《集群》专题

本文向大家介绍什么是集成模块？相关面试题，主要包含被问及什么是集成模块？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 驱动模块、存根模块

本文向大家介绍Dubbo 能集成 Spring Boot 吗？相关面试题，主要包含被问及Dubbo 能集成 Spring Boot 吗？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 可以的，项目地址如下。 https://github.com/apache/incubator-dubbo-spring-boot-project  

问题内容： 运行以下（示例）代码 给我这个输出 如何在第9行打印输出中保留正确的字节值（-27）？因此，将收到命令的预期输出（å）。 问题答案： 如果要保留 字节 值，最好不要使用Reader。要以文本表示任意二进制数据并将其稍后转换回二进制数据，应使用base16或base64编码。 但是，要说明发生了什么，请在调用时使用 默认 字符编码，该编码显然不包括Unicode字符U + 00E5。 如

问题内容： 我需要遍历不知道其参数化类型的映射的条目集。 遍历此类入口集时，为什么不编译呢？ 但这编译： 并且也可以编译（由于我不知道地图的类型，所以我不能使用它）： 问题答案： 您在第一个错误中遇到的错误是： 这是因为编译器会转换FOR-IN循环： 至： 您的第二个示例有效， 但只能通过作弊！ 您正在进行未经检查的演员表转换，以 恢复 到。 成为： 更新资料 如注释中所述，在两个示例中，类型信息

问题内容： 我有点困惑如何使用在Django的。例如，一个对象Blog ，以及与该对象相关的attribute entry_set。是什么意思？ 如果有人可以使用此示例显示可能的输出，我将不胜感激。 问题答案： 你看到的是反向相关的对象查找。 在你的示例中： 现在，给定类型为的对象，你将可以访问相关对象-这是一个正向关系。该是一个反向查找类变量的Django为你看跌期权。 因此，给定对象-你将执行

我正在使用OpenAPI/Swagger来指定我的API。 有一件事我找不到，那就是如何指定一个集合。 我正在使用https://editor.swagger.io/我输入了整个API。对于要指定为集的属性，我编写了以下代码： 我本以为uniqueItems会起作用并生成一个Set，但事实并非如此。相反，生成了以下代码： 有没有办法生成类似 而是？ 我在SO中找到了一个可能的解决方案，但这需要在p

我一直漫游在互联网的深处，但我发现自己不满足于我所找到的例子到目前为止。有人能给我指点一下，或者给我演示一下，将zipkin跟踪与jaxrs客户机和amqp客户机集成在一起的一个好的起点吗？ 我的场景是相当简单的，我希望这个任务是琐碎的TBH。我们有一个基于微服务的体系结构，是时候开始跟踪我们的请求了，我们有了服务间依赖关系的全局视角，以及请求的实际外观（我们有度量标准，但我想要更多！）通信是通过

我处理了一个非常具体的问题,其解决办法似乎是基本的： 我的（Spring）应用程序的类加载器层次结构如下所示: 因此，我不能访问中的任何类，尽管我必须访问，因为所有外部库类都驻留在那里。 源库相当大，所以我不想/不能将所有线程相关部分重写为其他内容（例如，向每个调用传递一个自定义执行器）。 所以我的问题是：如何使例如创建的线程使用作为父级？（而不是) 我发现ForkJoinPool用于创建线程。但

我有一个500GB的csv文件和一个1.5 TB数据的mysql数据库，我想运行aws sagemaker分类和回归算法和随机森林。 aws sagemaker能支持吗？模型可以批量或分块读取和训练吗？它的任何例子

如何将运行在笔记本电脑中的Jprofiler UI连接到运行在远程服务器中的mule服务器。我在服务器盒中远程安装了jprofiler，并试图运行jpenable以连接到mule服务器，但它无法。这是我得到的错误。

方案: 1。在STS中打开“Servers”视图并添加“Cloud Foundry”服务器 2。在new server向导中输入“https://api.run.pivotal.io/”和用户密码 3。按next-我得到以下异常: 无法与服务器通信-获取“https://api.run.pivotal.io/info”请求时出现I/O错误：Sun.Security.Validator.Valida

在Spring MVC项目中，我试图通过Spring Websockets将使用过的Kafka数据发送到前端（JavaScript）。 为了建立服务器和客户端之间的通信，我有以下内容。 客户端（app.js） 服务器（KafkaController.java） 要使用来自特定Kafka主题的数据，我使用@KafkaListener注释如下： 我有一个适当的Kafkanconfig类，包含所有必要的

从数据集和RDD文档中， 数据集： 数据集是特定领域对象的强类型集合，可以使用函数或关系操作并行转换。每个数据集还有一个称为DataFrame的无类型视图，它是行数据集 RDD： RDD表示可以并行操作的不可变、分区的元素集合 此外，据说它们之间的区别是： 主要区别在于，dataset是特定于域的对象的集合，而RDD是任何对象的集合。定义的域对象部分表示数据集的架构部分。所以，数据集API总是强类

我正在尝试使用Spark数据集API，但在进行简单连接时遇到了一些问题。 假设我有两个带有字段的数据集：，那么在的情况下，我的连接如下所示： 但是，对于数据集，有一个。joinWith方法，但相同的方法不起作用：