中国信息通信研究院自2015年逐步在数据库领域开展技术研究、标准编制、评测评估、政策支撑、生态建设等工作，目前已成为国家在数据库领域最重要的支撑单位，也是国内最权威的第三方数据库评测评估体系。6月23日-24日，多位评审专家通过对12家企业14个产品的19个项目进行严格评测，中国信息通信研究院公布了第十四批“可信数据库”评测结果，爱可生SQLe顺利完成SQL质量管理平台分级能力评测。 SQL质量管
作为研发流程中的一环，测试环节的重要性不亚于产品研发，那么今天 Gitee 推荐的就是有测试需求的开发者们，下面八款开源项目中包含了自动化测试平台、热数据探测框架、接口响应模拟系统以及 API 接口调试工具等，希望对在寻找测试工具的你有所帮助。1.LuckyFrameWeb项目作者：seagull开源许可协议：AGPL-3.0项目地址：https://gitee.com/seagull1985/L
Spark Sql性能测试及调优目录(?)[+]内存不足时group by操作失败。正常应该速度变慢，而不是失败，因为还有磁盘可用错误日志：Task：java.io.IOException: Filesystem closed atorg.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.checkOpen(DFSCl
1.分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。SparkSQL出现的原因：为了替代Mapreduce，解决Mapreduce计算短板。SparkSQL的起源与发展：Hadoop刚开始出来的时候，使用的是hadoop自带的分布式计算系统MapReduce，但是MapReduce的使用难度较大，所以就开发了Hive，Hive编程用的是类SQL的HQL的语句，这样编程的难度就大
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2023-08-24 23:09:27
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前言配置的虚拟机为Centos6.7系统，hadoop版本为2.6.0版本，先前已经完成搭建CentOS部署Hbase、CentOS6.7搭建Zookeeper和编写MapReduce前置插件Hadoop-Eclipse-Plugin 安装。在此基础上完成了Hive详解以及CentOS下部署Hive和Mysql和Spark框架在CentOS下部署搭建。Spark的组件Spark SQL的部署：Sp
# Spark SQL项目简介及实例
## 1. 项目背景
在大数据时代，处理海量数据成为了一项重要任务。Spark SQL作为Apache Spark的一个组件，提供了一种用于结构化数据处理的高性能、分布式查询引擎。它通过将数据加载到分布式内存中，利用强大的SQL查询功能和优化技术，使得开发人员可以方便地使用SQL语句来处理大规模数据集。
## 2. 项目目标
本项目的目标是使用Spar
原创
2023-08-31 10:53:48
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一、简介Spark SQL是Spark中处理结构化数据的模块。与基础的Spark RDD API不同，Spark SQL的接口提供了更多关于数据的结构信息和计算任务的运行时信息。在Spark内部，Spark SQL会能够用于做优化的信息比RDD API更多一些。Spark SQL如今有了三种不同的API：SQL语句、DataFrame API和最新的Dataset API。不过真正运行计算的时候
# Spark SQL 本地测试
在大数据处理领域，Spark SQL 是一个十分强大的工具，它能够让我们通过 SQL 查询语言来操作分布式数据集。在实际应用中，我们通常会在集群环境下运行 Spark SQL 任务，但是在开发和调试阶段，我们也可以选择在本地进行测试。本文将介绍如何在本地环境下测试 Spark SQL 任务，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保已经
一、 前言 测试是保证产品质量的关键环节，不论是从开发人员开始的单元测试，集成测试，到测试人员的系统测试，产品的需求测试，客户的验收测试，都是为了保证产品能够更健壮的在市场上服务于用户，但是测试的整个工作和过程并不像开发的工作一样有一个产品的产出，所以更大程度上增加了对测试工作质量的考核，也就造成了
原创
2021-07-22 11:29:17
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精准测试之项目案例实战大剖析一、 前言测试是保证产品质量的关键环节，不论是从开发人员开始的单元测试，集成测试，到测试人员的系统测试，产品的需求测试，客户的验收测试，都是为了保证产品能够更健壮的在市场上服务于用户，但是测试的整个工作和过程并不像开发的工作一样有一个产品的产出，所以更大程度上增加了对测试工作质量的考核，也就造成了对产品测试完成后无法
原创
2015-12-29 18:02:36
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去年产品要求上传txt文件来实现批量上传用户名单这一块，这回产品直接把txt文件放ftp了，要求后台管理系统也支持从ftp直接读取txt文件。其实就是在后台管理系统里的头图管理功能中加个ftp地址按钮，输入ftp以后确定，预期结果是和上传txt文件的按钮选择txt文本上
原创
2021-07-29 17:42:58
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今下午在课上没有将实验做完，课下进行了补充，最终完成。下面附上厦门大学数据库实验室中spark实验官网提供的标准答案，以供参考。 三、实验内容和要求1．Spark SQL 基本操作 将下列 json 数据复制到你的 ubuntu 系统/usr/local/spark 下，并保存命名为 employee.json。 { "id":1 ,"name":" Ella","age":36 }
# Spark SQL Benchmark测试方案
在大数据处理的世界中，Apache Spark 由于其高效的计算能力，成为了广泛使用的数据处理框架。Spark SQL 是 Spark 中用于处理结构化数据的模块，它提供了强大的数据操作能力和高效的查询性能。为了确保 Spark SQL 的性能和稳定性，我们需要进行定期的基准测试（Benchmark）。本文将介绍如何制定一套有效的 Spark
实验指导：17.1 实验目的1． 了解Spark SQL所能实现的功能；2． 能够使用Spark SQL执行一些sql语句。17.2 实验要求1． 能在实验结束之后完成建立数据库，建立数据表的数据结构；2． 建立数据表之后能在Spark SQL中执行SQL语句进行查询；3． 练习怎么向Spark SQL中导入数据。17.3 实验原理Spark SQL用于以交互式方式编写并执行Spark SQL，且
作者：京东云质量部背景随着前端技术发展，已经转变为数据绑定为主流的框架方式，与后端服务一样，前端代码实现也会涉及相互依赖，引用这些场景，那么应该如何准确的评估前端代码改动的影响范围？依赖开发评估？依靠经验评估？或者直接前端自动化全回归？手工测试全回归？显然以上的策略都不是最优策略，本文叙述了通过对前端代码进行静态分析，找到改动文件影响的功能范围，从实现了一种前端精准测试的思路。如何进行精准分析前端
原创
2022-12-07 13:44:59
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Spark SQL 1.2运行原理case class方式json文件方式 背景：了解到HDP也能够支持Spark SQL，但官方文档是版本1.2，希望支持传统数据库、hadoop平台、文本格式的整合处理 虚线表示还未实现。支持从现有Apache Hive表以及流行的Parquet列式存储格式中读取数据，数据源API通过Spark SQL提供了访问结构化数据的可插拔
一、怎样的技术•百度百科：精准测试是一套计算机测试辅助分析系统。精准测试的核心组件包含的软件测试示波器、用例和代码的双向追溯、智能回归测试用例选取、覆盖率分析、缺陷定位、测试用例聚类分析、测试用例自动生成系统，这些功能完整的构成了精准测试技术体系。 •其他定义精准测试是中国自己有知识产权的完全的理论体系，它同时关注功能点和代码相关逻辑这样一个方法论，是一种灰盒的测试模式。最开始在2014年的国际软
