今天在把以前写的代码生成工具从原来的.NET3.5升级到.NET4.0，同时准备进一步完善，将程序集都更新后，一运行程序在一处方法调用时报出了一个异常： 混合模式程序集是针对“v2.0.50727”版的运行时生成的...，在没有配置其他信息的情况下，无法在 4.0 运行时中加载该程序集 其调用的方法是从sqlite数据库中获取原来已经使用过的数据库连接，当时也没注意，就是准备设断点然后单步调试，结果竟然是断点无法进入方法体内...既然出现这个问题，那肯定是上GOOGLE搜索解决方案，毕竟微软不可能因为升级到了.NET4.0的程序无法访问.NET2.0的程序集吧。...，.NET3.5的时候，由于程序运行环境本质还是.NET2.0，而到了.NET4.0由于整个程序集的版本更新，以前使用.NET2.0所编写的程序集与.NET4.0的程序集继续拧互操作的时候就会出现上面所说的兼容性问题...4 激活策略，该激活策略将加载 .NET Framework 4 通过使用公共语言运行时 (CLR) 版本 4 所创建的程序集，以及 CLR 早期版本通过使用受支持的低于版本 4 的最高 CLR 版本所创建的程序集
这一小节主要是记录下在Ubuntu 14.04下搭建Spark单机环境的过程。...而官网下载之前需要确认协议，如果直接复制官网下载地址则会出现下载的是个网页的情况。...虽然这需要花费一些额外的时间，但好在 Scala 的语法非常直观，基本上通过例子就可以模仿写出自己的程序来。 如果对 Scala 语言感兴趣，可以参考这份教程来了解其基本的语法。...特别需要指出的是，这条语句实际上并没有开始读取文件，而只是建立了数据与程序之间的一种连接。这一点是与 R 中 read.table() 最大的不同。...22和24行插入了两句获取时间的函数，是为了评估模型训练（23行）花费的时间。 在第31行中，我们用拟合出的模型对训练集本身进行了预测。
Dataset，弹性分布式数据集），它可被分发到集群各个节点上，进行并行操作。...新建RDD RDDs 支持两种类型的操作 actions: 在数据集上运行计算后返回值 transformations: 转换, 从现有数据集创建一个新的数据集 下面我们就来演示 count() 和...scala 缓存 Spark 支持在集群范围内将数据集缓存至每一个节点的内存中，可避免数据传输，当数据需要重复访问时这个特征非常有用，例如查询体积小的“热”数据集，或是运行如 PageRank 的迭代算法...调用 cache()，就可以将数据集进行缓存： linesWithSpark.cache() scala Spark SQL 和 DataFrames Spark SQL 是 Spark 内嵌的模块...运行该示例需要 Netcat（在网络上通过 TCP 或 UDP 读写数据），CentOS 6.x 系统中默认没有安装，经过测试，如果通过 yum 直接安装，运行时会有 “nc: Protocol not
一般情况下，在开发Web应用程序的时候，从模型和流程定义开始，深入到软件开发中，都是使用TDD（测试驱动开发）方法：先写测试，考虑我们真正想要的，以及我们如何使用它; 但微服务（microservices...如果应用程序很简单，我们可以使用这种方法，如果不是这样，我们可以为这种测试实现特定的测试运行器，但我建议尽可能与生产案例类似。...在我们现在的情况下，没有必要，因为逻辑非常简单，在测试方面，我们使用的是内存数据库，所以没有必要对它进行模拟。 回到测试路径上，它会失败，因为没有数据，所以我们要添加它们。...BaseTestAppServer.scala 如果我们执行所有测试，我们应该没有问题; 你可以用sbt test命令来做到这一点 如果我们启动服务器，用sbt run命令，并执行GET /search...解决了如何在消费者和提供者项目之间共享契约验证结果的问题 告诉您可以将应用程序的哪个版本安全地部署在一起，自动地将您的合同版本部署在一起 允许您确保多个消费者版本和提供者版本之间的向后兼容性（例如，在移动或多租户环境中
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。...什么是依赖项 我们首先来了解一下依赖项的概念，依赖项（Dependency）通常指的是具体的软件包、库或模块，它是构建或运行一个软件项目所需的外部资源。...Test 配置：测试时依赖，仅在测试时可用。 Provided 配置：编译时依赖，但不包含在打包中，通常用于容器或框架提供的库。 Runtime 配置：运行时依赖，不在编译时使用。...它会根据声明中指定的组、模块和版本信息来确定正确的依赖项，并下载对应的 JAR 文件。 4 依赖项冲突解决 在解析依赖项的过程中，可能会出现依赖项冲突的情况，即同一个模块被多个不同的版本所依赖。...交互式命令行 sbt 提供一个交互式命令行界面，开发者可以在其中执行各种任务（如编译、测试、打包等）而无需每次重新启动构建工具。这减少了启动时间并提高了开发效率。 3.
