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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
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- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我正在使用 Prediction.io 附带的通用推荐器,当我运行 ./examples/integration-test
脚本(找到 here )时出现以下错误。
[INFO] [ContextHandler] Stopped o.s.j.s.ServletContextHandler@6ec63f8{/jobs,null,UNAVAILABLE,@Spark}
Exception in thread "main" java.lang.IllegalStateException: No Elasticsearch client configuration detected, check your pio-env.sh forproper configuration settings
at com.actionml.EsClient$$anonfun$client$2.apply(EsClient.scala:86)
at com.actionml.EsClient$$anonfun$client$2.apply(EsClient.scala:86)
at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
at com.actionml.EsClient$.client$lzycompute(EsClient.scala:85)
at com.actionml.EsClient$.client(EsClient.scala:85)
at com.actionml.EsClient$.createIndex(EsClient.scala:174)
at com.actionml.EsClient$.hotSwap(EsClient.scala:271)
at com.actionml.URModel.save(URModel.scala:82)
at com.actionml.URAlgorithm.calcAll(URAlgorithm.scala:367)
at com.actionml.URAlgorithm.train(URAlgorithm.scala:295)
at com.actionml.URAlgorithm.train(URAlgorithm.scala:180)
at org.apache.predictionio.controller.P2LAlgorithm.trainBase(P2LAlgorithm.scala:49)
at org.apache.predictionio.controller.Engine$$anonfun$18.apply(Engine.scala:690)
at org.apache.predictionio.controller.Engine$$anonfun$18.apply(Engine.scala:690)
at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:234)
at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:234)
at scala.collection.immutable.List.foreach(List.scala:381)
at scala.collection.TraversableLike$class.map(TraversableLike.scala:234)
at scala.collection.immutable.List.map(List.scala:285)
at org.apache.predictionio.controller.Engine$.train(Engine.scala:690)
at org.apache.predictionio.controller.Engine.train(Engine.scala:176)
at org.apache.predictionio.workflow.CoreWorkflow$.runTrain(CoreWorkflow.scala:67)
at org.apache.predictionio.workflow.CreateWorkflow$.main(CreateWorkflow.scala:251)
at org.apache.predictionio.workflow.CreateWorkflow.main(CreateWorkflow.scala)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:743)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:187)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:212)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:126)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)
我的配置(PredictionIO/conf/pio-env.sh
)看起来像:
