akka源码

Ⅰ IT技术人员转行大数据应该考虑哪些问题

1、丰富的数据开发经验，对数据处理、数据建模、数据分析等有深刻认识和实战经验。
2、熟悉SQL，有一定的SQL性能优化经验。
3、熟练掌握java语言，MapRece编程，脚本语言Shell/Python/Perl之一。
4、业务理解力强，对数据、新技术敏感，对云计算、大数据技术充满热情。
5、深入理解Map-Rece模型，对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验。
这五点因素并代表全部，只是为大家罗列出一些基础的技能，但这也能够给一些转行者提供一些方向。

Ⅱ 怎么用Eclipse搭建Spark源码阅读环境

第一部分、软件安装

1、 安装JDK （版本为1.7.0_11）

2、 安装Scala （版本为2.11.2）

3、 安装ScalaIDE（版本为3.0.4）

第二部分：加压缩官网下载的源代码包或者找到通过Git抽取的Spark源文件：

我用的是spark-1.1.1版本（最新版本），由于idea 13已经原生支持sbt，所以无须为idea安装sbt插件。

源码下载(用git工具)：

# Masterdevelopment branch

gitclone git://github.com/apache/spark.git

# 1.1 maintenancebranch with stability fixes on top of Spark 1.1.1

gitclone git://github.com/apache/spark.git -b branch-1.1

源码更新（用git工具同步跟新源码）：

gitclone https://github.com/apache/spark.git

第三部分：通过sbt工具，构建Scala的Eclipse工程，详细步骤如下所示

1、通过cmd命令进入DOS界面，之后通过cd命令进入源代码项目中，我下载的Spark.1.1.1版本的源代码放在（E:\Spark计算框架的研究\spark_1_1_1_eclipse）文件夹中，之后运行sbt命令，如下所示：

2、运行sbt命令之后，解析编译相关的jar包，并出现sbt命令界面窗口，出现的效果图如下所示，之后运行eclipse命令，sbt对这个工程进行编译，构建Eclipse项目，效果图如下所示：

4、 打开ScalaIDE工具，File à Import à Existing Projects into Workspace à
Next à
选择刚好用sbt工具编译好的Eclipse工程（E:\Spark计算框架的研究\spark_1_1_1_eclipse），如下图所示。

5、 通过上面的操作，就可以将通过sbt工具编译生成的Eclipse项目导入到EclipseIDE开发环境中，效果图如下所示：

错误提示如下所示：我导入的包为，如下文件夹中所示。

（E:\Spark计算框架的研究\spark_1_1_1_eclipse\lib_managed\bundles）

Description Resource Path Location Type

akka-remote_2.10-2.2.3-shaded-protobuf.jar is cross-compiled

with an incompatible version of Scala (2.10).

In case of errorneous report, this check can be disabled

in the compiler preference page.

spark-core Unknown Scala Classpath Problem

Description Resource Path Location Type

akka-slf4j_2.10-2.2.3-shaded-protobuf.jar is cross-compiled with

an incompatible version of Scala (2.10). In case of errorneous report,

this check can be disabled in the compiler preference page.

spark-core Unknown Scala Classpath Problem

Description Resource Path Location Type

akka-testkit_2.10-2.2.3-shaded-protobuf.jar is cross-compiled

with an incompatible version of Scala (2.10).

In case of errorneous report, this check can be disabled in the compiler preference page.

spark-core Unknown Scala Classpath Problem

Description Resource Path Location Type

akka-zeromq_2.10-2.2.3-shaded-protobuf.jar is cross-compiled

with an incompatible version of Scala (2.10).

