--这里要替换成jar包main方法所在类 --> com.sf.pps.client.IntfClientCall jar-with-dependencies...-- 指定在打包节点执行jar包合并操作 --> single ... maven install 得到的jar包直接可以运行 java -jar **
有时候我们希望将我们的jar 开发包发布到 Archiva 中。 如何配置 Gradle 的编译脚本呢？ ---- 首先你需要启用 Gradle 的 Maven-publish 插件。...然后在脚本中添加下面的代码： publishing { publications { maven(MavenPublication) { from components.java...snapshotsRepoUrl : releasesRepoUrl } } } 上面的脚本有 2 部分的内容， 第一部分是对源代码进行编译。...第二部分是将编译的 jar 推送到 archiva 中。 在这里，你需要指定 archiva 的用户名和密码，这个用户能够具有 archiva 的相关权限。...随后在项目中运行命令： gradle publish 就可以进行编译后将包发送到 Archiva 中了。
有时候我们希望将我们的jar 开发包发布到 Archiva 中。 如何配置 Gradle 的编译脚本呢？ ---- 首先你需要启用 Gradle 的 Maven-publish 插件。...然后在脚本中添加下面的代码： publishing { publications { maven(MavenPublication) { from components.java...snapshotsRepoUrl : releasesRepoUrl } } } 上面的脚本有 2 部分的内容， 第一部分是对源代码进行编译。...第二部分是将编译的 jar 推送到 archiva 中。 在这里，你需要指定 archiva 的用户名和密码，这个用户能够具有 archiva 的相关权限。...随后在项目中运行命令： gradle publish 就可以进行编译后将包发送到 Archiva 中了。 本文转载自：https://blog.ossez.com/archives/3101
第一阶段： 选择Maven基础镜像（Gradle类型也可以选择相应Gradle基础镜像）完成项目编译，拷贝源代码到基础镜像并运行RUN命令，从而构建Jar包。...第二阶段： 拷贝第一阶段生成的Jar包到OpenJDK镜像中，设置CMD运行命令。...这其实由两个步骤组成： 构建 Java 源代码，并打包成 JAR 文件。 把 JAR 文件和 JDK 组合在一起，创建出容器镜像。 在一般的构建过程中，这两个步骤是分开的。...第一步由本地机器上的 Maven 或 Gradle 来完成，第二步使用 Docker 命令从 Dockerfile 中创建出镜像，并使用第一步构建出的本地 JAR 文件。...第一个阶段使用 Maven 镜像作为基础，在把 src 目录和 pom.xml 复制到镜像中之后， 使用 Maven 命令来编译源代码并打包。builder 是这个阶段的名称。
数据生成方式 使用代码的方式持续的生成数据, 然后写入到 kafka 中. 然后Structured Streaming 负责从 kafka 消费数据, 并对数据根据需求进行分析. 二....创建 Topic 在 kafka 中创建topic: ads_log0814 [bigdata@hadoop002 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server...产生循环不断的数据到指定的 topic 创建模块spark-realtime模块 1....先看一下随机生成的数据 // 这时候需要注释MockRealtimeData中的这两行代码 ? ? 4. 确认 kafka 中数据是否生成成功 ? 本次的分享就到这里了
例如下图1所示，在工作簿的工作表Sheet1中有几个单元格分别引用了不同位置工作簿中的数据，我们要把引用的这几个工作簿复制到该工作簿所在的文件夹中。 ?...String Dim iPos2 As Integer Dim strPath As String Dim strFile As String '设置工作表且将该工作表中的公式单元格赋给变量...Mid(rng.Formula, iPos1 +2, iPos2 - iPos1 - 2) End If '如果找到且不在当前工作簿文件夹 '则将文件复制到当前文件夹
利用jenkins自动构建前端项目并部署到远程服务器上运行 新建一个自由风格的任务 因为该前端项目和我整个项目是在一个地址呢，在利用jenkins自动构建springcloud项目已经拉取过全部代码了...，所以这里不再拉取代码了 构建步骤只需要到利用jenkins自动构建springcloud项目的工作空间中将相应的前端项目打包并发送到远程服务器B即可 #!.../bin/bash echo "当前构建的任务名称：$JOB_NAME" #目标服务器B,即要运行jar包的服务器 serverB...-------" cd /home/jenkins/workspace/mogu/${JOB_NAME}/ echo "-------------开始构建项目.../dist #传输jenkins构建好的jar包和Dockerfile到目标服务器B上 for host in $serverB do
