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。
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?
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
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。
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:
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。
https://github.com/claudemamo/kafka-web-console
Scala下载地址:https://www.scala-lang.org/download/
首先需要安装好Java和Scala,然后下载Spark安装,确保PATH 和JAVA_HOME 已经设置,然后需要使用Scala的SBT 构建Spark如下:
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
问题导读 1.IntelliJ IDEA是否可以直接创建Scala工程? 2.IntelliJ IDEA安装,需要安装哪些软件? 3.IntelliJ IDEA如何安装插件? 各种开发环境的搭建,其实都是听简单。甚至我们可以通过命令行来开发。而且最原始的编程,其实可以通过文本或则cmd即可。还有maven,sbt等。后来的发展过程中,为了更加方便我们编程,于是发展出来了,更高级的编程工具,Java有eclipse等工具,而Scala有IntelliJ IDEA.当然eclipse也可以写Scala代
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。
Python的列表推倒器是美好的语法糖。所以使用列表推倒器简化了for循环的嵌套,更简洁。许多黑魔法都是用这个方法。
安装SparkR颇费周折,网上看到的各种安装方法,其实最终测试都很不好用。可能是国内有些网站被屏蔽的关系吧。
8.0官方文档: https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/information-schema-keywords-table.html
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
http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.1.0-bin-hadoop1.tgz
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。
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;
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。
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。
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:/
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:
在软件项目开发中,依赖项管理是至关重要的一环。sbt(Simple Build Tool)作为Scala领域最常用的构建工具之一,提供了便捷的依赖项管理机制,既支持托管依赖项,也支持非托管依赖项。sbt 使用 Apache Ivy 作为其依赖管理系统,支持 Maven 和 Ivy 依赖格式。本文将对sbt的依赖管理逻辑进行一些个人观点上概述,水平有限,还请见谅。
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"
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。
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。
flink: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.8/tutorials/local_setup.html
很多 Java web 应用和服务,包括开源的和商业化的(比如 Alfresco, iRise, Confluence等),都倾向于将 Apache Tomcat Servlet 引擎整个嵌入到他们的分发包中。Atlatisan公司甚至只支持他们自己提供的嵌入式Tomcat 包,不再提供 WAR/EAR 形式的分发包。这些安装包包含了整个 Tomcat 引擎和配置文件,看起来确实有点大材小用。在大多数配置中,默认的配置文件甚至从来不会变动。真的有办法可以在代码中启动 Tomcat 并且只需要 tomcat 的 jar 文件作为依赖么?在下面的教程中,我们将会对 Jetty (Jetty 是一个为此目的而设计的一种嵌入式 servlet 引擎)进行测试,同时还会展示如何将 Jetty 迁移到 Tomcat 。
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,
目标 配置一个spark standalone集群 + akka + kafka + scala的开发环境。 创建一个基于spark的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行。 创建一个基于spark+akka的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行。 创建一个基于spark+kafka的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行。 集群框架图 本图主要是说明各个组件可以发布到不同的逻辑机器上。 image.png 本
转自:http://dblab.xmu.edu.cn/blog/maven-network-problem/
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。
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:
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。
在Ubuntu 20上离线安装Joern,由于Joern通常需要通过互联网从其官方源或GitHub等地方下载,但在离线环境中,我们需要通过一些额外的步骤来准备和安装。(本人水平有限,希望得到大家的指正)
Spark sql on Hive非常方便,通过共享读取hive的元数据,我们可以直接使用spark sql访问hive的库和表,做更快的OLAP的分析。 spark 如果想直接能集成sql,最好自己编译下源码: 切换scala的版本为新版本 dev/change-scala-version.sh 2.11编译支持hive mvn -Pyarn -Phive -Phive-thriftserver -Phadoop-2.7.3 -Dscala-2.11 -DskipTests clean pac
SparkSQL context 在执行sql语句时,现在使用spark.sql()替换sqlContext.sal()
binlog2sql对 int类型、char/varchar类型、text 类型 支持完善。
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)!
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
消息中间件是在消息的传输过程中保存消息的容器。消息中间件在将消息从消息生产者到消费者时充当中间人的作用。队列的主要目的是提供路由并保证消息的传送;如果发送消息时接收者不可用,消息对列会保留消息,直到可以成功地传递它为止,当然,消息队列保存消息也是有期限的。
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。
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
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。
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