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
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。
说到网络框架,Ruby的Ruby on Rail和Python的Django都相当轻巧好用,但Java下的框架,则要沉重很多。有人因此质疑Java语言本身是否符合网络时代的需求。Java大神们对这一问
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢!
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
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,
IndexedRDD由AMPLab的Ankur Dave提出,它是Immutability和Fine-Grained updates的精妙结合。IndexedRDD是一个基于RDD的Key-Value Store,扩展自RDD[(K, V)],可以在IndexRDD上进行高效的查找、更新以及删除。由于其并没有合并到 Spark 的主项目分支,所以在使用时需要引入特别的对其的支持。
Scala下载地址:https://www.scala-lang.org/download/
要使用Spark库,你首先必须了解的东西是Spark package。它有点像Spark的包管理器。当你给Spark集群提交job时,你可以到存放Spark package的网站下载任何package。所有package都存放在这个站点。
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"
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:
首先,我将使用Scala编写一个使用Selenium库下载yuanfudao内容的下载器程序。
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。
笔者认为,在研究一个开源项目的之前,看看起依赖管理的文件,比如说 Maven 的 pom.xml 文件,或者是 Sbt 的 build.sbt 文件。
本文介绍了如何使用 Spark 进行大数据处理,首先介绍了 Spark 的基本概念和架构,然后通过一个简单的例子展示了如何使用 Spark 进行数据处理。最后,本文还介绍了 Spark 的部署方式,包括本地部署和集群部署。
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
写这篇是因为PolarDB比赛很重要的一点是控制内存。C++只有2G,Java也只有3G,而6400W的键值对,即使只是Long类型,也需要16 * 64 * 10e6 ≈ 1G的内存,这还不包括其他对象引用的相关开销,所以内存控制在这里是非常重要的,因为稍不小心就会被CGroup无情地kill掉。因此在比赛开始没多久的时候我就研究了一下使用怎样的HashMap可以达到内存最简的状况。在这个过程中,顺便使用了JMH来分析了一下几个侯选库的性能。因为初赛相对来说比较简单,而且HashMap实际上在复赛时候的Range操作上没有发挥余地,所以我决定将这篇写下来分享给大家,希望能帮助更多对比赛有兴趣的同学找到一个比较好的入手点。
1. 开发环境 activator-1.3.5 Play 2.4.1 IntelliJ IDEA 14.1.3 (Scala Plugin 1.5.2) 2. 如何调试? 在IDEA中依次单击"File" - "New" - "Project from Existing Sources...",选择Play项目根目录下的build.sbt文件,单击OK, 再次单击OK,等待项目初始化完成。 在IDEA的菜单栏上依次单击"Run" - "Edit Conf
idea中使用scala运行spark出现: Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: scala/collection/GenTraversableOnce$class 查看build.sbt: name := "ScalaSBT" version := "1.0" scalaVersion := "2.11.8" libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-core
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。
使用gRPC作为云平台和移动前端的连接方式,网络安全应该是必须考虑的一个重点。gRPC是支持ssl/tls安全通讯机制的。用了一个周末来研究具体使用方法,实际上是一个周末的挖坑填坑过程。把这次经历记录下来与各位分享。
本文介绍了如何使用 Spark 进行大数据处理,包括概述、架构、运行、集群、资源调度、数据存储、编程模型、性能优化、高级特性、应用案例等方面的内容。
自动生成 API 文档的好处不言而喻,它可以提供给你的团队或者外部协作者,方便 API 使用者准确地调用到你的 API。为了降低手动编写文档带来的错误,很多 API 开发者会偏向于寻找一些好的方法来自动生成 API 文档。本文将会介绍一些常用的文档生成工具:开源工具 Tapir,商业化产品 Apifox。
在本文中将介绍 Scala 的 Play Web 开发框架。我们将会学习如何创建一个 Play 项目,使用开发工具生成我们的第一个项目以及实现自定义的功能,另外还将体验一下 Play 框架的测试能力。
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。
随着Spark SQL的正式发布,以及它对DataFrame的支持,它可能会取代HIVE成为越来越重要的针对结构型数据进行分析的平台。 随着Spark SQL的正式发布,以及它对DataFrame的支
数据库是整个站点的数据储藏室。用户提交的数据可以存储在数据库中,以便未来使用。Play可以通过JDBC和数据库通信。我讲介绍Play和mysql数据库的连接。 Play 2.*版本的默认操作数据库的方式是通过Ebean。Play提供Finder这一帮助类型,可以实现一些简单的数据库查询。 数据库准备 在mysql中增加数据库testing。增加用户"player",密码为"player"。为用户player增加适当的权限。 CREATE DATABASE testing DEFAULT CHARACTER
Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 安装空间数据库 空间数据库栅格化 根据属性字段进行赋值 总结 一、前言 前面写了一篇文章(geotrellis使用(八)矢量数据栅格化)讲解了如何使用Geotrellis将Shape文件栅格化,并许下了后续会写一篇文章讲解空间数据库栅格化的诺言,周末虽然不是闲来无事,但是也得抽出时间兑现自己的诺言,就认认真真的折腾了一番,总算完成了,遂记录之
