Advertisement

spark-core_2.11-1.5.2.log.jar

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
spark-core_2.11-1.5.2.log.jar 是一个专为Apache Spark 1.5.2版本设计的日志处理jar包,适用于Scala 2.11编译环境。它集成了Spark核心库,并提供了日志记录功能。 spark-core_2.11-2.0.0.jar比spark-core_2.11-1.5.2.jar少了org.apache.spark.Logging.class,因此将缺少的类放到spark-core_2.11-1.5.2.logging.jar中。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • spark-core_2.11-1.5.2.log.jar
    优质
    spark-core_2.11-1.5.2.log.jar 是一个专为Apache Spark 1.5.2版本设计的日志处理jar包,适用于Scala 2.11编译环境。它集成了Spark核心库,并提供了日志记录功能。 spark-core_2.11-2.0.0.jar比spark-core_2.11-1.5.2.jar少了org.apache.spark.Logging.class,因此将缺少的类放到spark-core_2.11-1.5.2.logging.jar中。
  • spark-assembly-1.5.2-hadoop2.6.0.jar包
    优质
    spark-assembly-1.5.2-hadoop2.6.0.jar是Apache Spark 1.5.2版本与Hadoop 2.6.0兼容的单个jar包,集成了Spark核心库及依赖项,便于部署和使用。 在Spark编程中使用的一个jar包是spark-assembly-1.5.2-hadoop2.6.0。
  • spark-assembly-1.5.2-hadoop2.6.0的jar包
    优质
    spark-assembly-1.5.2-hadoop2.6.0.jar是一个集成Apache Spark核心库和相关依赖项的单一JAR文件,适用于Hadoop 2.6.0环境下的大数据处理与分析任务。 在使用Scala开发Spark应用时会用到spark-assembly-1.5.2-hadoop2.6.0.jar包。
  • Quartz 1.5.2
    优质
    Quartz 1.5.2是一款强大的开源作业调度框架,用于在Java应用程序中实现任务的计划与执行。它支持复杂的调度需求和多种触发器类型,便于企业级应用集成和定制。 Quartz是一款开源的作业调度框架,它为Java应用程序提供了强大的任务调度能力。版本1.5.2是Quartz的一个早期版本,尽管现在已经有更新的版本,但了解这个版本可以帮助我们理解Quartz的基本工作原理和历史。 Quartz的核心功能在于允许开发者安排任务在特定时间执行。这些任务可以是简单的Java方法或复杂的业务逻辑,并且支持CRON表达式来创建基于时间的触发器(例如每天、每周或者每月的任务)。此外,它还支持简单触发器以设置定期重复的任务。 1. **任务与触发器**:在Quartz中,具体要执行的工作被称为Job。而Trigger则定义了何时启动这些工作。通过使用JobDetail和Trigger类可以分别定义一个具体的任务以及它的调度规则。 2. **调度器(Scheduler)**:作为管理组件的调度器负责管理和运行所有的Job和Trigger。开发人员可以通过Scheduler接口来添加、删除或修改Job与Trigger,并控制它们的工作状态。 3. **持久化能力**:Quartz 1.5.2版本已经具备了任务和触发器的持久化功能,即使应用重启后已安排的任务也不会丢失。它通过使用数据库等存储机制保存Job和Trigger的状态信息,确保服务的高可用性。 4. **并发与线程管理**:为了处理多任务并行执行的情况,Quartz利用了一个可调整大小的线程池来优化资源利用率,在负载较高的环境中这一点尤为重要。 5. **插件支持**:虽然相较于新版本提供的功能较少,但Quartz 1.5.2仍提供了一些基础扩展能力,例如邮件通知插件可以在任务完成后发送消息提醒。 6. **API与配置灵活性**:Quartz的API设计简洁明了,并可通过XML配置文件或程序化方式灵活地进行Scheduler设置。这使得它易于被开发者使用和定制。 总之,尽管在当前版本中可能无法满足所有现代应用的需求,但Quartz-1.5.2依然是一个基础而功能完备的任务调度框架,对于理解任务调度的基本概念与实现方法非常有帮助。在实际项目开发中我们通常会选择更新且更稳定的版本如Quartz 2.x或更高来获得更多的特性和支持。
  • Pellet-1.5.2.zip
    优质
    Pellet-1.5.2是一款OWL本体推理器,提供Java API及命令行接口进行语义网规则推断,适用于开发者构建智能应用和知识管理系统。 pellet-1.5.2.zip是一款优秀的推理机,适用于Protege等本体构建工具,我推荐给大家使用。
  • Java 3D 1.5.2
    优质
    Java 3D 1.5.2是Sun Microsystems开发的一款用于创建高性能3D图形和动画应用的API。它建立在Java AWT/Swing之上,支持复杂场景建模、真实感渲染及物理仿真等特性,助力开发者构建沉浸式虚拟现实体验。 Java3D 1.5.2 版本的 Windows 安装文件、源代码、API 文档以及示例源代码都包含在 Java3Dp1.5.2.rar 文件中,内容齐全,强烈推荐使用。
  • ONNXRuntime-1.5.2.jar
    优质
    ONNXRuntime-1.5.2.jar是微软公司开发的一款用于运行Open Neural Network Exchange (ONNX)模型的Java库,支持高效的机器学习和深度学习推理服务。 ONNX的Java包可以在POM文件中引入后进行试验,用于通过Java调用ONNX文件执行CPU模型推理。相关示例代码见ScoreMNIST.java,具体使用方法可参考官方文档中的Getting Started部分。
  • ONNXRuntime-1.5.2.zip
    优质
    ONNXRuntime-1.5.2是一款高效的开源推理引擎,支持深度学习模型以ONNX格式运行,加速机器学习应用部署与执行。此版本提供了性能优化和新功能增强。 ONNX Runtime 是微软开发的一个高性能推理引擎,用于执行已经训练好的深度学习模型,并封装在 onnxruntime-1.5.2.zip 压缩文件中。这个开源项目支持多种硬件平台,包括CPU、GPU和其他加速器,旨在优化模型的部署速度和效率。 该压缩包中的 ONNX Runtime 版本为 1.5.2,它可能包含以下组件: 1. **库文件**:运行时环境所需的动态或静态库。 2. **头文件**:开发者在编写与ONNX Runtime交互的代码时需要用到的接口定义。 3. **示例代码**:展示如何使用ONNX Runtime加载和执行模型的示例程序。 4. **文档**:包含API参考、教程和常见问题解答,帮助开发者理解和使用ONNX Runtime。 5. **构建脚本**:用于在各种操作系统上构建和安装ONNX Runtime的脚本。 6. **测试套件**:一组测试用例,确保ONNX Runtime的功能正确性和性能。 标签 DL 暗示这个话题与深度学习(Deep Learning)有关。使用 ONNX Runtime 的优势包括: - **跨平台支持**:Windows、Linux和macOS等多种操作系统以及各种硬件平台。 - **高性能表现**:针对不同硬件进行了优化,提供高效的模型执行速度。 - **兼容性良好**:支持多种深度学习框架,简化模型的部署流程。 - **可扩展性强**:允许添加自定义操作符和后端以满足新的需求。 对于开发者而言,掌握 ONNX Runtime 的使用有助于在实际项目中更好地实现模型的高效部署与运行。
  • HanLP-1.5.2.jar
    优质
    汉语言处理库HanLP最新版本1.5.2发布,提供简洁高效的中文分词、词性标注、命名实体识别等功能,广泛应用于自然语言处理领域。 hanlp-1.5.2.jar是一个用于处理汉字语言文字的Java包,包含简繁转换、拼音转换等功能。