在我们的Scala项目中，可以直接将要依赖的jar包放在module的lib文件夹下，在使用sbt执行编译和打包任务时，会自动将lib下的jar包放入classpath中。...因为最终需要调用的其实是UserService的authenticate方法，只需要为其提供一个简单的实现，并定义好其他相关的类型与方法，保证编译能够通过即可。 第一个问题轻松解决。...由于我们使用了sbt assembly，并编写了对应的脚本来支持整个产品的打包工作，最终打包的结果是一个完整的mort.jar包。换言之，我们要依赖的外部Jar包也将被打包到最终的jar文件中。...故而，第二个问题接踵而来：既然程序代码与外部jar包都被打包到最终的部署包中，当我们将该包拷贝到客户的部署环境中后，该如何将之前的mock包替换为真正的实现呢？...我注意到spark-submit提供了--jar参数，除了spark application这个jar包之外的其他jar包，都可以通过这个参数指定包，从而将其自动传送给集群。
:${HADOOP_CLASSPATH} 拷贝jar包到hadoop cp /opt/alluxio/client/alluxio-2.3.0-SNAPSHOT-client.jar /opt/cloudera...这一节讨论的是如何将Alluxio作为文件系统的一员（像HDFS）来存储Hive表。这些表可以是内部的或外部的，新创建的表或HDFS中已存在的表。...一个示例就是将频繁使用的Hive表存在Alluxio上，从而通过直接从内存中读文件获得高吞吐量和低延迟。 这里有一个示例展示了在Alluxio上创建Hive的内部表。...user/hive/warehouse/u_user"; 将表的元数据恢复到HDFS 下面的HiveQL语句可以将表的存储位置恢复到HDFS中： hive> alter table TABLE_NAME.../opt/alluxio/client/alluxio-2.3.0-SNAPSHOT-client.jar 拷贝jar包到spark cp /opt/alluxio/client/alluxio-2.3.0
使用 kudu-backup-tools.jar Kudu 备份工具备份 Kudu 中的所有数据。 在旧集群中的新集群中手动应用任何自定义 Kudu 配置。 将备份的数据复制到目标 CDP 集群。...在 Kudu 中备份数据 您可以使用Kudu 备份工具kudu-backup-tools.jar 备份Kudu 中的所有数据。...Kudu 备份工具运行 Spark 作业，该作业会根据您指定的内容构建备份数据文件并将其写入 HDFS 或 AWS S3。...HDFS 示例：hdfs:///kudu-backups AWS S3 示例：s3a://kudu-backup/ 如果您正在备份到 S3 并看到“线程“main”中的异常java.lang.IllegalArgumentException...如果您已备份到 S3 并看到“线程“main”中的异常java.lang.IllegalArgumentException：路径必须是绝对的”错误，请确保 S3 路径以正斜杠 ( /)结尾。
例如，在离线处理中，如何将来源于多种渠道的非结构化数据数据高效、方便地处理并推送到向量数据库以实现在线查询，是一个充满挑战的问题。...而 Milvus 则擅长存储模型生成的 Embedding 向量数据，并构建索引支持在线服务中的高效查询。这两大工具的强强联合可以实现轻松开发生成式 AI、推荐系统、图像和视频搜索等应用。...当用户在搭建 AI 应用时，很多用户都会遇到如何将数据从 Apache Spark 或 Databricks 导入到 Milvus 或 Zilliz Cloud (全托管的 Milvus 服务) 中的问题...这样一来，就需要启动一个新的 Spark 任务来执行这一次处理，并将新的向量数据集重新插入到向量数据库中以供在线服务使用。...以 Databricks 为例，开始前，您需要先通过在 Databricks 集群中添加 jar 文件来加载带有Spark Connector 的 Runtime 库。有多种安装库的方法。
