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【jar】JDK单个的java文件打包为jar,并引用到项目中使用【MD5加密】

文件编译为class文件   1》【java文件按照package的路径位置,放在对应的目录下】 ?   ...2》java文件编译为class文件【要求已经安装了JDK并且配置了环境变量】 【因为文件格式为UTF-8,所以采用下面注明编码方式编译】 ?   3》编译完成之后的目录下 ?...3》查看打包出来的jar以及层级结构 ? ? 4.现在打包jar包成功了,怎么使用到项目中呢?   ...1》如果不想将本jar交给maven管理,那就直接放在项目的lib中,然后build添加进项目的jar依赖下   2》如果想交给maven管理,可以jar包上传到maven私服上,然后在pom.xml...3>查看本地仓库中的jar是否上传成功 ?      4>上面看不到jar,那在私服中搜索一下【按照Artfact Id查找】 ? ?

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Sentry 官方 JavaScript SDK 简介与调试指南

首先,安装所有依赖项,使用 lerna 引导工作,然后执行初始构建,以便 TypeScript 可以读取所有链接的类型定义。...@sentry/react 构建 react 、它的所有依赖项(utils、core、browser 等),以及所有依赖它的(目前是 gatsby 和 nextjs))。...运行测试 运行测试与构建的工作方式相同 - 在项目根目录运行 yarn test 将对所有运行测试,在特定中运行 yarn test 将为该运行测试。还有一些命令可以在每个位置运行测试的子集。...如果您尚未安装它,请安装 Tasks Shell Input 扩展,您可以在侧边栏的“扩展”选项卡中找到它作为推荐的工作扩展之一。...Linting 与构建和测试类似,linting 可以通过调用 yarn lint 在项目根目录或单个中完成。 注意:你必须在 yarn lint 工作之前运行 yarn build。

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Yarn的安装和使用

更好的性能与安全性:Yarn提供了更详细的错误报告、安全检查以及对版本的严格控制,增强了开发的安全性和稳定性。2....标志指定:yarn add jest --dev3.4 更新依赖要更新单个或所有依赖,可以使用upgrade命令:yarn upgrade reactyarn upgrade-interactive #...进阶使用与最佳实践4.1 工作空间(Workspaces)Yarn工作空间功能允许你在单个仓库中管理多个相互依赖的。这对于大型项目或组件库尤其有用。...此外,Yarn 2还引入了workspace-tools,提供了更强大的工作空间管理功能。...从简单的安装到复杂的Monorepo管理,Yarn都在努力简化开发者的工作流程,提升开发效率和项目安全性。随着技术的演进,Yarn也在不断进化,拥抱变化,持续学习,是每位开发者保持竞争力的关键。

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使用Yarn与Lerna管理monorepo

对代码仓库下,多个 package 的依赖,进行管理:共同的依赖,做 hosting(提升)。这样,可以防止 package 中的重复安装。...workspace 机制,会在根目录下,统一安装依赖到 node_module,并生成 yarn.lock。单个 package 下,不需要再生成 yarn.lock。...如何使用 Yarn workspace Yarn 启用工作 yarn config set workspaces-experimental true 命令的含义:添加workspaces-experimental..."workspaces": ["packages/*"] } 配置项含义: private - 禁止发布根目录内容 workspaces - 设置工作,声明 workspace 中 package 的路径...好处 减少项目的磁盘占用空间Yarn 项目中的共同依赖,提升到根目录下进行安装 自动设置软链接,方便调试Yarn 的 workspace 会自动对 package 的引用,设置 symlink 所有

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前端包管理工具与配置项

简单的说: 就像一个大仓库,仓库里雇佣了很多机器人,你只需要往仓库里丢东西即可,仓库里的机器人会自动给我们进行依赖分类,如果需要一些个性化的服务,那么我们进行配置一下就可以了,就可以按我所配置的方式进行工作...所有第三方依赖放在 node_modules 这个文件目录下,我们在增加,删除,升级依赖也只是更新这个文件下的相关依赖。...package.json 里面 安装到生产依赖 --save npm install --save | -S 安装到当前项目,并将信息写入到dependencies 安装到开发依赖...yarn why 显示有关为什么安装依赖的信息 yarn workspace Yarn工作信息...yarn workspaces Yarn的所有工作信息 package.json package.json 文件其实就是对项目或者模块的描述,里面包含许多元信息

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NPM 7:这才算是真正的更新

请注意,这并不是一个全新的概念,其他包管理器(例如 Yarn 和 pnpm)已经有了自己的工作实现。因此,你可以说这只是官方的一个工作版本而已。 这是什么?...创建工作后,你就可以明确地告诉 NPM,你的程序存放在何处。并且由于新版客户端可以感知工作,因此它会正确安装依赖项,而不会复制那些通用的依赖。 使用其他包管理器时这个功能也非常有用。...例如,可以在单个 NPM 工作中管理的多个项目之间共享一个 Bit 组件。修改共享组件时,可以用工作从多个项目中获得即时反馈(查看是否有哪里出现了中断)。 它向后兼容吗? 可惜不行!...但是,你可以在重新考虑所有这些项目的结构并正确更改配置之后,这些项目的依赖项重新安装到一个位置里,这样就可以对所有内容执行重复数据删除操作了。在我看来,这确实是一项巨大的进步!...你需要工作吗? 好吧,如果你正在处理的是单个项目,或者是一些互不相关的项目,那么工作可能对你来说并没什么用途。它们的需求可能会随时改变,结果让工作带来的好处烟消云散。

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Yarn 4.0 正式发布,性能大幅提升!

