1.配置jenkins的sonarqube和token 2.增加代码检查的pipeline的质量门禁语法 pipeline { agent any stages{ stage('拉取git代码'){ steps{ checkout([$class: 'GitSCM', branches: [[name: '*/dev']], userRemoteConfigs: [[credentialsId: '
Jenkins Pipeline远端触发构建 Pipeline Script from SCM流水线 在jenkins的UI界面编写Pipeline代码，很不方便脚本维护，建议把Pipeline脚本放到项目中（一起进行版本控制） 1.在项目根目录建立jenkinsfile文件，把写在jenkins流水线中的内容复制到该文件中 把Jenkinsfile上传到GitLa
摘要：pipeline是参数化构架的，并且想在pipeline中sh命令中使用参数 代码块： pipeline{ parameters { string defaultValue: 'AMD-desktop', name: 'node_name' string defaultValue: 'test_cmd/test_version.py', name: 'feature' }
三天学会网络爬虫之Day02 第一章 课程计划第二章 2. WebMagic介绍2.1. 架构介绍2.1.1. WebMagic的四个组件2.1.2. 用于数据流转的对象 2.2. 入门案例2.2.1. 加入依赖2.2.2. 加入配置文件2.2.3. 案例实现 第三章 WebMagic功能3.1. 实现PageProcessor3.1.1. 抽取元素Select
持续集成 1. 概述 持续集成（Continuous integration，简称 CI）指的是，频繁地（一天多次）将代码集成到主干 持续集成的目的，就是让产品可以快速迭代，同时还能保持高质量。它的核心措施是，代码集成到主干之前，必须通过自动化测试。只要有一个测试用例失败，就不能集成 通过持续集成，团队可以快速的
container 属于Castled api 后端服务，后端包含了任务调度，db 迁移，有几个服务是比较重要的 主要是pipelineservice，ExternalAppService，WarehouseService，而且官方还提供了一套基于events 的处理 主要包含PipelineEvent,CastledEvent,其他的主要是基于dropwizard 开发的rest api 了，整
文章目录 前言1. nio中的accept回顾2. netty中的accept流程1. int localRead = doReadMessages(readBuf)2. pipeline.fireChannelRead(readBuf.get(i))1. childGroup.register(child).addListener(new ChannelFutureListener() 3. netty 中的 read 流程 前言 笔记基于
随着项目研发规模的扩大，无论是打包编译的需求，还是测试任务的广度深度都在与日俱增。面对越来越高频的“发版-测试-反馈”的工期，如何在每个工作环节上提升研发效率，最大程度地发挥整个研发团队的生产力，并最终可按时交付版本，是大家都在努力的方向。 当下游戏团队面临的研发
scrapy的Pipeline类不可使用yield 业务需求在scarpy的pipeline中处理过数据后再生成新的Request。但如果直接再Pipeline类的process_item方法中yield Request，会导致爬虫执行直接跳过该Pipeline，连个报错都看不到。 排查发现是yield使该函数的调用的返回值成为生成器，而不是相关返回
使用JENKINS_NODE_COOKIE=dontkillme防止衍生进程被杀死，注意这是流水线项目的操作！！！ 示例： stage('部署jar包') { steps { withEnv(['JENKINS_NODE_COOKIE=dontkillme']){ # 最重要的操作 echo '部署jar包' sh '''cp ruoyi-admin/target/platform.jar /u
Nvidia Deepstream极致细节：3. Deepstream Python RTSP视频输出显示 此章节将详细对官方案例：deepstream_test_1_rtsp_out.py作解读。deepstream_test_1_rtsp_out.py的主要作用是可以输入rtsp格式的视频流。当我们成功运行了这个Python文件后，我们在屏幕上并不会看到视频，但是，系
1、Pipeline 是什么 Jenkins Pipeline 实际上是基于Groovy实现的CI/CD领域特定语言（DSL），主要分为两类，一类叫做Declarative Pipeline，一类叫做Scripted Pipeline。 1.1 Declarative Pipeline Declarative Pipeline 体验上更接近于我们熟知的 travis CI的 travis.yml，通过声明自
