Advertisement

Spark Livy Java REST API：通过Kerberos和SSL在Java中利用REST API提交Livy任务...

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

简介：
本篇文章介绍了如何使用Java中的REST API结合Kerberos与SSL安全机制来提交和管理Apache Spark的Livy远程服务作业，适用于需要进行安全认证及数据加密传输的企业级Spark应用开发。 在Java中使用REST API并通过Kerberos和SSL来利用Livy提交Spark作业的命令如下： ``` mvn exec:java -Dexec.mainClass=o9.sparklivy.poc.SparkYarnRestClient mvn clean assembly:single java -cp target/spark_livy_api-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar o9.sparklivy.poc.SparkYarnRestClient ``` 这些命令用于编译和运行Java程序，该程序使用Livy API在包含Kerberos认证及SSL加密的环境中提交Spark作业。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Spark Livy Java REST API：通过Kerberos和SSL在Java中利用REST API提交Livy任务...
    优质
    本篇文章介绍了如何使用Java中的REST API结合Kerberos与SSL安全机制来提交和管理Apache Spark的Livy远程服务作业，适用于需要进行安全认证及数据加密传输的企业级Spark应用开发。 在Java中使用REST API并通过Kerberos和SSL来利用Livy提交Spark作业的命令如下： ``` mvn exec:java -Dexec.mainClass=o9.sparklivy.poc.SparkYarnRestClient mvn clean assembly:single java -cp target/spark_livy_api-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar o9.sparklivy.poc.SparkYarnRestClient ``` 这些命令用于编译和运行Java程序，该程序使用Livy API在包含Kerberos认证及SSL加密的环境中提交Spark作业。
     
  • Livy: 构建在Apache Spark上的REST服务
    优质
    Livy是基于Apache Spark的一个REST接口服务器，提供了一种通过HTTP协议远程提交和操作Spark作业的方式，简化了Spark应用的开发与管理。 Livy 是一个建立在 Apache Spark 之上的 REST 服务，它提供了一种安全、高可用且灵活的REST API，使用户能够以交互式、批处理以及编程方式操作Spark。本次演讲将介绍 Livy 的基本功能、高级特性，并与其他类似框架进行比较。
     
  • Camunda-REST-Client：适用于REST API的Java客户端
    优质
    Camunda-REST-Client是一款用于与Camunda流程引擎进行交互的Java库，它封装了所有的REST API操作，简化了自动化工作流的应用开发。 Camunda 休息客户端使用 Apache CXF 文档。
     
  • PowerBI-REST-Java：一款简易工具，助力Java中与PowerBI REST API互动
    优质
    PowerBI-REST-Java是一款简便实用的工具，专为在Java环境中连接和操作Power BI REST API而设计。它简化了数据交互流程，帮助开发者轻松实现复杂的数据可视化任务。 PowerBI-REST-Java 是一个简单的API，用于在Java中与PowerBI REST API进行交互。有关详细信息，请参阅我们的博客文章。
     
  • WhatsApp-API：利用REST API发送 WhatsApp 消息
    优质
    WhatsApp-API是一款便捷工具，允许用户通过REST API接口高效地发送WhatsApp消息，适用于企业级通讯与自动化场景。 通过WhatsApp发送消息的API 该项目旨在使用REST API通过WhatsApp发送消息。项目包含两个主要部分：一个负责处理REST API请求，另一个则用于检查队列中是否有新的待发信息。 请注意：此软件仅适用于研究目的，请确保不要因滥用（如发送垃圾邮件）而被禁止使用WhatsApp服务。（发送垃圾邮件是非法的） 技术方面 我采用了一些特定的技术来开发这个API。 入门指南： 您可以通过在Insomnia应用程序上导入Insomnia.json文件，或通过命令行克隆项目并进入相应的目录开始使用此API。 $ git clone https://github.com/felipeDS91/wha
     
  • Laravel Sanctum API：在 Laravel 8 中利用 Sanctum 进行 REST API 验证
    优质
    本教程详细介绍如何在 Laravel 8 框架中使用 Sanctum 包进行 REST API 的身份验证，帮助开发者轻松构建安全可靠的后端服务。 在 Laravel Sanctum 中使用身份验证令牌的 REST API 示例用法如下： 1. 将 `.env.example` 文件更改为 `.env` 并添加数据库信息。 2. 对于 SQLite 数据库，需在 `.env` 文件中加入以下配置： ``` DB_CONNECTION=sqlite DB_HOST=127.0.0.1 DB_PORT=3306 ``` 3. 在项目目录的 `database` 目录下创建一个名为 `database.sqlite` 的文件。 4. 启动本地开发服务器，执行命令： ```shell php artisan serve --port 8000 ``` API 路由如下： - 公共接口: - 获取所有产品: `GET /api/products` - 根据ID获取单个产品: `GET /api/products/:id` - 用户操作： - 登录：`POST /api/login`，请求体中需要包含邮箱和密码。 - 注册：`POST /api/register`，请求体中需提供姓名、邮箱、密码以及确认密码。
     
