## ZPLAY 掌游天下 崔英杰 ## Go的持续集成 实践分享 ## 什么是持续集成 持续集成 是一种软件开发实践。在持续集成中，团队成员频繁集成他们的工作成果，一般每人每天至少集成一次，也可以多次。每次集成会经过自动构建（包括自动测试）的检验，以尽快发现集成错误。 ## — Martin Fowler ## 持续集成的好处 1. 快速发现修复错误 2. 降低风险 3. 持续发布 ts/3/8/9/4/3894e5dd4516ea856c0648981478e041/p4_1.jpg) 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 ## 分享惨案经历 1. 无单元测试，手工集成测试 2. 测试用例300多个，需要一个星期 3. 面对业务压力，规则形同虚设 4. 深夜事故 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 ## 原有开发体系的问题 1. 迭代周期漫长 2 自动化测试不能并行 2. 开发过程透明度无改善 3. 代码审核形同虚设 4. 部署过程依然没有完全自动化 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖  ## 持续 1. 持续集成 Continuous Integration(CI) 2. 持续发布

## UCX .NVIDIA Mellanox 开源项目 ·支持RDMA，TCP，Shared memory等 ·能透明支持多个链路传输，例如多网卡bond ·编译成.so或lib的方式，可以集成到应用程序里 ·有完善的配置功能，ucx_info可以dump配置信息 ·有性能测试工具 ·比较详细的文档 ## Architecture Applications MPICH, Open-MPI

大数据集成与 Hadoop 可最大限度降低Hadoop计划风险并提高ROI的最佳实践  IBM $ ^{®} $ ## 简介 Apache Hadoop技术通过支持新的流程和架构，不断改进大数据措施的经济性和活力，这样不仅有助于削减 System（用于存储大型文件）和Hadoop分布式并行处理框架（称为MapReduce）。 但是，Hadoop基础架构本身并没有提供完整的大数据集成解决方案，摆在人们面前的既有挑战，也有机遇，只有处理好这些问题，才能安享各项优势，最大限度提高投资回报率（ROI）。 ## 大数据集成对于Hadoop措施的重要性 Hadoop的迅速崛起推动企业在如何抽取、管理、转换、存储和分析大数据方面实现了范式转变。无论是要 创造新的收入。 依靠收集、移动、转换、清除、集成、治理、探索以及分析多种不同来源的大量不同类型的数据来实现大数据与Hadoop项目。实现所有这些目标需要运用富有弹性的端到端信息集成解决方案，该解决方案不仅可实现大规模扩展，还能提供支持Hadoop项目所需的基础架构、功能、流程和行为准则。 “在很大程度上，80%的大数据项目开发精力用于数据集成，只有20%的精力投入到数据分析中。” —Intel

Oracle 白皮书 2011年1月 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 ## 引言 许多垂直行业都在关注文件系统中庞大的数据。这些数据中通常包含大量无关的明细信息，以及部分可用于趋势分析或丰富其他数据的精华信息。尽管这些数据存储在数据库之外，但一些客户仍然希望将其与数据库中的数据整合在一起以提取对业务用户有价值的信息。 本文详细介绍了如何从 Oracle 数据库访问存储在 from orders), '/home/hadoop/eq_test4.sh'); ## 总结 本文中的示例表明，将 Hadoop 系统与 Oracle Database 11g 集成是非常容易的。 本文中讨论的方法允许客户将 Hadoop 中的数据直接传递到 Oracle 查询中。这避免了将数据获取到本地文件系统并物化到 Oracle 表中，之后才能在 SQL 查询中访问这些数据的过程。 地址：上海市杨浦区淞沪路290号创智天地10号楼512-516单元 邮编：200433 电话：(86.21) 6095-2500 传真：(86.21) 6095-2555 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 2010 年 1 月 作者：Shrikanth Shankar，Alan Choi 和 Jean-Pierre Dijcks 公司网址：http://www.oracle