Linux系统 这里Hadoop已经安装完毕，并且能正常工作，Spark可以运行在Standalone模式上，所以假如你没有Hadoop环境，当然也是可以使用的。...而我们开发一般都会在windows上，那么我们想调试Spark程序，应该怎么做？...大多数的情况下，你都需要把你的程序打包成一个jar，然后上传到Linux上，然后在执行测试，这样非常麻烦，你频繁改代码 就意味着，你得不断的打包，上传，打包，上传，这跟hadoop的调试是一样的。...如何打包构建一个spark应用的程序 ？...然后直接运行就能直接在windows上提交任务到Linux上的spark集群了 IDEA的控制台里会打印计算结果： ? 在Spark的8080监控页面显示如下： ?
现在做基于spark单元测试的调试，是为了更方便对Spark源码做修改及测试，方便更深入了解spark的运行原理。...基于idea 比如我们要运行core模块中 DAGSchedulerSuite.scala "SPARK-3353" 案例： 选中test，右键，可以run ；如果打了断点的话，可以debug ?...使用idea运行调试testcase简单方便，但由于一些原因，如果idea不能搞定的话，可以通过sbt来运行和调试testcase 基于SBT SBT 配置 Spark SBT build 中包含多个...使用sbt运行测试案例 在core模块中 DAGSchedulerSuite.scala "SPARK-3353" 案例 中加入 一行打印： ?...有关antlr, sql词法，语法解析及 AstTree相关理解，可以看之前写过的文章： Hive源码系列（六）编译模块之词法、语法解析（上） Hive源码系列（七）编译模块之词法、语法解析（中） Hive
开箱即用，Gatling由于对HTTP协议的出色支持，使其成为负载测试任何HTTP服务器的首选工具。由于核心引擎实际上是协议不可知的，因此完全可以实现对其他协议的支持。...分析并调查您的应用程序的瓶颈 Gatling是一个功能强大的工具：只需几台计算机，您就可以 在Web应用程序上模拟每秒数十万个请求，并获得高精度指标。...IPv4 vs IPv6 发现IPv6（默认情况下在Java上启用）有时会导致一些性能问题，因此启动脚本会使用以下选项禁用它： -Djava.net.preferIPv4Stack=true -...禁用编译器 默认情况下，gatling-maven-plugin负责编译Scala代码，因此您可以直接运行。...显示上面的信息表示测试程序已经运行完成，最后一行显示的是本次的测试报告，可以打开瞅瞅，风骚的报告自己体会吧，首次介绍就先到这里了。 部分报告截图如下所示： ?
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。...整个的测试过程是交给JMH来做的。下面介绍一下JMH工具。 JMH简介 JMH是由OpenJDK开发的，用来构建、运行和分析Java或其他Jvm语言所写的程序的基准测试框架。...Scala这边，我们所熟悉的Ktoso大佬包了一个sbt-jmh插件，使得我们可以方便地利用SBT来运行JMH测试。...*的基准测试，运行3次，运行之前要进行3次预热，只需要跑一遍，使用一个线程。 好，介绍结束，我们接下来看一下我们如何来编写程序测试各种Map。...结果 运行的过程中，Koloboke报一个诡异的空指针错误，所以没有通过测试；FastUtils在这个量级好像有点慢，不乐意等所以最终没有把它加入测试。最终我们得到如下的结果列表： ?
