如果想从头学起Cypress,可以看下面的系列文章哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1768839.html 常见的环境变量设置方式 可参考这篇文章:https://www.cnblogs.com/poloyy/p/13056393.html 前言 里面写的设置方式针对的是单个环境 但实际项目可能会存在多个环境(开发.测试.预发.生产),不同环境的环境变量就会不一样 如果还是单纯只用上面讲到的方式,切换不同环境时,还得手动修改环境变量,极其不方便

前言 前阵子,公司的hadoop从hadoop1.02升级到hadoop2.4.1,记录下升级的步骤和遇到的问题,和大家分享,希望别人可以少走一些弯路 技术选型 当前使用版本:     apache hadoop 1.0.2      hive 0.10  升级目标版本     Apache hadoop 2.4.1     Hive 0.13 升级风险点 Hdfs的升级Hadoop升级最主要是hdfs的升级,hdfs的升级是否成功,才是升级的关键,如果升级出现数据丢失,则其他升级就变的毫无意义

通过HomeBrew安装 brew install yarn 升级yarn brew upgrade yarn 查看版本 yarn -v 1.15.2

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由@edwinhzhang发表于云+社区专栏 FairScheduler是yarn常用的调度器,但是仅仅参考官方文档,有很多参数和概念文档里没有详细说明,但是这些参明显会影响到集群的正常运行.本文的主要目的是通过梳理代码将关键参数的功能理清楚.下面列出官方文档中常用的参数: yarn.scheduler.fair.preemption.cluster-utilization-threshold The utilization thr

cypress 包含的特性 端到端测试 集成测试 单元测试 安装 yarn add cypress --dev 运行测试项目 初始化项目 yarn init -y 安装cypress yarn add cypress --dev 配置npm script { "name": "first", "version": "1.0.0", "main": "index.js", "li

创建: 2019/04/06  安装 mac brew install yarn  升级 brew upgrade yarn 确认是否成功 yarn --version  初始化项目 yarn init  添加依赖包 yarn add [package] yarn add [package]@[version] yarn add [package]@[tag] 将依赖项添加到不同依赖项类别中(不同环境) # devDependencies 开发环境下 yarn add [package] --d

The web has evolved. Finally, testing has too. 1. 简介 cypress 最近很火的e2e(即end to end(端到端))测试框架,它基于node js,Jquery的一些用法他里面也可以通用. 参考资料:官网,github,API详解参考 2. 环境准备 2.1  VSCode安装,参考这里,直接根据平台下载安装. 2.2  Cypress安装,参考这里 2.3  第一个脚本(样例) /// <reference types="Cypr

不很久不很久以前 据说某家公司有两位前端,天天撸bug,为啥嘞?只怪测试MM倾人国,轻语哥哥有bug.✧(๑•̀ㅂ•́)و✧ 可是最近两位有点犯愁 Σ(っ °Д °;)っ.测试MM有几次提了紧急bug,都在旁边鼓励他们改bug了,可是线上bug重现排查比较麻烦,而且改了后还发现没改好,惹得测试MM潸然泪下,好生埋汰.怎么办呢? 前端君666某天发现了E2E测试神器cypress后,暗中偷练神功,改bug越来越6,测试MM每天笑着对他说,666你真6,MM好喜欢呀(๑•́ ₃ •̀๑) 另一位前端

如果想从头学起Cypress,可以看下面的系列文章哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1768839.html 系统要求 Cypress 是一个被安装在你电脑上的桌面应用,你的操作系统需要满足如下条件才能正常安装 Mac OS 10.9+(仅提供64位二进制文件) Linux Ubuntu 12.04+, Fedora 21, Debian 8的64位二进制文件 Windows 7+ 下载 Cypress 当前支持如下版本的下载: Windows

如果想从头学起Cypress,可以看下面的系列文章哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1768839.html 前言 前面也介绍过 Cypress 命令行,先来看看它的语法格式 cypress <command> [options] command:必选参数,可以是:open.run.install.verify.cache.help.version options:可选参数,不同 command 有不同的 options cypress ope

