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。
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）
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。
Scala下载地址：https://www.scala-lang.org/download/
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。
Spark App（用Spark APIs编写的）需要submit到Spark Cluster运行，对于Scala编写的代码，提交之前要用sbt或者maven把以下内容：
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。
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。
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
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
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。
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
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:
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。
近日，JetBrains 正式发布 IntelliJ IDEA 2021.1，这也是今年的首个新版本。开发者可以从官网或通过 Toolbox App 进行下载。当然，Ubuntu 用户们也可以在 IDE 内或者使用快照进行升级。
随着大数据时代的到来，网页爬虫作为一种高效的数据收集工具，被广泛应用于互联网数据抓取和信息抽取。而知乎是一个知识分享平台，拥有大量的用户生成内容。通过爬虫获取知乎数据，企业和研究人员可以进行深入的数据分析和市场研究，了解用户的需求、兴趣和行为模式，从而为产品开发、市场定位和营销策略提供数据支持。本文将介绍如何使用Scala编程语言结合PhantomJS无头浏览器，开发一个简单的网页爬虫，以访问并抓取知乎网站上的数据。
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"
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
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
https://github.com/yahoo/kafka-manager/releases
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。
我们正在以前所未有的速度生成数据。老实说，我跟不上世界各地里产生的巨大数据量!我敢肯定你已经了解过当今时代数据的产量。McKinsey, Gartner, IBM,等公司都给出了他们公司的数据。
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。
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。
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…
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。
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。
最近工作中遇到了几次跟maven打包相关的问题,每个问题上网查资料解决都花了不少时间，很影响工作进度。既然遇到好几次，每次都能发现知识盲点，干脆总结整理一下，啃掉这个难啃的骨头。
令人有些遗憾的是，Kafka社区似乎一直没有在监控框架方面投入太多的精力。目前，Kafka的新功能提议已超过500个，但没有一个提议是有关监控框架的。当然，Kafka的确提供了超多的JMX指标，只是，单独查看这些JMX指标往往不是很方便，我们还是要依赖于框架统一地提供性能监控。
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
Dubbo 和Zookeeper 不是SpringCloud的东西，放在这里只是为了方便复习；
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。
编译方法： curl https://bintray.com/sbt/rpm/rpm > bintray-sbt-rpm.repo mv bintray-sbt-rpm.repo /etc/yum.repos.d/ yum install sbt 将github上/kafka-manager的×××到/root/ 目录下，并解压好 cd /root/kafka-manager-2.0.0.2 ./sbt clean dist 然后漫长的等待后，就可以编译完成了。 编译好的文件在： /root/k
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？
1. 如何确定play项目的版本？ - Play 2.x 打开play项目根目录下project/plugins.sbt文件，找到添加sbt-plugin这一行，例如： addSbtPlugin("com.typesafe.play" % "sbt-plugin" % "2.2.1") sbt-plugin的版本号决定play项目的版本号。 2. Idea如何导入play项目？ - Play 2.x 执行play idea生成idea项目 在Idea中，单击
SparkSQL context 在执行sql语句时，现在使用spark.sql()替换sqlContext.sal()
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）！
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。
Spark1.0出来了，变化还是挺大的，文档比以前齐全了，RDD支持的操作比以前多了一些，Spark on yarn功能我居然跑通了。但是最最重要的就是多了一个Spark SQL的功能，它能对RDD进行Sql操作，目前它只是一个alpha版本，喜欢尝鲜的同志们进来看看吧，下面是它的官网的翻译。 Spark SQL是支持在Spark中使用Sql、HiveSql、Scaca中的关系型查询表达式。它的核心组件是一个新增的RDD类型SchemaRDD，它把行对象用一个Schema来描述行里面的所有列的数据类型，它就
在编写spark程序的过程中，如果以master=local的方式是可以正常搞定的，然而如果将master设置为spark集群的方式则总是报各种错，通过源码查看，主要是AKKA通信与序列化之间的问题，而其核心原因是scala版本不匹配的问题。默认从apache官网下载的BIN包只支持2.10的，而2.11版本的还需要自己搞定。
Java -version确认已经切换版本成功，要不centos 7默认自带的是java8 java1.8.
一个小应用程序来监视kafka消费者的进度和它们的延迟的队列。 KafkaOffsetMonitor是用来实时监控Kafka集群中的consumer以及在队列中的位置（偏移量）。 你可以查看当前的消费者组，每个topic队列的所有partition的消费情况。可以很快地知道每个partition中的消息是否 很快被消费以及相应的队列消息增长速度等信息。这些可以debug kafka的producer和consumer，你完全知道你的系统将 会发生什么。 这个web管理平台保留的partition offset和consumer滞后的历史数据（具体数据保存多少天我们可以在启动的时候配 置），所以你可以很轻易了解这几天consumer消费情况。 KafkaOffsetMonitor这款软件是用Scala代码编写的，消息等历史数据是保存在名为offsetapp.db数据库文件中，该数据 库是SQLLite文件，非常的轻量级。虽然我们可以在启动KafkaOffsetMonitor程序的时候指定数据更新的频率和数据保存 的时间，但是不建议更新很频繁，或者保存大量的数据，因为在KafkaOffsetMonitor图形展示的时候会出现图像展示过 慢，或者是直接导致内存溢出了。 所有的关于消息的偏移量、kafka集群的数量等信息都是从Zookeeper中获取到的，日志大小是通过计算得到的。 消费者组列表
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。
CMAK（原Kafka Manager） 是雅虎公司于 2015 年开源的一个 Kafka 监控框架。这个框架用 Scala 语言开发而成，主要用于管理和监控 Kafka 集群。github地址：https://github.com/yahoo/CMAK ，安装前提要求Java版本在11以上。
从上次编译了技术预览版2.0.1之后，官网终于放出了正式版本的2.0.0版本。 Spark Release 2.0.0（见http://spark.apache.org/releases/spark-release-2-0-0.html） Apache Spark 2.0.0 is the first release on the 2.x line. The major updates are API usability, SQL 2003 support, performance improvemen
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。
WebJars是打包到JAR（Java Archive）文件中的客户端Web库（例如jQuery和Bootstrap）。 在基于JVM的Web应用程序中显式轻松地管理客户端依赖项 使用基于JVM的构建工具（例如Maven，Gradle，sbt，...）来下载客户端依赖项 了解您正在使用的客户端依赖项 传递依赖关系会自动解析，并可选择通过RequireJS加载 部署在Maven Central上 公共CDN，慷慨提供： Pom.xml
本软件可以从 Basel Face Model 2017 里生成完全参数化的人脸，论文链接： https://arxiv.org/abs/1712.01619 根据开发者的需求，该软件可以控制人脸的姿
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:/
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
实时音视频
对象存储
云直播