文章目录 一、扩展方法示例 二、实例扩展方法配置 三、编译实例扩展类 四、打包静态扩展类字节码到 jar 包中 五、测试使用 Thread 实例扩展方法 一、扩展方法示例 ---- 为 Thread 扩展...---- 在 Terminal 面板中 , 执行 cd src/main/groovy 命令 , 进入到 src/main/groovy 目录中 , 然后执行 groovyc -d classes ThreadExt.groovy...命令 , 编译 ThreadExt.groovy 源码到 classes 目录中 ; 其中 ThreadExt.groovy 中定义了 Thread 类的扩展方法 ; 编译过程及结果如下 : 四、打包静态扩展类字节码到...jar 包中 ---- 在 执行 jar -cf thread.jar -C classes ....命令 , 将 classes 中的字节码文件按照 manifest/ 规则 , 打包到 thread.jar 文件中 ; 五、测试使用 Thread 实例扩展方法 ---- 创建一个 Groovy 脚本
文章目录 一、AspectJ 下载 二、拷贝 aspectjrt.jar 到 Android Studio 三、配置 Gradle 和 Gradle 插件版本 四、配置 Gradle 构建脚本 一、AspectJ...; 下载下来的 aspectj-1.8.10.jar 文件有 16744 KB , 拷贝到 D:\AspectJ 目录中 , 解压该文件 : 进入 D:\AspectJ\aspectj-1.8.10...\lib 目录 , aspectjrt.jar 是 AspectJ 的核心 jar 包 ; 二、拷贝 aspectjrt.jar 到 Android Studio ---- 将上述 aspectjrt.jar...文件 , 拷贝到 Android Studio 工程的 AOP_Demo\app\libs 目录中 , 其中 AOP_Demo 是 AS 工程根目录 ; 三、配置 Gradle 和 Gradle 插件版本...---- 配置 AspectJ 依赖 : implementation files('libs/aspectjrt.jar') 配置 AspectJ 编译选项 : buildscript {
文章目录 一、扩展方法示例 二、静态扩展方法配置 三、编译静态扩展类 四、打包静态扩展类字节码到 jar 包中 五、测试使用 Thread 静态扩展类 一、扩展方法示例 ---- 为 Thread 扩展...---- 在 Terminal 面板中 , 执行 cd src/main/groovy 命令 , 进入到 src/main/groovy 目录中 , 然后执行 groovyc -d classes ThreadExt.groovy...命令 , 编译 ThreadExt.groovy 源码到 classes 目录中 ; 其中 ThreadExt.groovy 中定义了 Thread 类的扩展方法 ; 编译过程及结果如下 : 四、打包静态扩展类字节码到...jar 包中 ---- 在 执行 jar -cf thread.jar -C classes ....命令 , 将 classes 中的字节码文件按照 manifest/ 规则 , 打包到 thread.jar 文件中 ; 五、测试使用 Thread 静态扩展类 ---- 创建一个 Groovy 脚本
食谱: 食谱就像是你用于数据分析的代码，指导你如何将原材料（数据）转化为准备好的菜肴（结果）。厨师: 你负责做菜，使用不同的工具（如锅、烤箱等）来快速加工各种食物。...编译步骤 官网下载Hive3.1.3源码，修改pom文件中引用的Spark版本为3.3.1，如果编译通过，直接打包获取jar包。如果报错，就根据提示，修改相关方法，直到不报错，打包获取jar包。...在Hive所在节点部署Spark纯净版 Spark官网下载jar包地址：http://spark.apache.org/downloads.html使用纯净版的原因：spark提交任务到YARN上(RM...# 上传并解压解压spark-3.3.1-bin-without-hadoop.tgz tar -zxvf spark-3.3.1-bin-without-hadoop.tgz -C /opt/module...hadoop fs -mkdir /spark-history# 向HDFS上传Spark纯净版jar包# 说明1：采用Spark纯净版jar包，不包含hadoop和hive相关依赖，能避免依赖冲突。
方案架构流程 [bkpa4t00xj.png] 加载MovieLens数据集到spark中，清理数据集； ElasticSearch构建index mapping，并将Spark Dataframe数据加载...； 使用Spark MLlib 库的ALS模型，训练一个协同过滤推荐模型，更新模型数据到Elasticsearch； 使用Elasticsearch查询，生成示例推荐，使用Movie Database...本文使用既有环境，代码构建构建对应的环境； 丰富推荐的应用API； 更多的数据集以及真实业务数据。...-20_2.11-5.3.0.jar elasticsearch-spark-20_2.11-7.6.2.jar elasticsearch-spark-20_2.12-7.15.1.jar spark.../dist/elasticsearch-spark-30_2.12-7.15.1.jar').appName("spark").getOrCreate() 4.