如果想从头学起Cypress,可以看下面的系列文章哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1768839.html 重试的介绍 学习前的三问 什么是重试测试 为什么重试很重要 如何使用重试 为什么要重试 使用 Cypress 进行自动化测试时,仍然会存在一些难以验证的行为,并使得测试变得不稳定(不可靠) 有时会由于不可以预测的情况(如,外部依赖项中断,随机网络错误等)而导致测试失败 其他导致不可靠测试的因素 前端动画 API 调用 测试服务器/数据库的

vivo 互联网大数据团队-Lv Jia Hadoop 3.x的第一个稳定版本在2017年底就已经发布了,有很多重大的改进. 在HDFS方面,支持了Erasure Coding.More than 2 NameNodes.Router-Based Federation.Standby NameNode Read.FairCallQueue.Intra-datanode balancer 等新特性.这些新特性在稳定性.性能.成本等多个方面带来诸多收益,我们打算将HDFS集群升级到HDFS 3.x

ERROR: root@debian:/home/test/keygen-radio-master/scripts# npm install -g yarn npm WARN engine yarn@1.9.4: wanted: {"node":">=4.0.0"} (current: {"node":"0.10.29","npm":"1.4.21"}) /usr/local/bi

  背景 注意:      此方案仅适合已经自行搭建私有仓库的用户使用      如非必要,尽可能使用软件开发云或其他服务提供的镜像站,避免此类特殊处理(会导致仓库维护成本增加) 场景描述 YARN构建中,如果使用了cypress包,会出现如下的下载过程 1. 从npm仓库下载 cypress.tgz : npm http fetch GET 200 https://mirrors.huaweicloud.com/repository/npm/cypress/-/cypress-3.1.4.tg

Npm i -g yarn 第一步,先查看本机node.js版本: `$ node -v` 第二步,清除node.js的cache: `$ sudo npm cache clean -f` 第三步,安装 n 工具,这个工具是专门用来管理node.js版本的,别怀疑这个工具的名字,是他是他就是他,他的名字就是 "n" `$ sudo npm install -g n` 第四步,安装最新版本的node.js `$ sudo n stable` 第五步,再次查看本机的node.js版本: `

Yarn 原理介绍 大纲: Hadoop 架构介绍 YARN 产生的背景 YARN 基础架构及原理   Hadoop的1.X架构的介绍   在1.x中的NameNodes只可能有一个,虽然可以通过SecondaryNameNode与NameNode进行数据同步备份,但是总会存在一定的时延,如果NameNode挂掉,但是如果有部份数据还没有同步到SecondaryNameNode上,还是可能会存在着数据丢失的问题.   包含两层: Namespace l 包含目录.文件以及块的信息 l 支持对Na

Spark on YARN的原理就是依靠yarn来调度Spark,比默认的Spark运行模式性能要好的多,前提是首先部署好hadoop HDFS并且运行在yarn上,然后就可以开始部署spark on yarn了,假设现在准备环境已经部署完毕,这里是在CDH 环境下部署Spark 除了上面的环境准备,安装Spark前,还应该保证Scala正常安装,基于Scala的情况下,就可以开始部署Spark了, 首先还是解压Spark,安装位置就是/bigdata/spark -bin-hadoop2..t

  Hadoop-1.2.1到Hadoop-2.6.0升级指南   作者 陈雪冰 修改日期 2015-04-24 版本 1.0     本文以hadoop-1.2.1升级到hadoop-2.6.0 ZKFC 模式,Centos 6.4, jdk 1.7.0_60环境为例. 服务器:test23,test24,test25, 原Hadoop-1.2.1的机器分布情况: Test23: NameNode.JobTracker.SecondaryNode Test24:Datanode,TaskTra

npm-check 能够自动检索npm包版本,并且提供交互操作界面: 有以下功能: 1.告诉你那些依赖已经过时: 2.在你决定升级时,给你提供依赖包的文档: 3.提示某个依赖没有被你使用: 4.支持全局安装模块,-g: 5.交互式升级介面,减少输入和输入错误的情况,-u: ... 安装方法: $ npm install -g npm-check 使用方法: # 更新全局依赖 $ npm-check -gu # 更新当前项目依赖 $ npm-check -u通过 npm-check 检查后: 敲一

日常运维 升级 问题处理方法 日常运维 进程管理 由于配置文件的更改,需要重启生效, 或者是进程自己因某种致命原因终止, 或者发现进程工作出现异常等情况下,需要进行手动进程的关闭或启动, 或者是增删节点过程中的需要, 进程的关闭与启动,使用 hadoop-daemon.sh start|stop datanode/namenode/journalnode/zkfc yarn-daemon.sh start|stop nodemanager/resourcemanager 检查进程是否完成关闭:

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 原hadoop的MapReduce框架图 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作. TaskTracker 是 Ma