原文：https://odetocode.com/blogs/scott/archive/2013/04/08/webapi-tip-8-working-with-tasks.aspx Message handlers in the WebAPI feature a single method to process an HTTP request and turn the request into a response. SendAsync is the method name, and follow
一，引言 Azure Pipeline 管道是一个自动化过程；但是往往我们由于某种原因，需要在多个阶段之前获得批准之后再继续下一步流程，所以我们可以向Azure Pipeline 管道添加审批！批准流程可帮助我们进一步控制自己的管道；我们可以控制管道内特定阶段的 Step 开始，通过审批，并决定 Azure Pipel
当时想实践一下Pipeline的构建。 未能实现的原因主要是在于 1. ClickHouse架构认识不足。 2.CMakeLists.txt 功力不足。 各占一半一半。 参见虎哥的博客: https://bohutang.me/2020/06/11/clickhouse-and-friends-processor/ 1. Source 12345678
一：输入插件（input） 输入插件地官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/input-plugins.html 下面将举例说明： 标准输入读取文件读取TCP网络数据 1 标准输入（stdin） 在控制台打helloworld（stdin{}），回车就会在当前控制台进行输出（codec=>rubydebug ） input{ stdi
详细步骤解析： List itemclient发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传； client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上； NameNode根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配，返回可用的Da
前言：该系列文章，围绕持续集成：Jenkins+Docker+K8S相关组件，实现自动化管理源码编译、打包、镜像构建、部署等操作；本篇文章主要描述流水线集成K8S用法。 一、背景描述 分布式服务的部署是一个复杂的流程，当容器应用存在几十甚至上百的时候，用手动的方式部署显然难度过高，借助Kubernete
一. 概述 最近有一个爬虫相关的需求，需要使用 scrapy 框架来爬取数据，所以学习了一下这个非常强大的爬虫框架，这里将自己的学习过程记录下来，希望对有同样需求的小伙伴提供一些帮助。 本文主要从下面几个方面进行介绍： 我的学习过程 需求分析 搭建项目 编写代码实现需求 部署爬虫项目
本文主要从网上收集，贴这里是为自己查看方便。原文：https://blog.piasy.com/2018/05/24/WebRTC-Video-Native-Journey/index.html 通过这次的源码分析，我们可以看到 WebRTC 是如何设计 VCM (Video Coding Module) 这个跨平台视频处理模块的结构的。 首先这个模块包括采集、编码
在测试的立场上，希望开发编写的代码都是经过开发的单元测试的，但是事实上，这中间总是存在理想和现实的差距，既然如此，我们何不来开发部署环境后，对服务进行自动化测试验证了。整体的设计思路就是开发编写的代码，使用Dockerfile构建成镜像文件，然后使用docker-compose自动化启动镜像文件，下
最近一段时间，log4j吸引了大家的眼球，而一些大公司用的一个值得笔记的软件，就浮出水面。 公司基本依赖这个软件，加上pipeline的扫描，实现了快速检测漏洞的体系。 这个软件是收费的，看样子价格不菲，赚钱的公司。 这个公司赚钱的地方就是信息。
前言：该系列文章，围绕持续集成：Jenkins+Docker+K8S相关组件，实现自动化管理源码编译、打包、镜像构建、部署等操作；本篇文章主要描述流水线集成Docker用法。 一、背景描述 微服务架构是当前主流的技术选型，在业务具体落地时，会存在很多业务服务，不管是在开发、测试、上线的任意节点中，如
gitlab 多工程的pipeline 文献： https://www.kancloud.cn/apachecn/gitlab-doc-zh/1948835 https://docs.gitlab.com/ee/ci/pipelines/multi_project_pipelines.html 遗留问题点 是否可以触发mr是否可以等待子流水线运行结束，也就是控制串型或者并行 【好像可以使用 strategy:
前言 应该是首发原创，网上没搜到。 总体的逻辑是：数据导入----tpot自动化机器学习挑选最适合的模型和数据预处理思路----转换为sklearn代码----通过sklearn2pmml库转换为pmml模型----通过jpmml库调用pmml模型实现在java中部署。 好像看起来很简单，但是实际处理中问题不少，且在外