In case of errorneous report, this check can be disabled in the compiler preference page.

spark-core Unknown Scala Classpath Problem

上面这些包兼容性问题还没有解决，修改相应的jar包就可以解决。

Ⅲ GitHub上面有哪些经典的java框架源码

• Bazel：来自Google的构建工具，可以快速、可靠地构建代码。官网

• Gradle：使用Groovy（非XML）进行增量构建，可以很好地与Maven依赖管理配合工作。官网

• Buck：Facebook构建工具。官网

字节码操作

编程方式操作字节码的开发库。

• ASM：通用底层字节码操作和分析开发库。官网

• Byte Buddy：使用流式API进一步简化字节码生成。官网

• Byteman：在运行时通过DSL（规则）操作字节码进行测试和故障排除。官网

• Javassist：一个简化字节码编辑尝试。官网

集群管理

在集群内动态管理应用程序的框架。

• Apache Aurora：Apache Aurora是一个Mesos框架，用于长时间运行服务和定时任务（cron job）。官网

• Singularity：Singularity是一个Mesos框架，方便部署和操作。它支持Web Service、后台运行、调度作业和一次性任务。官网

代码分析

测量代码指标和质量工具。

• Checkstyle：代码编写规范和标准静态分析工具。官网

• Error Prone：将常见编程错误作为运行时错误报告。官网

• FindBugs：通过字节码静态分析查找隐藏bug。官网

• jQAssistant：使用基于Neo4J查询语言进行代码静态分析。官网

• PMD：对源代码分析查找不良的编程习惯。官网

• SonarQube：通过插件集成其它分析组件，对过去一段时间内的数据进行统计。官网

编译器生成工具

用来创建解析器、解释器或编译器的框架。

• ANTLR：复杂的全功能自顶向下解析框架。官网

• JavaCC：JavaCC是更加专门的轻量级工具，易于上手且支持语法超前预测。官网

外部配置工具

支持外部配置的开发库。

• config：针对JVM语言的配置库。官网

• owner：减少冗余配置属性。官网

约束满足问题求解程序

帮助解决约束满足问题的开发库。

• Choco：可直接使用的约束满足问题求解程序，使用了约束规划技术。官网

• JaCoP：为FlatZinc语言提供了一个接口，可以执行MiniZinc模型。官网

• OptaPlanner：企业规划与资源调度优化求解程序。官网

• Sat4J：逻辑代数与优化问题最先进的求解程序。官网

持续集成

• Bamboo：Atlassian解决方案，可以很好地集成Atlassian的其他产品。可以选择开源许可，也可以购买商业版。官网

• CircleCI：提供托管服务，可以免费试用。官网

• Codeship：提供托管服务，提供有限的免费模式。官网

• fabric8：容器集成平台。官网

• Go：ThoughtWork开源解决方案。官网

• Jenkins：支持基于服务器的部署服务。官网

• TeamCity：JetBrain的持续集成解决方案，有免费版。官网

• Travis：通常用作开源项目的托管服务。官网

• Buildkite: 持续集成工具，用简单的脚本就能设置pipeline，而且能快速构建，可以免费试用。官网

CSV解析

简化CSV数据读写的框架与开发库