当我们在项目中定义了依赖项的范围(例如使用 "^" 或 "~" 等符号指定的版本范围),Yarn 会根据这些范围来解析并选择合适的版本安装到项目中。...假设我们的项目中有两个工作(Workspaces):A 和 B,并且它们都依赖于同一个,比如 "lodash"。...在以前的版本中,如果工作 A 依赖于 "lodash@^3.0.0",而工作 B 依赖于 "lodash@^4.0.0",Yarn 会允许这种情况,并在安装依赖时分别安装 "lodash@^3.0.0...为了解决这个问题,Yarn 引入了 JavaScript 约束引擎。 使用 JavaScript 约束引擎,我们可以定义一些规则来限制工作之间依赖项的版本关系。...例如,可以定义一个规则,要求所有工作都必须使用相同的 "lodash" 版本。 Yarn 的约束引擎过去由 Tau-Prolog(一种 JavaScript Prolog 实现)提供支持。

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lerna最佳实践

最早是 Babel 自己用来维护自己的 monorepo 并开源出的一个项目,针对使用 git 和 npm 管理多软件代码仓库的工作流程进行优化,解决多个互相依赖,且发布需要手动维护多个的问题。...添加内部模块之间的依赖 pkg1 作为 pkg2 的依赖进行安装: $ lerna add pkg1 --scope pkg2 需要注意的是,通过这种方式安装的依赖,并不会将 pkg1 安装到 pkg2...给指定的某个 package 安装依赖 通过 yarn workspace pkgA add pkgB 可以 pkgB 作为依赖安装到 pkgA 中,需要注意的是,如果是 packages 之间的相互安装...lint-staged 表示只检查暂存中的文件。...总结 以上就是一个完整的基于 lerna + yarn workspace 的 monorepo 的实践流程,里面包含了依赖的管理、完善的工作流、统一的代码风格、一键发布机制等,当然还有一些不够完善的地方需要自己补充

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React-day1

移动App第1天 什么是混合移动App开发【重点】 苹果上的软件是如何开发出来的:使用的是 OC、或者使用Swift这门语言 卓平台上的软件又是如何开发出来的:使用卓相关的语言开发的,Java,卓的控件进行开发...×的版本,注意勾选安装界面上的Add Python to path,这样才能自动Python安装到系统环境变量中; 安装完毕之后,可以在命令行中运行python,检查是否成功安装了python。...配置卓环境 安装installer_r24.3.4-windows.exe,最好手动选择安装到C盘下的android目录 打开安装的目录,android-25、android-23(react-native...npm install -g yarn react-native-cli 安装完yarn后同理也要设置镜像源: yarn config set registry https://registry.npm.taobao.org...打开android studio中的卓模拟器,或者启用USB调试的真机连接到电脑上,运行weex run android,打包部署weex项目 部署完成,查看项目效果 总结重点 什么是前端移动App

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MapReduce整体介绍

MapTask接口实现类 : 对一行数据进行处理,map方法             ReduceTask接口实现类:对一组数据进行处理,reduce方法         MapReduce工作机制...                调用Partitaioner 的getPartition 决定数据分区             reduce task的实现                 读数据:下载""...ReduceTask                     -> http下载:从多个DataManager中下载merge文件下载单个分区的KV数据,多个文件合并为一个文件                     ...(任务下发)windows下调用yarn启动job:需要在客户端配置configuration         2....(生产) linux下调用yarn启动job:需要在启动jar的主机配置 相关xml参数         3.

