我为我的Java应用程序运行./gradlewproguard--debug来检查为什么它没有在数小时内完成，这就是我所看到的:17:14:11.431[INFO][system.out]Optimizing...17:14:13.537[DEBUG][org.gradle.process.internal.health.memory.MemoryManager]EmittingOSmemorystatusevent{Total:8589934592,Free:2029916160}17:14:13.538[DEBUG][org.gradle.launcher.daemon.serve
我写了一个类classtest1{voidfoo(){}}还有一个有很多try和finally语句什么都不做的类:classtest2{voidfoo(){try{}finally{}try{}finally{}try{}finally{}try{}finally{}try{}finally{}}}使用javac(sun-jdk-1.6.0.37,linux-3.8.13-amd64)编译它们并与od比较文件。test1.class000000006614307154102016306256407216302006100517307301200000200645570201440675
我有以下代码:privatefinalList>slaves;publicvoidupdateOrdering(){//removesvoidweakreferences//andensuresthatweakreferencesarenotvoided//duringsubsequentsortListunwrapped=unwrap();assertunwrapped.size()==this.slaves.size();//****couldbereimplementedwithoutusingunwrap()****Collections.sort(this.slaves,CM
我尝试在spark任务中使用lambda表达式，它抛出“java.lang.IllegalArgumentException:无效的lambda反序列化”异常。当代码类似于"transform(pRDD->pRDD.map(t->t._2))"时会抛出此异常。代码片段如下。JavaPairDStreamaggregate=pairRDD.reduceByKey((x,y)->x+y);JavaDStreamcon=aggregate.transform((Function,JavaRDD>)pRDD->pRDD.map((Function,Integer>)t->t._2));Java
我正在构建用于检测欺诈ATM卡交易的实时处理。为了有效地检测欺诈，逻辑需要卡的最后交易日期，每天(或最近24小时)的交易金额总和其中一个用例是，如果在该国家/地区的最后一次交易超过30天后在本国境外进行的卡交易，则发送可能存在欺诈的警报因此尝试将Spark流式处理视为一种解决方案。为了实现这一点(可能我缺少关于函数式编程的想法)下面是我的伪代码stream=ssc.receiverStream()//inputreceivers1=stream.mapToPair()//createskeywithcardandtransactiondateasvalues2=stream.reduc
我无法理解Java中的Spark函数实现。Thedocumentation给出了三种在map和reduce中使用函数的方法:通过lambda通过实现Function和Function2的内联类通过实现Function和Function2的内部类问题是我无法使2.和3.工作。例如，这段代码:publicintcountInline(Stringpath){Stringmaster="local";SparkConfconf=newSparkConf().setAppName("charCounterInLine").setMaster(master);JavaSparkContextsc
关闭。这个问题需要detailsorclarity.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？通过editingthispost添加细节并澄清问题.关闭8年前。Improvethisquestion在JavaREST服务性能测试中，我得到了一个意想不到的模式:在每次调用中始终创建和返回相同值对象的方法比仅返回存储在类或对象字段中的值对象的另一个版本运行得更快。代码:@POST@Path("inline")publicResponseinline(Strings){returnResponse.status(Status.CREATED).build();}privatestaticfinal
这是我的规范:Cassandra版本:3.0.0操作系统:MacOSXYosemite10.10.5Spark版本:1.4.1上下文:我在Cassandra中创建了一个键空间“movies”和一个表“movieinfo”。我已经按照post的指导安装并组装了一个jar文件。我编写了一个小脚本(如下)来测试我的连接:scala>sc.stopscala>importcom.datastax.spark.connector._importcom.datastax.spark.connector._scala>importorg.apache.spark.SparkConfimportorg
基于逃逸分析的优化是Proguard的一项计划功能。同时，是否有像proguard这样的现有工具已经进行了需要逃逸分析的优化？ 最佳答案 是的，我认为Sootframework执行逃逸分析。 关于java-具有逃逸分析的静态Java字节码优化器(如混淆器)？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/3018058/
我正在尝试编写一个简单的流处理Spark作业，它将获取消息列表(JSON格式)，每条消息属于一个用户，计算每个用户的消息并打印前十名用户。但是，当我定义Comparator>来对减少的计数进行排序时，整个事情都失败了，并抛出了java.io.NotSerializableException。我对Spark的Maven依赖:org.apache.sparkspark-core_2.9.30.8.0-incubating我正在使用的Java代码:publicstaticvoidmain(String[]args){JavaSparkContextsc=newJavaSparkContext
