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基于Docker的开发模式驱动持续集成落地实施

11月30日,资深质量优化专家陈能技老师,在【DBA+社群】中间件用户组进行了一次主题为“基于Docker的开发模式驱动持续集成落地实施”的线上分享。小编特别整理出其中精华内容,供大家学习交流。同时,也非常感谢陈能技老师对DBA+社群给予的大力支持。 嘉宾简介 资深质量优化专家,12年软件测试与质量管理经验 《软件性能测试诊断分析与优化》等多本IT畅销书作者 演讲实录 今天主要交流的主题是基于Docker的开发模式如何驱动持续集成落地实施,这里会涉及两个主要的话题,一个是所谓Docker的开发模式是怎样的,与传统的开发模式有什么区别;另外一个是持续集成作为敏捷开发的最佳实践,结合Docker来实施会有什么样的效果,会不会有更好的促进作用,尤其是在传统企业中实施。 也希望跟大家一起交流一下关于Docker的一些具体实施问题、实施经验。 首先我们来看看,在传统的开发运维模式下,会存在哪些问题。我稍微归纳总结了一下,大概会有以下三个问题: 从需求到版本上线中间是个黑箱子,风险不可控 开发设计时未过多考虑运维,导致后续部署及维护的困难 开发各自为政,烟囱式开发,未考虑共享重用、联调,开发的...

Spark随谈(一)—— 总体架构

Spark是一个小巧玲珑的项目,由Berkeley大学的Matei为主的小团队所开发。使用的语言是Scala,项目的core部分的代码只有63个Scala文件,充分体现了精简之美。 Spark之依赖 (1)Map Reduce模型 作为一个分布式计算框架,Spark采用了MapReduce模型。在它身上,Google的Map Reduce和Hadoop的痕迹很重,很明显,它并非一个大的创新,而是微创新。在基础理念不变的前提下,它借鉴,模仿并依赖了先辈,加入了一点改进,极大的提升了MapReduce的效率。 使用MapReduce模型解决大数据并行计算的问题,带来的最大优势,是它和Hadoop的同属一家人。因为同属于MapReduce并行编程模型,而不是MPI和OpenMP其它模型,因此,复杂的算法,只要能够以Java算法表达,在Hadoop上运行的,就能以Scala算法表达,在Spark上运行,而速度有倍数的提升。相比之下,在MPI和Hadoop算法之间切换,难度就大多了。 (2)函数式编程 Spark由Scala写就,而支持的语言亦是Scala。其原因之一就是Scala支持函数式编程...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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