开发配置

总结了Oracle开发过程中服务器和客户端配置的要点，帮助开发者更高效地部署和使用。

在Windows环境下开发Spark程序，首先需要进行一系列的环境配置，包括Java、IntelliJ IDEA、Scala插件的安装，以及Spark和Hadoop的配置。以下是详细的步骤说明： 一、安装Java Development Kit (JDK) 推荐版本为JDK 8。在本例中使用的是jdk-8u51-windows-x64.exe，安装过程中通常选择默认设置即可。 二、安装IntelliJ IDEA 下载并安装IntelliJ IDEA，例如ideaIC-2017.2.5.exe。启动安装时，选择“Do not import settings”和“Skip All and Set Defaults”以避免导入不必要的设置。 三、安装Scala插件 获取Scala插件的离线安装包，例如scala-intellij-bin-2017.2.5.zip。在IntelliJ IDEA中选择“Configure” -> “Plugins” -> “Install plugin from disk…”，然后选择下载的Scala插件包。安装完成后需要重启IDEA。 四、测试Scala插件 在IntelliJ IDEA中创建一个新的Scala项目，如“ALS”。选择工程存放路径，指定JDK和Scala SDK版本（例如Scala 2.10.6）。在工程目录的src下新建包（如com.ALS.spark），在此包下创建一个新的Scala类（如“ALS”），选择“Object”类型。编写简单的“Hello World!”程序并运行验证。 五、配置Spark运行环境 配置Spark开发依赖包：解压缩Spark发行版（如spark-1.6.3-bin-hadoop2.6.tgz到C盘根目录），然后在IntelliJ IDEA的“File” -> “Project Structure” -> “Libraries”中，添加Spark安装包下的lib/spark-assembly-1.6.3-hadoop2.6.0.jar。 六、编写Spark程序 Spark程序通常以SparkContext对象作为起点，无论使用Scala、Python还是R语言，都需要通过SparkContext实例创建RDD。在IDEA中编写Spark程序，理解SparkContext和RDD的基本原理。

档提供了关于 SqlServer 2008 复制分发的详细配置步骤，并辅以图文说明，帮助用户快速理解和掌握相关操作。该指南内容源于实践，并已成功应用于实际环境，确保其可行性和有效性。

在WindriverVxWorks7环境中，设置配置以支持嵌入式coder®生成的Matlab代码部署到目标设备。

在Flink项目开发中，pom.xml和settings.xml的配置至关重要。pom.xml用于管理项目依赖，包括Flink核心库和其他必要组件。settings.xml则负责配置Maven仓库，确保项目能够正确获取依赖。

排除 NoSuchMethodError: scala.collection.JavaConverters（版本不匹配）。 解决 java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/fs/FSDataInputStream（添加 Hadoop 包）。 从 spark-2.4.2-bin-hadoop2.7 中导入 example 源码以进行开发。 设置 Library（spark 包）、SDK（JDK 1.8）和 Global Libraries（Scala）。

本指南帮助开发者快速搭建 Spark 开发环境，涵盖以下内容： 1. 环境准备 Java Development Kit (JDK): Spark 基于 Scala 语言开发，需要预先安装 JDK。推荐使用 JDK 8 或更高版本。 Spark 安装包: 从 Spark 官网下载对应版本的预编译安装包。 Hadoop: 可选安装。如果需要使用 Spark 集群模式或者访问 HDFS 文件系统，则需要安装 Hadoop。 2. 安装与配置 解压安装包: 将下载的 Spark 安装包解压到目标目录。 配置环境变量: 设置 SPARK_HOME 环境变量，并将其添加到 PATH 环境变量中。 Hadoop 配置 (可选): 如果需要使用 Hadoop，则需要配置 HADOOP_HOME 环境变量，并将 Hadoop 的配置文件添加到 Spark 的 conf 目录下。 3. 验证安装 启动 Spark Shell: 在终端中输入 spark-shell 命令，验证 Spark 是否成功安装。 运行示例程序: 尝试运行 Spark 自带的示例程序，例如 spark-examples.jar，以验证 Spark 功能是否正常。 4. 开发工具 IDE: 推荐使用 IntelliJ IDEA 或 Eclipse 等集成开发环境进行 Spark 应用程序开发，并安装相应的 Scala 插件。 构建工具: 可以使用 Maven 或 SBT 等构建工具管理 Spark 项目的依赖和构建过程。 5. 其他资源 Spark 官方文档: https://spark.apache.org/docs/latest/ Scala 官方文档: https://docs.scala-lang.org/ 通过以上步骤，您可以轻松搭建 Spark 开发环境并开始您的 Spark 开发之旅。

JSP开发环境配置详解####一、JDK环境配置在进行JSP开发之前，首先需要配置完整的Java开发环境。这一步至关重要，因为JSP基于Java技术。 ##### 1.设置JAVA_HOME环境变量- 路径：d:/软件安装/Java/jdk1.6 - 作用：指定Java Development Kit(JDK)的安装路径，确保版本兼容项目需求。 ##### 2.设置CLASS_PATH环境变量- 路径：.;%JAVA_HOME%/lib/tools.jar - 作用：指定Java类库路径，包括JDK自带的类库和tools.jar。这对于编译和运行Java程序至关重要。 ##### 3.设置Path环境变量- 路径：;%JAVA_HOME%/bin;%JAVA_HOME%/jre/bin - 作用：指定系统可执行文件的查找路径，确保命令行可以访问到JDK提供的工具。 ####二、Tomcat环境配置Tomcat服务器是JSP程序的核心组件之一，以下是配置Tomcat环境的步骤。 ##### 1.设置TOMCAT_HOME环境变量- 路径：d:软件安装Javatomcat-6.0.30 - 作用：指定Apache Tomcat的安装路径，方便引用此路径。 ##### 2.配置Tomcat上下文- 步骤：在Tomcat的conf/server.xml文件中添加以下配置： xml

matlab数据驱动配置开发。演示“使用matlab进行数据驱动拟合”网络研讨会的代码和数据集。

详细介绍了如何在客户端和数据库服务器端同步配置PLSQL环境的步骤。