• uniVocity-parsers：速度最快功能最全的CSV开发库之一，同时支持TSV与固定宽度记录的读写。官网

数据库

简化数据库交互的相关工具。

• Apache Phoenix：HBase针对低延时应用程序的高性能关系数据库层。官网

• Crate：实现了数据同步、分片、缩放、复制的分布式数据存储。除此之外还可以使用基于SQL的语法跨集群查询。官网

• Flyway：简单的数据库迁移工具。官网

• H2：小型SQL数据库，以可以作为内存数据库使用着称。官网

• HikariCP：高性能JDBC连接工具。官网

• JDBI：便捷的JDBC抽象。官网

• Protobuf：Google数据交换格式。官网

• SBE：简单二进制编码，是最快速的消息格式之一。官网

• Wire：整洁轻量级协议缓存。官网

帮实现依赖翻转范式的开发库。官网

• Apache DeltaSpike：CDI扩展框架。官网

• Dagger2：编译时注入框架，不需要使用反射。官网

• Guice：可以匹敌Dagger的轻量级注入框架。官网

• HK2：轻量级动态依赖注入框架。官网

开发流程增强工具

从最基本的层面增强开发流程。

• ADT4J：针对代数数据类型的JSR-269代码生成器。官网

• AspectJ：面向切面编程（AOP）的无缝扩展。官网

• Auto：源代码生成器集合。官网

• DCEVM：通过修改JVM在运行时支持对已加载的类进行无限次重定义。官网

• HotswapAgent：支持无限次重定义运行时类与资源。官网

• Immutables：类似Scala的条件类。官网

• JHipster：基于Spring Boot与AngularJS应用程序的Yeoman源代码生成器。官网

• JRebel：无需重新部署，可以即时重新加载代码与配置的商业软件。官网

• Lombok：减少冗余的代码生成器。官网

• Spring Loaded：类重载代理。官网

• vert.x：多语言事件驱动应用框架。官网

分布式应用

用来编写分布式容错应用的开发库和框架。

• Akka：用来编写分布式容错并发事件驱动应用程序的工具和运行时。官网

• Apache Storm：实时计算系统。官网

• Apache ZooKeeper：针对大型分布式系统的协调服务，支持分布式配置、同步和名称注册。官网

• Hazelcast：高可扩展内存数据网格。官网

• Hystrix：提供延迟和容错。官网

• JGroups：提供可靠的消息传递和集群创建的工具。官网

• Orbit：支持虚拟角色（Actor），在传统角色的基础上增加了另外一层抽象。官网

• Quasar：为JVM提供轻量级线程和角色。官网

分布式数据库

对应用程序而言，在分布式系统中的数据库看起来就像是只有一个数据源。

• Apache Cassandra：列式数据库，可用性高且没有单点故障。官网

• Apache HBase：针对大数据的Hadoop数据库。官网

• Druid：实时和历史OLAP数据存储，在聚集查询和近似查询方面表现不俗。官网

• Infinispan：针对缓存的高并发键值对数据存储。官网

发布

以本机格式发布应用程序的工具。

• Bintray：发布二进制文件版本控制工具。可以于Maven或Gradle一起配合使用。提供开源免费版本和几种商业收费版本。官网

• Central Repository：最大的二进制组件仓库，面向开源社区提供免费服务。Apache Maven默认使用Central官网Repository，也可以在所有其他构建工具中使用。