 链滴 ## rocketmq 服务部署 作者：gitsilence 原文链接：https://ld246.com/article/1632123166220 来源网站：链滴 许可协议：署名-相同方式共享4.0国际(CC BY-SA 查看是否启动成功 关闭命令 /Users/gitsilence/JavaTools/rocketmq/rocketmq-4.9.2-SNAPSHOT/bin/mqshutdown namesrv ## 集群部署 ## 双主双从异步复制模式 两个台电脑 • Mac OS 地址：192.168.166.20 • Cent OS 地址：192.168.166.206 保证两台电脑在同一网段，端口是通的，可以关闭防火墙 00(0,0ms)0 453367.41 -1.0000 ## 单机部署 ## 部署rocketmq-console可视化监控 1、git clone git@github.com:apache/rocketmq-externals.git 2. cd rocketmq-externals

## 机器学习-集成学习 黄海广 副教授 2022年12月 ## 本章目录 01 集成学习方法概述 02 AdaBoost和GBDT算法 03 XGBoost 04 LightGBM ### 1. 集成学习方法概述 01 集成学习方法概述 02 AdaBoost和GBDT算法 03 XGBoost 04 LightGBM ## 集成学习 ## Bagging 从 jpg) ## 集成学习 ## Boosting 训练过程为阶梯状，基模型按次序——进行训练（实现上可以做到并行），基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化。对所有基模型预测的结果进行线性综合产生最终的预测结果。  ## 集成学习 ## 易于并行化，在大数据集上有很大的优势； 3. 能够处理高维度数据，不用做特征选择。 ## 随机森林 Random Forest（随机森林）是 Bagging 的扩展变体，它在以决策树为基学习器构建 Bagging 集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机特征选择，因此可以概括随机森林包括四个部分： 1. 随机选择样本（放回抽样）； 2. 随机选择特征; 3. 构建决策树； 4. 随机森林投票（平均）。

OpenShift Data Foundation 4.12 # 使用 IBM Cloud 部署 OpenShift Data Foundation 使用 IBM 云部署 Red Hat OpenShift Data Foundation 的说明 Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) 使用 IBM 云部署 Red Hat OpenShift Data Foundation 的说明 ## 使开源包含更多 …… 3 对红帽文档提供反馈 …… 4 第 1 章 使用 IBM CLOUD 部署 OPENSHIFT DATA FOUNDATION …… 5 1.1. 在 IBM CLOUD PUBLIC 上部署 …… 5 1.2. 在 IBM CLOUD SATELLITE 上部署 …… 5 ## 使开源包含更多 红帽致力于替换我们的代码、文档和 Web 属性中存在问题的语言 点 Submit Bug。 Red Hat OpenShift Data Foundation 4.12 支持在连接的环境中在 IBM Cloud 集群上部署 Red Hat OpenShift。 ## 第 1 章 使用 IBM CLOUD 部署 OPENSHIFT DATA FOUNDATION 您可以将 Red Hat OpenShift Data Foundation 用于在 IBM 云中

/b/7b7bf95ae20a9c3c3e8c87b74205eac1/p1_1.jpg) # Red Hat OpenShift Container Storage 4.6 ## 以外部模式部署 OpenShift Container Storage 如何安装和配置您的环境 Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) 如何安装和配置您的环境 Enter your first 有关安装 Red Hat OpenShift Container Storage 4.6 使用外部 Red Hat Ceph Storage 集群的说明，请参阅本文档。 ## 目录 第1章 以外部模式部署概述 ..... 3 第2章 为基于 RED HAT ENTERPRISE LIUNX 的节点上的容器启用文件系统访问 ..... 4 第3章 安装 RED HAT OPENSHIFT CONTAINER ## 第1章 以外部模式部署概述 Red Hat OpenShift Container Storage 可以使用外部托管的 Red Hat Ceph Storage (RHCS) 集群作为存储供应商。此部署类型支持裸机和用户置备的 VMware 环境。如需更多信息，请参阅规划部署。 有关如何安装 RHCS 4 集群的说明，请参阅安装指南。 按照以下步骤，以外部模式部署 OpenShift Container