Scrapy学习(二) 框架结构分析 在对Scrapy进行深入学习之前，我们需要对其框架有一定的了解，才能更好的运用Scrapy进行编程 Scrapy结构 对Scrapy结构进行解读，将解读下图： 网上流传甚广的Scrapy结构图 Scrapy分为Scheduler, Downloader, Spiders, Item Pipeline和ScrapyEngine五个
目录problems_jenkins1 jenkins创建pipeline时使用本地仓库url时报错2 Jenkins的pipeline构建时报错 mvn: Permission denied345678 problems_jenkins 1 jenkins创建pipeline时使用本地仓库url时报错 desc: 本地仓库url路径为： /develop/ideaws/simple-app，为一个真实存在的路径 err
目录一、常用语法二、基础使用三、使用 Groovy 沙盒四、参数化构建过程五、pipeline script from SCM六、参考 一、常用语法 1、拉取git仓库代码 checkout([ $class: 'GitSCM', branches: [[name: 代码分支名称]], doGenerateSubmoduleConfigurations: fa
一、Reindex重建索引 1 POST _reindex 2 { 3 "source": { 4 "index": "ecgdata" 5 }, 6 "dest": { 7 "index": "ecg" 8 } 9 } 二、index template 1 #创建索引模板my_index_template定义mappings 2 #要求： 3
server.yml文件内容 serverConfig: name: test servers: ################### # Test Environment # ################### - deploymentName: test environment: release/test address: 192.168.0.2 dir: /tmp/apps ##################
这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 作为《Kurento实战》的第三篇，咱们一起将重要的知识点梳理清楚，并从整体上观察和理解Kurento，这样后面的学习和开发能更好的融会贯通，还能高效发挥Kurento的能力； WebRTC很重要 Kure
当下，已经有越来越多的团队在日常开发中引入CI/CD工具，以完善开发流程并提高人效。在诸如UWA Pipeline这类工具的加持下，“开发-测试-反馈”的迭代节奏大大加快，团队成员可持续向流水线输入和更新项目内容。在大幅缩短项目周期的同时，开发过程中的各种问题也得到了及时的发现与解决。
目录1、介绍2、服务开通3、添加ssh key4、测试项目4.1 提交代码4.2 创建pipeline4、服务的部署5、小结 1、介绍 Azure DevOps是由微软开发的服务平台，它提供了多种工具，可用于更好地进行团队协作。它还具有用于自动构建过程，测试，版本控制和程序包管理的工具 Azure DevOps提供了5个主
管道符 <?php /** * Class AutofelixRedis. * pipeline管道命令 * 正常的命令是一条命令经过一次网络传输,传输一次就会有一次延迟,大量的命令多的话就会消耗大量的时间,延迟变高 * 管道命令是将命令存储在redis客户端,由管道统一执行,统一返回结果.减少客户端与服务端
镜面术语 （Blinn-Phong) 光线的强度取决于反射方向，当 v ⃗ \vec{v} v 越接近
1 项目概述 1.1 原始项目简介 本项目基于百度AIStudio课程【手把手带你零基础入门深度学习-2.0版本】中课节12的内容——目标检测YOLOv3算法和AI识虫比赛改编。在课程页面加入课程后，便可点击上述链接查看课节12的内容。 该节课程使用了百度与林业大学合作开发的林业病虫害防
背景： 项目分为前端和后端，先前端发布和后端发布分别有两条流水线： backend和frontend。现需要新建一条流水线并发执行job，并运行api测试用例 流水线如下： pipeline { agent {label "master"} stages { stage('部署'){ parallel { // 并发
Ubuntu18.04-GStreamer入门-1 Gstream安装第一步 —— 在Ubuntu上安装GStreamer第二步 —— 使用GStreamer构建应用程序第三步 —— 获取教程的源代码第四步 ——Building 教程第五步 ——Running 教程源码 basic-tutorial-1.c Conclusion Gstream安装 参见官网：Installin
