Spark-Authorizer开源项目安装与使用指南
2024-08-20 06:41:03作者:秋泉律Samson
1. 项目目录结构及介绍
Spark-Authorizer/
│
├── LICENSE # 许可证文件
├── README.md # 项目说明文档
├── build.sbt # SBT构建脚本
├── project/ # SBT项目配置目录
│ └── build.properties # 构建属性文件
├── src/ # 源代码目录
│ ├── main/scala # 主要 Scala 源码,包括应用逻辑
│ │ └── com/yaooqinn/app # 应用主包,含启动类和其他主要组件
│ └── test/scala # 测试 Scala 源码
├── resources/ # 配置资源文件夹,如日志配置,应用配置等
│ └── application.conf # 主配置文件
└── ... # 可能还包含了其他辅助或第三方库文件夹
目录结构说明:
src/main/scala: 存放应用的核心业务逻辑和启动文件。src/test/scala: 单元测试和集成测试相关代码。resources: 包括了application.conf在内的所有配置文件,是项目运行时环境配置的关键部分。build.sbt和project/目录用于定义项目构建规则和依赖。
2. 项目的启动文件介绍
在src/main/scala下的特定包中(例如com/yaooqinn/app),通常会有一个或多个object作为应用程序的入口点。假设核心启动文件名为Main.scala,它可能长这样:
package com.yaooqinn.app
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object Main {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder()
.appName("SparkAuthorizer")
.config("spark.some.config.option", "some-value")
.getOrCreate()
// 初始化项目特有的配置和服务
// ...
// 执行应用程序的主要逻辑
// 关闭SparkSession
spark.stop()
}
}
- 启动逻辑: 这里初始化了一个
SparkSession,并根据需要配置Spark参数。之后,应当添加代码来执行具体的应用逻辑。
3. 项目的配置文件介绍
application.conf
application.conf位于src/main/resources中,是Spark-Authorizer项目的基础配置文件。该文件可以包含各种设置项,用于调整应用行为、数据库连接、Spark配置等。
示例配置片段:
spark.authorizer.enable = true
database.url = "jdbc:mysql://localhost:3306/auth_db"
database.user = "username"
database.password = "password"
# 示例Spark相关配置
spark.master = "local[*]"
spark.executor.memory = "4g"
- 配置解释:
spark.authorizer.enable: 控制授权功能是否启用。database.*: 数据库连接设置,确保应用可以正确连接到存储权限数据的数据库。spark.*: 直接传递给Spark的配置项,可根据实际部署需求进行调整。
注意事项: 在实际部署前,确认所有必要的配置项已被正确填充,并且考虑到生产环境中敏感信息应通过更安全的方式管理,比如使用环境变量或外部保密服务。
以上是对Spark-Authorizer项目基本结构、启动流程以及配置文件的一个概述。请依据实际项目文件和需求做适当调整。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
268
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1