  • Spring Cloud与微服务-API Rest
    优质
    本课程专注于Spring Cloud在微服务架构中的应用，特别强调API REST的设计和实现，帮助开发者构建高效、灵活的服务接口。 项目使用Spring Boot和Spring Cloud技术构建REST API。所用到的技术包括：Spring Boot、Eureka、Zuul、RabbitMQ。注意原文中的“春云”可能是笔误，应为“Spring Cloud”。因此，正确的表述应该是：该项目采用的技术有 Spring Boot 和 Spring Cloud（包含 Eureka 服务发现和 Zuul 网关），以及 RabbitMQ 消息队列。
     
  • 利用Flask通过Docker部署机器学习模型为REST API
    优质
    本项目采用Python Flask框架，结合Docker容器化技术，将机器学习模型封装成RESTful API服务，实现便捷高效的模型部署与应用。 使用Flask与Docker部署一个简单的Web应用程序来提供机器学习模型的预测服务。在启动Flask应用后，加载预训练好的sklearn模型，并通过/predict端点返回预测结果；还可以通过/train端点进行模型训练或重新训练。 步骤如下： 1. 安装Flask和Docker。 2. 将您的scikit-learn机器学习模型序列化（可以使用Pickle或JobLib）。 3. 可选：将列名称列表添加到scikit对象，例如 `rf.columns = [Age, Sex, Embarked, Survived]`。 4. 创建一个名为flask_api.py的文件，在其中使用Flask构建Web服务，并运行命令 `python flask_api.py` 来启动应用。 5. 检查http地址确认应用程序正常工作。 接下来，创建Dockerfile以完成部署： - 安装Ubuntu、Python和Git； - 从git克隆代码库或将本地的Python代码移动到容器中的/app目录； - 设置WORKDIR为/app； - 在requirements.txt中安装软件包； - 配置端口以便Flask服务可以被访问。
     
  • 详解在IntelliJ IDEA中创建Java Web后端REST API模板
    优质
    本教程详细讲解如何使用IntelliJ IDEA开发环境构建Java Web后端REST API项目，涵盖从项目初始化到API接口设计的各项步骤。 本段落主要介绍了如何使用IntelliJ IDEA新建Java Web后端RESTful API模板，并且该模板采用Maven项目结构并引入了Jersey框架来实现RESTful API。 一、创建Maven项目： 首先在IntelliJ IDEA中选择“Create New Project”，然后选择Maven项目的架构。接下来，从左侧列表中选取Maven选项，在右侧的下拉菜单里选中org.apache.maven.archetypes:maven-archetype-webapp。接着填写GroupId和ArtifactId：其中，GroupId定义了项目所属组织；而ArtifactId则代表了该项目的名字。 二、引入Jersey框架： 在项目的pom.xml文件根目录添加Jersey依赖项，并引入servlet。 ```xml org.glassfish.jersey.containers jersey-container-servlet 2.22.2 ``` 三、配置web.xml： 在src/main/webapp/WEB-INF目录下的web.xml文件中添加servlet的配置信息。 ```xml JAX-RS Servlet org.glassfish.jersey.servlet.ServletContainer jersey.config.server.provider.packages com.detectivehlh.test 1 JAX-RS Servlet /api/* ``` 四、创建项目目录和文件： 在src/main目录下，新建java与resources两个子目录。其中，java用于存放项目的Java源代码；而resources则用来放置静态资源文件。之后，在java目录内建立com.detectivehlh.test包，并在此包中添加Hello类。 五、编写Hello类： 该类引入了FastJson和Jersey框架以实现RESTful API。 ```java package com.detectivehlh.test; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import javax.ws.rs.GET; import javax.ws.rs.Path; import javax.ws.rs.Produces; import javax.ws.rs.core.MediaType; import javax.ws.rs.core.Response; import java.util.ArrayList; import java.util.List; @Path(hello) public class Hello { @GET @Produces(MediaType.APPLICATION_JSON) public Response sayHello() { List list = new ArrayList<>(); list.add(Hello, World!); JSONObject jsonObject = new JSONObject(); jsonObject.put(message, list); return Response.ok(jsonObject).build(); } } ``` 六、总结： 本段落详细介绍了如何使用IntelliJ IDEA创建Java Web后端RESTful API模板，并引入了Jersey框架来实现RESTful API。此模板可以作为初学者学习Java Web开发的一个入门级项目，帮助开发者快速掌握相关基础知识。