程序的话，只需要在build.sbt中加入如下内容即可由sbt自动下载所需要的spark-cassandra-connector驱动 datastax.spark" %% "spark-cassandra-connector...程序顺利通过编译之后，准备在Spark上进行测试，那么需要做如下配置 3.3.1 spark-default.env Spark-defaults.conf的作用范围要搞清楚，编辑driver所在机器上的...ip地址 如果想在一台机器上运行多个worker(主要是用于测试目的),那么在启动第二个及后面的worker时需要指定—webui-port的内容，否则会报端口已经被占用的错误,启动第二个用的是8083...3.4.3 nodetool使用 Cassandra在运行期间可以通过nodetool来看内部的一些运行情况。...如看一下读取的完成情况 nodetool -hcassandra_server_address tpstats 检查整个cluster的状态 nodetool -hcassandra_server_address
程序员第一步，百度之，Bing之，Google之，CnBlog之。完全找不到门路，可能是一个新的处理框架，基本没有人使用过，查不到任何有用的信息，怎么办？那只能自己摸索。 程序员第二步，自己摸索。...完全没有思路，看到sbt，那就开始学习sbt吧，sbt其实是相当于Maven的一个框架，能够帮我们管理scala项目，刚开始为了跑例子，也没有怎么研究，就是看到说直接到项目目录运行....部署了Spark环境（参考之前的一篇文章使用Ambari安装hadoop集群），然后又研究了sbt，在Windows的笔记本上搭建了开发环境（IDEA+SCALA+SBT），这块网上的介绍也很多，不在这里介绍...然后把Geotrellis clone到本地，简单看了一下源码，发现比较高深，一筹莫展，打个jar包放到服务器上，运行spark-shell然后按照reademe中的步骤一步步来，无奈一直报错，根本不知道什么原因...）是geotrellis的helloworld，clone本地之后运行，OK一切正常，然后将geotrellis项目中的Reademe中的东西拿来测试，OK跑通，心中甚是激动。
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。...这些里面有非常多的案例集： "hetero_sbt-binary-0": { "local": { "script": "...._0_score_label = extract_data(sbt_0_data, "predict_result", keep_id=True) # 所有预测的结果找出,训练集预测的结果..., output_format="dense")这个里面，代表数据集是否有label标签 然后整篇回归or分类，你是看不到，他如何知道y是如何指定的，这里就是另一个坑点是，因为你的数据集里面一定要有命名为..."); 3.4 模型预测 没跑通，文档没写，自己也没试验出来… 4 一些属性项 如何在数据载入的过程中定义Y：dataIO 如[3.2]所述， 其中dataIO的component_param，自带了默认
测试 在左侧的项目窗格中，右键单击 src并选择New => Scala Worksheet 点击运行 成功！...2、使用IDEA SBT开发Scala 上面我们通过Idea安装并运行了Scala的程序 我们已经可以在IDEA中开发Scala了！...我们平时的练习与测试完全可以进行了 但是在构建工程时，需要对包版本进行管理，我们最好在IDEA中构建一个标准的Sbt项目 创建 请打开IntelliJ并选择“ Create New Project”...在左侧面板上，选择Scala，在右侧面板上，选择sbt 点击下一步 将项目命名为“ SbtExampleProject” 确保JDK版本为1.8，sbt版本至少为0.13.13 了解目录结构...右键单击该包，example然后选择New => Scala class 命名为 Hello 选择Object 运行成功 3、使用SCALATEST测试Scala 在build.sbt中引入依赖
为了提高程序开发的效率和质量，我们会持续执行构建和测试操作。具体来说，例如，每次对Git仓库进行更改并推送时，都会自动配置以执行构建和测试操作。...这样，即使出现了错误破坏了构建或测试未通过，也可以通过自动运行的测试迅速发现问题。...访问 https://gitlab.com/[你的用户名]/gitlab-ci-test，点击左侧菜单的 "CI/CD"，你将看到自动运行的测试情况。如果测试失败，将通过电子邮件自动通知。...有关配置文件如 .gitlab-ci.yml 等的设置，你可以参考官方的GitLab-examples / scala-sbt-sample-app · GitLab。...如果在开发过程中没有引入CI，项目会继续发展，构建和测试会被破坏并被忽略，那么在这种状态下引入CI将会很困难。因此，尽早引入CI，保持健康的开发体制。