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(九)回顾

NameNode有一个工作线程池,用来处理不同DataNode的并发心跳以及客户端并发的元数据操作。...这个一般是Yarn的2个配置造成的,单个任务可以申请的最大内存大小,和Hadoop单个节点可用内存大小。调节这两个参数能提高系统内存的利用率。...(b)yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 单个任务可申请的最多物理内存量,默认是8192(MB)。...调整参数:yarn.scheduler.maximum-allocation-mb(单个任务可申请的最多物理内存量,默认是8192MB) (2)如果写入文件过量造成NameNode宕机。...以及脚本的写入和执行 说明1: java -classpath 需要在jar后面指定全类名; java -jar 需要查看一下解压的jarMETA-INF/ MANIFEST.MF文件中,Main-Class

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hadoop调优方法(和也篇)

正文 RM的内存资源配置, 配置的是资源调度相关 ID 配置 说明 RM1 yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 分配给AM单个容器可申请的最小内存...RM2 yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 分配给AM单个容器可申请的最大内存 最小值可以计算一个节点最大Container数量;一旦设置,不可动态改变...NodeManager发起的,Container运行时需提供内部执行的任务命令(可以使任何命令,比如java、Python、C++进程启动命令均可)以及该命令执行所需的环境变量和外部资源(比如词典文件、可执行文件、jar等...Container是YARN中最重要的概念之一,懂得该概念对于理解YARN的资源模型至关重要。...NM参数 yarn.nodemanager.vmem-pmem-radio=2.1,这表示NodeManager可以分配给map/reduce Container 2.1倍的虚拟内存, 照上面的配置

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❤️hadoop常用命令总结及百万调优❤️

yarn-default.xml) 配置参数参数说明yarn.scheduler.minimum-allocation-mb单个任务可申请的最小物理内存量,默认值:1024yarn.scheduler.maximum-allocation-mb...单个任务可申请的最多物理内存量,默认值:8192yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores单个任务申请的最小CPU核数,默认值:1yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores...单个任务申请的最大CPU核数,默认值:32yarn.nodemanager.resource.memory-mb服务器节点上YARN可使用的物理内存总量,默认值:8192 Shuffle性能优化的关键参数...,应在YARN启动之前就配置好(mapred-default.xml) 配置参数参数说明mapreduce.task.io.sort.mbShuffle的环形缓冲大小,默认100mmapreduce.map.sort.spill.percent...环形缓冲溢出的阈值,默认80% 容错相关参数(MapReduce性能优化) 配置参数参数说明mapreduce.map.maxattempts每个Map Task最大重试次数,一旦重试参数超过该值,则认为

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hadoop常用命令总结及百万调优

yarn-default.xml) 配置参数 参数说明 yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 单个任务可申请的最小物理内存量,默认值:1024 yarn.scheduler.maximum-allocation-mb...单个任务可申请的最多物理内存量,默认值:8192 yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 单个任务申请的最小CPU核数,默认值:1 yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores...单个任务申请的最大CPU核数,默认值:32 yarn.nodemanager.resource.memory-mb 服务器节点上YARN可使用的物理内存总量,默认值:8192 Shuffle性能优化的关键参数...,应在YARN启动之前就配置好(mapred-default.xml) 配置参数 参数说明 mapreduce.task.io.sort.mb Shuffle的环形缓冲大小,默认100m mapreduce.map.sort.spill.percent...环形缓冲溢出的阈值,默认80% 容错相关参数(MapReduce性能优化) 配置参数 参数说明 mapreduce.map.maxattempts 每个Map Task最大重试次数,一旦重试参数超过该值

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包管理工具

使用详细、简洁的锁文件格式和明确的安装算法,Yarn 能够保证在不同系统上无差异的工作 #创新性 离线模式 如果你以前安装过某个,再次安装时可以在没有任何互联网连接的情况下进行。...网络弹性 重试机制确保单个请求失败并不会导致整个安装失败 扁平模式 依赖的不同版本归结为单个版本,以避免创建多个副本 #pnpm pnpm 是一个比较新颖的包管理工具。...#它是如何工作的? 官网介绍 如果依赖于依赖项的不同版本,则只有不同的文件才会添加到存储。...依赖管理 #依赖结构 安装依赖时的原理: 依赖的版本区间解析为某个具体的版本号 下载对应版本依赖的 tar 到本地离线镜像 依赖从离线镜像解压到本地缓存 依赖从缓存拷贝到当前目录的 node_modules...其实 react 的所有依赖都被软链到了 node_modules/.pnpm/ 中的对应目录了,这样所有依赖放置同一级别可以避免循环的软链 #对比一下 Npm / Yarn / Pnpm 工作机制

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Angular10配置webpack打包 「详细教程」

本 “快速上手” 中使用的是 yarn 客户端命令行界面,管理依赖 要想检查你是否已经安装了 yarn 客户端,请在终端/控制台窗口中运行 yarn -v 命令。...第二步:创建工作和初始应用 Angular 工作就是你开发应用的上下文环境。 每个工作包含一些供一个或多个项目使用的文件。 每个项目都是一组由应用、库或端到端(e2e)测试构成的文件。...package-lock.json 提供 npm 客户端安装到 node_modules 的所有软件的版本信息。欲知详情,请参阅 npm 的文档。...如果你使用的是 yarn 客户端,那么该文件就是 yarn.lock。 src/ 根项目的源文件。 node_modules/ 向整个工作空间提供npm。...//  在`server`模式下,分析器启动HTTP服务器来显示软件报告。       //  在“静态”模式下,会生成带有报告的单个HTML文件。

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