Repl.it 或者 Codeanywhere怎么用
时间: 2023-05-16 14:05:48 浏览: 144
你可以在浏览器中打开 Repl.it 或 Codeanywhere 的网站,然后注册一个账号。在注册完成后,你可以创建一个新项目,选择你想要的编程语言,然后开始编写代码。你可以在编辑器中编写代码,然后保存并运行它。如果你需要调试代码,你可以使用调试工具来检查代码中的错误。此外,你还可以使用 Repl.it 或 Codeanywhere 的协作功能与其他人一起编写代码。
相关问题
.repl_backlog原理
.repl_backlog是Redis中的一个特殊命令,它用于获取Redis主节点上的命令历史记录,并将历史记录发送到Redis从节点上。
当Redis主节点与从节点之间的网络连接断开时,从节点将无法获取到主节点的更新。但是,通过使用.repl_backlog命令,主节点可以将一定数量的命令历史记录发送给从节点,以便从节点可以重新同步主节点上的数据。
.repl_backlog命令的原理是,主节点会维护一个环形缓冲区,用于存储最近的一些命令历史记录。当从节点请求历史记录时,主节点会将缓冲区中的数据发送给从节点。从节点可以通过解析历史记录来恢复丢失的数据。
需要注意的是,使用.repl_backlog命令可能会对主节点的性能产生一定的影响,因为主节点需要维护一个额外的缓冲区来存储历史记录。因此,在使用.repl_backlog命令时需要注意控制缓冲区的大小,以避免对主节点的性能造成过大的影响。
To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel). ./bin/spark-shell: 行 47: 10517 已杀死 "${SPARK_HOME}"/bin/spark-submit --class org.apache.spark.repl.Main --name "Spark shell" "$@"
这个错误提示是 Spark 在启动时发现日志级别设置不正确,可以使用 sc.setLogLevel(newLevel) 或 setLogLevel(newLevel) 方法来修改日志级别。
如果您是在 Spark shell 中遇到这个错误,可以在 shell 中使用 sc.setLogLevel(newLevel) 命令来修改日志级别,例如:
```
sc.setLogLevel("WARN")
```
这样就将日志级别设置为 WARN 级别,只输出警告和错误信息。您可以根据需要设置不同的日志级别。
如果您使用的是 SparkR,可以使用 setLogLevel(newLevel) 方法来修改日志级别,例如:
```
setLogLevel("WARN")
```
需要注意的是,修改日志级别可能会影响到 Spark 的输出和日志记录,建议在必要的时候使用。
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