#!/usr/bin/env bash
#
# PredictionIO Main Configuration
#
# This section controls core behavior of PredictionIO. It is very likely that
# you need to change these to fit your site.
# SPARK_HOME: Apache Spark is a hard dependency and must be configured.
# SPARK_HOME=$PIO_HOME/vendors/spark-2.0.2-bin-hadoop2.7
SPARK_HOME=$PIO_HOME/vendors/spark-2.1.1-bin-hadoop2.6
POSTGRES_JDBC_DRIVER=$PIO_HOME/lib/postgresql-42.0.0.jar
MYSQL_JDBC_DRIVER=$PIO_HOME/lib/mysql-connector-java-5.1.41.jar
# ES_CONF_DIR: You must configure this if you have advanced configuration for
# your Elasticsearch setup.
# ES_CONF_DIR=/opt/elasticsearch
# HADOOP_CONF_DIR: You must configure this if you intend to run PredictionIO
# with Hadoop 2.
# HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop
# HBASE_CONF_DIR: You must configure this if you intend to run PredictionIO
# with HBase on a remote cluster.
# HBASE_CONF_DIR=$PIO_HOME/vendors/hbase-1.0.0/conf
# Filesystem paths where PredictionIO uses as block storage.
PIO_FS_BASEDIR=$HOME/.pio_store
PIO_FS_ENGINESDIR=$PIO_FS_BASEDIR/engines
PIO_FS_TMPDIR=$PIO_FS_BASEDIR/tmp
# PredictionIO Storage Configuration
#
# This section controls programs that make use of PredictionIO's built-in
# storage facilities. Default values are shown below.
#
# For more information on storage configuration please refer to
# http://predictionio.apache.org/system/anotherdatastore/
# Storage Repositories
# Default is to use PostgreSQL
PIO_STORAGE_REPOSITORIES_METADATA_NAME=pio_meta
PIO_STORAGE_REPOSITORIES_METADATA_SOURCE=PGSQL
PIO_STORAGE_REPOSITORIES_EVENTDATA_NAME=pio_event
PIO_STORAGE_REPOSITORIES_EVENTDATA_SOURCE=PGSQL
PIO_STORAGE_REPOSITORIES_MODELDATA_NAME=pio_model
PIO_STORAGE_REPOSITORIES_MODELDATA_SOURCE=PGSQL
# Storage Data Sources
# PostgreSQL Default Settings
# Please change "pio" to your database name in PIO_STORAGE_SOURCES_PGSQL_URL
# Please change PIO_STORAGE_SOURCES_PGSQL_USERNAME and
# PIO_STORAGE_SOURCES_PGSQL_PASSWORD accordingly
PIO_STORAGE_SOURCES_PGSQL_TYPE=jdbc
PIO_STORAGE_SOURCES_PGSQL_URL=jdbc:postgresql://localhost/pio
PIO_STORAGE_SOURCES_PGSQL_USERNAME=pio
PIO_STORAGE_SOURCES_PGSQL_PASSWORD=pio
# MySQL Example
# PIO_STORAGE_SOURCES_MYSQL_TYPE=jdbc
# PIO_STORAGE_SOURCES_MYSQL_URL=jdbc:mysql://localhost/pio
# PIO_STORAGE_SOURCES_MYSQL_USERNAME=pio
# PIO_STORAGE_SOURCES_MYSQL_PASSWORD=pio
# Elasticsearch Example
# PIO_STORAGE_SOURCES_ELASTICSEARCH_TYPE=elasticsearch
# PIO_STORAGE_SOURCES_ELASTICSEARCH_HOSTS=localhost
# PIO_STORAGE_SOURCES_ELASTICSEARCH_PORTS=9200
# PIO_STORAGE_SOURCES_ELASTICSEARCH_SCHEMES=http
# PIO_STORAGE_SOURCES_ELASTICSEARCH_HOME=$PIO_HOME/vendors/elasticsearch-5.5.2
# Optional basic HTTP auth
# PIO_STORAGE_SOURCES_ELASTICSEARCH_USERNAME=my-name
# PIO_STORAGE_SOURCES_ELASTICSEARCH_PASSWORD=my-secret
# Elasticsearch 1.x Example
# PIO_STORAGE_SOURCES_ELASTICSEARCH_TYPE=elasticsearch
# PIO_STORAGE_SOURCES_ELASTICSEARCH_CLUSTERNAME=<elasticsearch_cluster_name>
# PIO_STORAGE_SOURCES_ELASTICSEARCH_HOSTS=localhost
# PIO_STORAGE_SOURCES_ELASTICSEARCH_PORTS=9300
# PIO_STORAGE_SOURCES_ELASTICSEARCH_HOME=$PIO_HOME/vendors/elasticsearch-1.7.6
# Local File System Example
# PIO_STORAGE_SOURCES_LOCALFS_TYPE=localfs
# PIO_STORAGE_SOURCES_LOCALFS_PATH=$PIO_FS_BASEDIR/models
# HBase Example
# PIO_STORAGE_SOURCES_HBASE_TYPE=hbase
# PIO_STORAGE_SOURCES_HBASE_HOME=$PIO_HOME/vendors/hbase-1.0.0
# AWS S3 Example
# PIO_STORAGE_SOURCES_S3_TYPE=s3
# PIO_STORAGE_SOURCES_S3_BUCKET_NAME=pio_bucket
# PIO_STORAGE_SOURCES_S3_BASE_PATH=pio_model
我正在尝试将 PSQL 用于所有三种类型的存储(元、事件和模型),所以不确定为什么我会收到 RE elasticsearch 错误?
我需要在某处运行 elasticsearch 吗?