pipeline { agent any stages { stage('合服') { steps { sh ''' sh /data/fytx_hefuceshi_s005a/script/hefu/jenkin_script.bak/merge.sh '''
1 什么是Apache Beam Apache Beam是一个开源的统一的大数据编程模型，它本身并不提供执行引擎，而是支持各种平台如GCP Dataflow、Spark、Flink等。通过Apache Beam来定义批处理或流处理，就可以放在各种执行引擎上运行了。 目前支持的SDK语言也很丰富，有Java、Python、Go等。 1.1
1 什么是Apache Beam Apache Beam是一个开源的统一的大数据编程模型，它本身并不提供执行引擎，而是支持各种平台如GCP Dataflow、Spark、Flink等。通过Apache Beam来定义批处理或流处理，就可以放在各种执行引擎上运行了。 目前支持的SDK语言也很丰富，有Java、Python、Go等。 1.1
1 什么是Apache Beam Apache Beam是一个开源的统一的大数据编程模型，它本身并不提供执行引擎，而是支持各种平台如GCP Dataflow、Spark、Flink等。通过Apache Beam来定义批处理或流处理，就可以放在各种执行引擎上运行了。 目前支持的SDK语言也很丰富，有Java、Python、Go等。 1.1 一些
关于 spring-data-redis 和 lettuce，笔者写过不少文章： 这个 Redis 连接池的新监控方式针不戳~我再加一点佐料 spring-data-redis 连接泄漏，我 TM 人傻了 spring-data-redis 动态切换数据源 spring-data-redis 上百万的 QPS 压力太大连接失败，我 TM 人傻了 最近，私信还有留言中，网友提
jenkins持续集成 jenkins持续集成相关理论基本概念持续集成（Continuous Intergration）持续交付（Continuous Delivery）持续部署（Continuous Deployment） 持续集成DevOps小结 jenkins集群搭建关于jenkins主从集群安装Master环境准备 安装Jenkins安装插件 安装slave测试slave可用性
本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的ES部分补充。 课程 demo DELETE employees PUT /employees/_bulk { "index" : { "_id" : "1" } } { "name" : "Emma","age":32,"job":"Product Man
Item Pipeline简介 在Scrapy中， ItemPipeline是处理数据的组件， 一个Item Pipeline就是一个包含特定接口的类， 通常只负责一种功能的数据处理， 在一个项目中可以同时启用多个Item Pipeline， 它们按指定次序级联起来， 形成一条数据处理流水线。 以下是Item Pipeline的几种典型应用： ●
《OpenShift 4.x HOL教程汇总》 说明：本文已经在OpenShift 4.8环境中验证 文章目录 VSCode 环境安装安装VSCode安装其他VSCode扩展插件安装客户端 操作 Git Repo 的应用代码对 OpenShift 项目的 Pipeline 资源进行编辑和运行连接登录OpenShift集群编辑运行 Pipeline 本节
一、管道概念 1.1 为什么要有redis管道？ redis本身处理速度很快，但是如果你连续调用10条redis命令，它们要有10个网络来回，这速度就会降下来了，那么有没有办法把这10条命令一起发送到服务端呢？有，它就是redis管道 1.2 redis管道的本质是什么？ redis管道的本质是将要发往redis服务端执行
目录简介netty的消息处理处理WebSocketFrame处理HTTP编码和解码器总结 简介 在上一篇文章中，我们使用了netty构建了可以处理websocket协议的服务器，在这个服务器中，我们构建了特制的handler用来处理HTTP或者websocket请求。 在一个handler中处理两种不同的请求，对于某些有代码洁癖的人
到目前为止，我们一直在从pipeline开发者的角度研究流处理，第二章介绍了watermarks，回答了计算什么时间范围内的数据以及什么时候将处理结果物化等基本问题。在本章中，我们将从流处理系统的底层机制的角度来看同样的问题。研究这些机制将帮助我们理解和应用有关watermarks的概念。我们
