都令人印象深刻的揭示了这些语言中一些出色优秀的编程特征。编程高手们利用这些技巧提高编程速度、改进软件质量，编程初学者能从这些简洁的预防中学到各种编程语言的真谛。 1、让列表中的每个元素都乘以2 print map(
已经很多天没有写文章了，直到我今天在飞机上看了一本书《如何成为一个不完美主义者》，让我重新认识了“完美主义”这四个字。
CMCC旗下拥有很多的子机构,基本可以按照省份划分. 而各省份旗下的充值机构也非常的多.
Redis（全称：Remote Dictionary Server 远程字典服务）是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。 Redis 是一个高性能的key-value非关系型数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便。
使用最新版的Spring-Boot1.4.0开发完项目后，部署到Linux机器上，其JDK版本是JDK7，启动报错： org/eclipse/jetty/webapp/WebAppContext : Unsupported major.minor version 52.0 由于在spring-boot的pom文件里面使用了jetty依赖： <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <art
看完Slick官方网站上关于Slick3.1.1技术文档后决定开始动手建一个项目来尝试一下Slick功能的具体使用方法。我把这个过程中的一些了解和想法记录下来和大家一起分享。首先我用Intell
一文快速搞懂系列讲究快速入门掌握一个新的大数据组件,帮助新手了解大数据技术,以下是系列文章:
上篇我们讨论了Akka-Remoting。我们说Akka-Remoting是一种点对点的通讯方式，能使两个不同JVM上Akka-ActorSystem上的两个Actor之间可以相互沟通。Akka
为了使用集群指标扩展（Cluster Metrics Extension），你需要将以下依赖添加到你的项目中：
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:/
ScalikeJDBC在覆盖JDBC基本功能上是比较完整的，而且实现这些功能的方式比较简洁，运算效率方面自然会稍高一筹了。理论上用ScalikeJDBC作为一种JDBC-Engine还是比较理想的：让它处于各种JDBC工具库和数据库实例之间接收JDBC运算指令然后连接目标数据库进行相关运算后返回结果。一般来说，各种JDBC工具库如ORM,FRM软件通过各自的DSL在复杂的数据库表关系环境内进行数据管理编程，最终产生相关的SQL语句即(prepared)statement+parameters传递给指定类
首先声明：标题上的所谓编程模式是我个人考虑在集群环境下跨节点（jvm）的流程控制编程模式，纯粹按实际需要构想，没什么理论支持。在5月份的深圳scala meetup上我分享了有关集群环境下的编程模式思路。我提供了下面这个示意图：
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