最佳答案
actionml-用户组论坛提供的反馈:https://groups.google.com/forum/#!topic/actionml-user/9gPlf5iWDWQ
总而言之——虽然 predictionio 为 3 个“存储库”的不同数据源提供了许多选项,但通用推荐器 (UR) 引擎需要 elasticsearch 作为元数据存储。事件数据存储库最好设置为 HBASE(尽管我想我看到一篇帖子说有人让它与 Postgres 一起工作)。 UR 并没有真正使用模型存储库,因此也可以将其配置为使用 LOCALFS,这是我成功使用的配置。
关于postgresql - PredictionIO UniversalRecommender Elasticsearch 错误,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49358187/
我跑 pio deploy ,并且似乎没有错误,但是我不确定事情是否正常运行。下面的任何警告是否标记了任何表明它不起作用的东西? [INFO] [Runner$] Submission command
我正在使用以下命令创建新的 predictio 应用程序: pio app new test5 并停留在以下日志中: [INFO] [HBLEvents] The table pio_event:ev
问题是针对 UR template 当我有这样存储的项目时: { "event" : "$set", "entityType" : "item", "entityId" : "
使用以下 Scala 模板时未发现引擎错误, http://predictionio.incubator.apache.org/templates/complementarypurchase/quic
我受困于一种引擎和多种算法,需要进一步的帮助。 我有一个引擎和两个算法,我们称之为 AL1 和 AL2。在具有 2 个算法 scala 文件的 src/main/scala 中,名称为 AL1Algo
我正在使用预测 io 模板进行逻辑回归。我已经使用 pio deploy 部署了一个模型.它为我提供了一个测试问题的端口。我的问题是如何取消部署模型。是否有任何命令可以取消部署或者我必须使用 nets
我之前创建了很多模板,现在我正在创建 Recommendation按照建议的步骤进行操作。 $ pio template get PredictionIO/template-scala-paralle
我想使用 prediction.io 构建推荐服务。我认为 Universal Recommender ( http://templates.prediction.io/PredictionIO/te
我正在关注这个quick start启动此后ready-to-use PredictionIO Amazon EC2 instance运行这些命令后,它在 pio train 中失败: pio app
我正在尝试部署推荐引擎,如 quick start guide 中所述.我完成了构建引擎的步骤。现在我想训练推荐引擎。我按照快速入门指南中提到的那样做了。 (执行 pio train)。然后我得到了冗
我在本地安装了 PredictionIO,使用我根据需要修改的 Universal Recommendation 模板训练引擎,一切看起来都很好。 现在我知道这可以满足我的需求,我希望将它部署到生产中
我们正在使用 Prediction.IO 作为我们的推荐引擎。 部署(pio deploy)后,我们可以调用部署后创建的web服务,在需要的时候一次一个用户获取推荐结果。我们还可以在一次调用中为多个用
Please click this link to see the exact log i am seeing after running pio build. It fails as it can'
我已按照 http://predictionio.incubator.apache.org/templates/recommendation/quickstart/ 上的快速入门指南进行操作 已安装
我正在使用 Prediction.io 附带的通用推荐器,当我运行 ./examples/integration-test 脚本(找到 here )时出现以下错误。 [INFO] [ContextHa
我猜测 PredictionIO 没有正确设置路径变量。 我使用方法 2 从此处的链接安装 PredictionIO:PredictionIO 一切都安装正确,但是当我输入 pio 时,它说找不到命令
我正在使用 PredictionIO 进行推荐,现在我想运行自动部署,并且我使用 exec('cd /home/abc/sites/BeeketingEngineShop/ && /home/ab
我已经安装了带有 ElasticSearch 和 HBase 的 PredictionIO 0.9.6,然后按照说明使用此处的 UR 模板:https://templates.prediction.i
我设置了PredictionIO通过 pio-start-all ,提交了测试数据,也进行了构建和训练。 现在我正在部署它,一切正常,但服务器部署在 https 而不是 http。我正在使用 ubun
它们的用法有什么区别以及开发PredictionIO的主要原因是什么? 最佳答案 来自维基百科: Apache Mahout is a project of the Apache Software F
我是一名优秀的程序员,十分优秀!