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
Play Mongo 是一个专门为 Play Framework 开发的 MongoDB 模块,该模块提供了一个隐式方法可以简化 Play Json 的开发工作。
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
gRPC是google开源提供的一个RPC软件框架,它的特点是极大简化了传统RPC的开发流程和代码量,使用户可以免除许多陷阱并聚焦于实际应用逻辑中。作为一种google的最新RPC解决方案,gRPC具备了以下这些强项: 1、gRPC在HTTP/2协议上用protobuf取代了json实现了最佳效率 2、用IDL(Interface Definition Language),一种简单的描述语言来自动产生RPC的api源代码 3、支持blocking/non-blocking双向数据流交互,适合程序的流程
需求场景: 我们的产品需要与客户的权限系统对接,即在登录时使用客户的认证系统进行认证。集成认证的方式是调用客户提供的jar包,调用userService的authenticate方法。同时,还需要在classpath中提供密钥的key文件。 从需求看,这个集成并不复杂,且客户也提供了较翔实的接口文档与示例案例,开发工作量非常小。唯一的阻碍是客户有安全要求,内部的Jar包及其他文件都不能拷贝出来,而我们的开发环境是不能连接客户内网的。客户提供的Jar包并没有通过Maven来管理,我们只能采用直接导入的方式。在
Artifactory充分利用了基于Checksum的存储,但是这种机制无法代替常规的工件清理任务。软件开发可能很杂乱,很多时候Artifactory中的许多工件都从未使用过。
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。
Play-Utils 是一个专门为 Play Framework 开发的实用工具包模块,目前已实现如下功能:
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
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。
Spark成功的实现了当年的承诺,让数据处理变得更容易,现在,雄心勃勃的Databricks公司展开了一个新的愿景:让深度学习变得更容易。 当然牛好吹,也是要做些实际行动的,所有便有了spark-deep-learning项目。这件事情已经有很多人尝试做了,但显然太浅了,DB公司则做的更深入些。
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。
为了帮助你计划,这份云计算买家指南着眼于四大IaaS供应商:亚马逊、微软、谷歌和IBM。一份来自协同作用调查组织(Synergy Research Group)的报告发现,以上这些平台占有了超过百分之六十的公共云市场份额。(份额最大的亚马逊占据了33%,而其他三家公司共占据27%的市场。)然而,市场还远远尚未稳定,微软和谷歌二者均在2017年的前三个月内达到了百分之八十的年增长率。 我们还审视了三家专门为医疗供应商提供管理服务的公司:ClearData、CDW和VMware。 请谨慎地选购。“要仔细阅读那些
01 前 言 Spark成功的实现了当年的承诺,让数据处理变得更容易,现在,雄心勃勃的Databricks公司展开了一个新的愿景:让深度学习变得更容易。 当然牛好吹,也是要做些实际行动的,所有便有了spark-deep-learning(https://github.com/databricks/spark-deep-learning)项目。这件事情已经有很多人尝试做了,但显然太浅了,DB公司则做的更深入些。 02 原 理 要做深度学习,肯定不能离开TensorFlow, MXNet之类的。 spark
业界似乎非常容易地想到,公开的云大战已经告一段落,而且亚马逊已经在此大战中成为了赢家。市场研究机构Gartner在最近发布的Gartner Magic Quadrant报告中强调称,亚马逊的专业云服务AWS(亚马逊网络服务)提供的可利用计算能力已经达到了其它14家云服务供应商总容量的5倍之多。 这种领先的优势的确给人留下了深刻的印象,但是,Gartner的分析报告中并未将谷歌的云服务“Google Cloud(谷歌云)”纳入其中,主要是因为谷歌还没有正式推出此项服务。 在云服务领域,谷歌与亚马逊的其它竞争对
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kafka的scala工程,在一个spark standalone的集群环境中运行。 项目结构和文件说明 说明 这个工程包含了两个应用。 一个Consumer应用:CusomerApp - 实现
很多公司选择AWS作为其IT解决方案,AWS有很多云服务,以下介绍AWS中几类比较重要的服务。
在开始阅读本文之前,请确保你熟悉Play-Json的相关开发,或是已经阅读过Play Scala 2.5.x - Play JSON开发指南。 1 为什么要Play with MongoDB? 在Reactive越来越流行的今天,传统阻塞式的数据库驱动已经无法满足Reactive应用的需要,为此我们将目光转向新诞生的数据库新星MongoDB。MongoDB从诞生以来就争议不断,总结一下主要有一下几点: Schemaless 不支持事务 默认忽略错误 默认关闭认证 会导致数据丢失 其实Schemaless和不
本文介绍了一种云存储的渗透测试思路:在渗透测试中发现一个OSS,而且默认无法进行读取数据(即桶ACL为"私有"),但是通过查询ACL发现桶ACL可写,那么此时可以通过写ACL来更新桶ACL并获取到对象数据信息。
部署容器是使用Docker和容器化管理应用程序更高效、易于扩展和确保跨环境一致性性能的关键步骤。本主题将为您概述如何部署Docker容器以创建和运行应用程序。
随着应用程序及其存储库结构的复杂性增加,存储库中.gitlab-ci.yml文件变得难以管理。对于越来越流行的“ monorepo ”模式,此问题尤其重要,在该模式下,团队将用于多个相关服务的代码保存在一个存储库中。当前,当使用这种模式时,开发人员都使用同一.gitlab-ci.yml文件来为不同的应用程序组件触发不同的自动化过程,这可能会导致合并冲突和生产率下降,而团队则在等待管道“其一部分”的运行和完成。
作者 | Ajay Ohri 翻译 | 丁雪 校对 | ValaWong 如今,几乎所有领域或业务活动正在通过SMAC进行数据转换。SMAC指的是社交(Socia)、移动(Mobile)、分析(Analytics)和云服务(Cloud)。这个改变的影响已经涉及到包括组织、人员与产品在内的范围。在本文中,我们将通过使用云计算让你提高数据分析能力。 我们已经使用R语言和RStudio由浅入深地解释了云计算的相关概念(请参考大数据文章2015年9月21日发布的文章《如何在云计算平台使用R语言编程的快速入门指南
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