一.事物,思考时间,检查点,集合点 1.事务 lr里面的事物是lr运行脚本的基础.lr里面 要测试的三个维度都以事物为单位,所以一定要有事物.事务的概念贯穿loadrunner的使用,比如我们说的响应时间其实是事务的的相应时间;tps,每秒中处理的事务数.当脚本跑完之后没有响应时间,导致此种情况之一 ...
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2020-03-26 13:44:22
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一开始设置了默认pytest运行，依然不生效，解决方法如下： 1.修改默认运行的test runner pycharm-preferences-搜索pytest 修改default test runner,点击ok； 2.此时运行pytest的测试用例仍旧没有输出结果 检查 点击-号 修改templ ...
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2020-03-26 10:49:39
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一致性检查点（checkpoint） 从检查点恢复状态 Flink检查点算法 保存点（save point） 1. 一致性检查点（checkpoint） Flink--有状态的流式处理 如上图sum_even （2+4），sum_odd（1 + 3 + 5），5这个数据之前的都处理完了，就出保存一个 ...
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2020-03-26 01:08:45
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1.瀑布模型： 项目计划->需求分析->软件设计->程序开发->软件测试->集成维护 优点：①强调需求、计划的作用②前一阶段完成后，只需要关注后续阶段③为项目提供按阶段划分的检查点，里程碑清晰④文档规范 缺点：①难以适应需求频繁变化②强制的里程碑、完成时间点③项目周期后段才能看到结果④文档工作量大 ...
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2020-03-14 23:48:31
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1，栈溢出问题，主要原因：每个RDD会存储他的祖先，以便发生错误的时候，能够利用这种关系再次生成。算法类的spark程序，因为会迭代很多次，这种关系会变得很巨大，引发栈溢出问题 * 设置检查点 val sc = new SparkContext(conf) sc.setCheckpointDir(" ...
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2020-02-28 18:55:18
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基础配置 高可用部分 容错和检查点配置 Flink集群安全配置 Zookeeper安全配置 ...
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2020-02-22 09:49:40
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At most Onece：最多一次，如果算子处理事件失败，事件将不再尝试该事件。 At Least Onece：至少一次，如果算子处理事件失败，算子会再次尝试该处理事件，直到有一次成功。 Exactly Once：严格一次，通常有两种方法实现： 1.分布式快照+状态检查点，思想就是对比检查点和分布 ...
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2020-02-21 14:26:40
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RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存，默认情况下 persist() 会把数据以序列化的形式缓存在 JVM 的堆空间中。 但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD的计算结果将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。 示例如下： d ...
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2020-02-20 18:41:28
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背景 unittest支持各种断言方法。 断言列表 官方文档 方法检查点 assertEqual(a, b) a == b assertNotEqual(a, b) a != b assertTrue(x) bool(x) is True assertFalse(x) bool(x) is Fals ...
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2020-02-10 13:26:17
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