-- 依赖了common 模块，跨域直接使用模块中的依赖和类 --> com.kgc.sbtsbt.provider 2.1.3.3 代码分布情况 注意：主启动类扫描包，@MapperScan("com.kgc.sbt.mapper...dubbo-admin; 在启动服务提供模块和服务消费模块； 2.2.1 请求测试 2.2.1.1 dubbo-admin页面查看 提供者和消费者 提供者： 消费者： 2.2.1.2 请求测试 2.2.2...多提供者，多消费者测试 2.2.2.1 复制服务 2.2.2.2 dubbo 查看 提供者和消费者 提供者： 消费者： 2.2.2.3 两个消费者请求测试 2.2.3 一些重要的点 2.2.3.1...提供者的 权重 2.2.3.2 消费者的禁止 2.2.3.2.1 设置 消费者禁止： 被禁止的客户端将收到访问禁止异常 2.2.3.2.1 测试访问： 2.2.3.3 消费者的屏蔽 2.2.3.3.1
数据分析除了包含传统意义上的统计分析之外，也包含寻找有效特征、进行机器学习建模的过程，以及探索数据价值、找寻数据本根的过程。...，小于0表示两个变量负相关，皮尔逊相关系数为0时，表示两个变量没有相关性。...假设检验 假设检验是统计中常用的工具，它用于判断一个结果是否在统计上是显著的、这个结果是否有机会发生。通过数据分析发现异常情况，找到解决异常问题的方法。...为了更清楚的说明简单的数据分析实现，搭建Spark开发环境，并使用gowalla数据集进行简单的数据分析，该数据集较小，可在Spark本地模式下，快速运行实践。...（2）创建项目开发环境 启动IDEA程序，选择“Create New Project”，进入创建程序界面，选择Scala对应的sbt选项，设置Scala工程名称和本地目录（以book2-master为例
PySpark以一种高效且易于理解的方式处理这一问题。因此，在本文中，我们将开始学习有关它的所有内容。我们将了解什么是Spark，如何在你的机器上安装它，然后我们将深入研究不同的Spark组件。...但是，如果你正在处理一个包含数百个源代码文件的大型项目呢?在这种情况下，你需要使用构建工具。 SBT是Scala构建工具的缩写，它管理你的Spark项目以及你在代码中使用的库的依赖关系。...请记住，如果你使用的是PySpark，就不需要安装它。但是如果你使用JAVA或Scala构建Spark应用程序，那么你需要在你的机器上安装SBT。...运行以下命令安装SBT: echo "deb https://dl.bintray.com/sbt/debian /" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/sbt.list...因此，每个执行器只负责两件事: 执行由驱动程序分配给它的任务 将执行程序上的计算状态报告回驱动程序节点 ? 什么是Spark会话? 我们知道一个驱动进程控制着Spark应用程序。
，这些存储在控制文件中的老库中的备份，在检查时被发现，没有分配合适的通道，无法删除。...生产为上，先强制删除类型为disk的过期备份释放空间吧。...继续执行看看什么情况： RMAN> list backup summary; RMAN> allocate channel for maintenance device type sbt parms '...Disk API 注：如果曾经使用过SBT，现在没有磁带备份设备，而且rman也无法连接到磁带通道，oracle给出上述测试API。...备份是因其SBT_TAPE 不匹配状态，需执行CROSSCHECK检查备份的有效性，严重警告：生产库上直接delete backup操作是不允许的，因当前操作做了稳妥的备案，所以执行此命令查看状态，最终发现了问题并解决
对于使用Java或Scala的开发者，只需要安装SBT（Simple Build Tool）就可以快速启动一个Play项目。 安装SBT： 如果你是Java开发者，可以从 sbt 官网 下载并安装。...完成后可以通过以下命令验证安装： 1 sbt sbtVersion 创建项目： 创建一个新的Play项目非常简单，只需运行： 1 sbt new playframework/play-java-seed.g8...运行项目： 进入项目目录，运行： 1 sbt run 默认情况下，应用会运行在http://localhost:9000。 Play Framework 的开发体验非常好。...，支持单元测试和集成测试。...("/"); Result result = route(app, request); assertEquals(OK, result.status());} 此外，Play 提供了强大的模块化支持
搭建过程如下： 3.1 准备 先确认已安装 JDK(JRE 以能保证程序运行需要，但开发环境还是需要安装 JDK)，如果没有，请从 oracle 站点下载安装商业版本，不要使用公司主机 yum install...对于复杂的数据与计算的分布管理，则交给 HDFS 和 spark 去处理，我们在编程上，与本地计算代码几乎没有区别。...一般而言，使用与系统实现语言相同的 scala 语言进行应用开发，在保障最大化运行时性能的同时（Scala, Java 程序会被编译直接在 JVM 上运行的代码，Python, R 程序运行时存在虚拟机之间的交互...java vm 参数 --- lib/ # 预装 jar 包 5.2 sbt 工程样例 将上面在交互模式下运行的单词计数使用独立的 scala 程序实现。...需要了解更多 sbt 工具使用问题：依赖管理、多模块定义、插件扩展等。
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