使用embeddedh2datasource进行集成测试的Spring配置是什么样的？以及，可选的，JUnit？我第一次尝试使用SingleConnectionDataSource基本上可以工作，但在更复杂的测试中失败了，在这些测试中您需要同时进行多个连接或暂停事务。我认为tcpbasedservermode中的h2可能也可以，但这可能不是内存中临时嵌入式数据库的最快通信模式。有哪些可能性及其优点/缺点？另外，您如何创建表/填充数据库？更新:让我们指定一些对此类测试很重要的具体要求。数据库应该是临时的并且在内存中出于速度要求，连接可能不应该使用tcp如果我可以在调试过程中使用数据库工具
我无法确定是否可以使用opentsdb来存储车辆GPS数据例如。vehicleId、时间戳、纬度、经度opentsdb是这个的理想选择还是我应该使用Hbase。我见过很多将hbase用于gps数据的示例，例如。霍顿工厂的例子。但我还没有看到一个将opentsdb用于gps数据的示例。我的问题是，如果我们可以使用opentsdb来处理gps数据，那么它的表设计会怎样？ 最佳答案 OpenTSDB用于分析数据，在您的情况下是这样；位置、时间戳、在该位置看到的汽车数量。对于一辆车，我认为你应该使用hbase，vehicleid作为rowk
我有一个hdfs目录，因为我有很多文件。这个目录正在获取连续数据。现在我正在尝试为该HDFS位置创建一个外部分区表，如下所示，createexternaltablesensor_data(sensor_namestring,alert_typestring,isvalid_alertboolean,valuestring,alert_generated_timebigint)partitionedby(mac_idstring)clusteredby(sensor_name)into13bucketsrowformatdelimitedfieldsterminatedby'|'line
Java代码:Stringcmd0="hive-e\"use"+hiveuser+";sethive.exec.compress.output=true;setmapred.output.compression.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec;setmapreduce.job.queuename="+queue+";altertable"+"resident_tmp"+"addifnotexistspartition(weekday='"+"weekday=20170807"+"')location"+location+"\"";C
在测试我的ApacheSpark应用程序时，我想进行一些集成测试。出于这个原因，我创建了一个本地spark应用程序(启用了配置单元支持)，在其中执行测试。如何在每次测试后清除derbyMetastore，以便下一次测试再次拥有干净的环境。我不想做的是在每次测试后重新启动spark应用程序。是否有任何最佳实践可以实现我想要的？ 最佳答案 我认为为集成测试引入一些应用程序级逻辑打破了集成测试的概念。从我的角度来看，正确的方法是为每个测试重新启动应用程序。无论如何，我相信另一种选择是为每个测试启动/停止SparkContext。它应该清除
我正在尝试在Spark上运行一些转换，它在集群(YARN、linux机器)上运行良好。但是，当我尝试在本地计算机(Windows7)上运行单元测试时，出现错误:java.io.IOException:Couldnotlocateexecutablenull\bin\winutils.exeintheHadoopbinaries.atorg.apache.hadoop.util.Shell.getQualifiedBinPath(Shell.java:318)atorg.apache.hadoop.util.Shell.getWinUtilsPath(Shell.java:333)ato
项目场景：使用Ubuntu系统进行开发问题描述这两天跟着一门网课学把html的网页部署到云服务器，于是租了个Ubuntu云服务器，照着网课的代码去执行，然后一直出现这个问题，各种包都找不到，以及之前用Ubuntu的时候也出现过这个问题，从网上搜了30个中文的回答，解决方案大抵一致，全都试了一遍无果，于是开始利用google搜索引擎，还有bing搜索的国际版（全英文），然后令我大吃一惊，第一个搜索到的内容就成功解决了我的问题！不得不说，计算机的问题还得是用google搜索，或者bing国际版，去看英文的回答比较准确，为什么呢，因为一是中文的回答大多都是转载，内容雷同较高，虽然能解决我们平时的大部
谁能解释一下使用MR-Unit进行单元测试MR作业与使用JUnit和Mockito相比有什么好处？具体来说，有哪些事情是我可以用JUnit做而不能做的，或者更难做？我的想法是将所有逻辑从映射器/缩减器转移到帮助器类，并且只验证是否在模拟上调用了适当的方法。为什么要使用MR-Unit？ 最佳答案 我认为mrunit为您提供的最重要的东西是用于测试mapreduce作业的DSL。单元测试应该是关于可读性和讲述故事的，因此如果您有一个适合该领域的API，那么编写测试和稍后理解它们会变得更容易。另一件可能同样重要的事情是它提供了比JUnit
在Windows中，当我启动pysparkshell时，出现错误:2019-04-2008:11:34ERRORShell:397-Failedtolocatethewinutilsbinaryinthehadoopbinarypathjava.io.IOException:Couldnotlocateexecutablenull\bin\winutils.exeintheHadoopbinaries.但是，在那个错误之后，我的pysparkshell可以正常启动，并且我可以毫无问题地运行pyspark并在其上运行代码。但是，我每次都会收到此错误，但我不确定如何摆脱它。我已经正确设置了
我正在尝试使用MRUnit为我的hadoop作业实现单元测试.对于我自己的Writable，断言在withOutput(K2k2,V2v2)失败。我已经尝试覆盖Object的equals(Objecto)方法，但这没有帮助。当两个Writable实际上相同时，有什么想法可以告诉MRUnit吗？ 最佳答案 为了使runTest()成功，必须覆盖inthashCode()。 关于unit-testing-MR单元:Testsfailwithcustomwritable，我们在StackOve