运行 Spark 示例 注意，必须安装 Hadoop 才能使用 Spark，但如果使用 Spark 过程中没用到 HDFS，不启动 Hadoop 也是可以的。...Spark shell 默认是读取 HDFS 中的文件，需要先上传文件到 HDFS 中，否则会有“org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException: Input...基于 Spark Streaming，可以方便地构建可拓展、高容错的流计算应用程序。...因此，你可以复用批处理的代码，使用 Spark Streaming 构建强大的交互式应用程序，而不仅仅是用于分析数据。...通过 spark-submit 运行程序 最后，我们就可以将生成的 jar 包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行了，命令如下： /usr/local/spark/bin/spark-submit
介绍 Python在数据工程师和数据科学家中被广泛使用，以解决从ETL / ELT管道到构建机器学习模型的各种问题。...在这篇文章中，将解释和演示几种操作以及示例输出。就上下文而言，此特定博客文章中的所有示例操作均与CDSW部署一起运行。...1）确保在每个集群节点上都安装了Python 3，并记下了它的路径 2）在CDSW中创建一个新项目并使用PySpark模板 3）打开项目，转到设置->引擎->环境变量。...5）在您的项目中，转到文件-> spark-defaults.conf并在工作台中将其打开 6）复制下面的行并将其粘贴到该文件中，并确保在开始新会话之前已将其保存。...这就完成了我们有关如何通过PySpark将行插入到HBase表中的示例。在下一部分中，我将讨论“获取和扫描操作”，PySpark SQL和一些故障排除。
而且，我趟出来了 PySpark 下的 Nebula Spark Connector 的使用方式，后边也会一并贡献到文档里。...环境 执行下面这一行，我们就可以进入到 Spark 环境： docker exec -it spark_master_1 bash 如果我们想执行编译，可以在里边安装 mvn： docker exec...、提交示例 JAR 包 先克隆 Spark Connector 和它示例代码的代码仓库，然后编译： 注意，我们使用了 master 分支，因为当下 master 分支是兼容 3.x 的，一定要保证 spark...exec -it spark_master_1 bash cd /root/nebula-spark-connector 替换示例项目的代码 echo > example/src/main/scala...它是一个 HOCON 格式的文件： 在 .nebula 中描述了 NebulaGraph 集群的相关信息 在 .tags 中描述了如何将必填字段对应到我们的数据源（这里是 CSV 文件）等有关 Vertecies
的示例如《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到HBase》、《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Kudu》及《Spark2Streaming...读Kerberos环境的Kafka并写数据到Hive》。...7.将编译好的spark2-demo-1.0-SNAPSHOT.jar包上传至服务器 ? 将Spark2应用的配置文件放在conf目录下，内容如下： ?...5.总结 1.本示例中Spark2Streaming读取非Kerberos环境的Kafka集群，使用的是spark-streaming-kafka0.10.0版本的依赖包，在Spark中提供两个的另外一个版本的为...环境的Kafka并写数据到HBase》 《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到HDFS》 《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