• IzPack：为跨平台部署建立创作工具（Authoring Tool）。官网

• JitPack：打包GitHub仓库的便捷工具。可根据需要构建Maven、Gradle项目，发布可立即使用的组件。官网

• Launch4j：将JAR包装为轻量级本机Windows可执行程序。官网

• Nexus：支持代理和缓存功能的二进制管理工具。官网

• packr：将JAR、资源和JVM打包成Windows、Linux和Mac OS X本地发布文件。官网

文档处理工具

处理Office文档的开发库。

• Apache POI：支持OOXML规范（XLSX、DOCX、PPTX）以及OLE2规范（XLS、DOC、PPT）。官网

• documents4j：使用第三方转换器进行文档格式转换，转成类似MS Word这样的格式。官网

• jOpenDocument：处理OpenDocument格式（由Sun公司提出基于XML的文档格式）。官网

函数式编程

函数式编程支持库。

• Cyclops：支持一元（Monad）操作和流操作工具类、comprehension（List语法）、模式匹配、trampoline等特性。官网

• Fugue：Guava的函数式编程扩展。官网

• Functional Java：实现了多种基础和高级编程抽象，用来辅助面向组合开发（composition-oriented development）。官网

• Javaslang：一个函数式组件库，提供持久化数据类型和函数式控制结构。官网

• jOOλ：旨在填补Java 8 lambda差距的扩展，提供了众多缺失的类型和一组丰富的顺序流API。官网

游戏开发

游戏开发框架。

• jMonkeyEngine：现代3D游戏开发引擎。官网

• libGDX：全面的跨平台高级框架。官网

• LWJGL：对OpenGL/CL/AL等技术进行抽象的健壮框架。官网

GUI

现代图形化用户界面开发库。

• JavaFX：Swing的后继者。官网

• Scene Builder：开发JavaFX应用的可视化布局工具。官网

高性能计算

涵盖了从集合到特定开发库的高性能计算相关工具。

• Agrona：高性能应用中常见的数据结构和工具方法。官网

• Disruptor：线程间消息传递开发库。官网

• fastutil：快速紧凑的特定类型集合（Collection）。官网

• GS Collections：受Smalltalk启发的集合框架。官网

• HPPC：基础类型集合。官网

• Javolution：实时和嵌入式系统的开发库。官网

• JCTools：JDK中缺失的并发工具。官网

• Koloboke：Hash set和hash map。官网

• Trove：基础类型集合。官网

• High-scale-bli:Cliff Click 个人开发的高性能并发库官网

IDE

简化开发的集成开发环境。

• Eclipse：老牌开源项目，支持多种插件和编程语言。官网

• IntelliJ IDEA：支持众多JVM语言，是安卓开发者好的选择。商业版主要针对企业客户。官网

• NetBeans：为多种技术提供集成化支持，包括Java SE、Java EE、数据库访问、HTML5

• Imgscalr：纯Java 2D实现，简单、高效、支持硬件加速的图像缩放开发库。官网

• Picasso：安卓图片下载和图片缓存开发库。官网

• Thumbnailator：Thumbnailator是一个高质量Java缩略图开发库。官网

• ZXing：支持多种格式的一维、二维条形码图片处理开发库。官网

• im4java: 基于ImageMagick或GraphicsMagick命令行的图片处理开发库，基本上ImageMagick能够支持的图片格式和处理方式都能够处理。官网

• Apache Batik：在Java应用中程序以SVG格式显示、生成及处理图像的工具集，包括SVG解析器、SVG生成器、SVG DOM等模块，可以集成使用也可以单独使用，还可以扩展自定义的SVG标签。官网

JSON

简化JSON处理的开发库。

• Genson：强大且易于使用的Java到JSON转换开发库。官网

• Gson：谷歌官方推出的JSON处理库，支持在对象与JSON之间双向序列化，性能良好且可以实时调用。官网

• Jackson：与GSON类似，在频繁使用时性能更佳。官网

• LoganSquare：基于Jackson流式API，提供对JSON解析和序列化。比GSON与Jackson组合方式效果更好。官网

• Fastjson：一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。官网

• Kyro：快速、高效、自动化的Java对象序列化和克隆库。官网

JVM与JDK

目前的JVM和JDK实现。

• JDK 9：JDK 9的早期访问版本。官网

• OpenJDK：JDK开源实现。官网

基于JVM的语言

除Java外，可以用来编写JVM应用程序的编程语言。

• Scala：融合了面向对象和函数式编程思想的静态类型编程语言。官网

• Groovy：类型可选（Optionally typed）的动态语言，支持静态类型和静态编译。目前是一个Apache孵化器项目。官网

• Clojure：可看做现代版Lisp的动态类型语言。官网

• Ceylon：RedHat开发的面向对象静态类型编程语言。官网

• Kotlin：JetBrain针对JVM、安卓和浏览器提供的静态类型编程语言。官网

• Xtend：一种静态编程语言，能够将其代码转换为简洁高效的Java代码，并基于JVM运行。官网

日志

记录应用程序行为日志的开发库。

• Apache Log4j 2：使用强大的插件和配置架构进行完全重写。官网

• kibana：分析及可视化日志文件。官网

• Logback：强健的日期开发库，通过Groovy提供很多有趣的选项。官网

• logstash：日志文件管理工具。官网

• Metrics：通过JMX或HTTP发布参数，并且支持存储到数据库。官网

• SLF4J：日志抽象层，需要与具体的实现配合使用。官网

机器学习

提供具体统计算法的工具。其算法可从数据中学习。

• Apache Flink：快速、可靠的大规模数据处理引擎。官网

• Apache Hadoop：在商用硬件集群上用来进行大规模数据存储的开源软件框架。官网

• Apache Mahout：专注协同过滤、聚类和分类的可扩展算法。官网

• Apache Spark：开源数据分析集群计算框架。官网

• DeepDive：从非结构化数据建立结构化信息并集成到已有数据库的工具。官网

• Deeplearning4j：分布式多线程深度学习开发库。官网

• H2O：用作大数据统计的分析引擎。官网

• Weka：用作数据挖掘的算法集合，包括从预处理到可视化的各个层次。官网

• QuickML：高效机器学习库。官网、GitHub

消息传递

在客户端之间进行消息传递，确保协议独立性的工具。

• Aeron：高效可扩展的单播、多播消息传递工具。官网

• Apache ActiveMQ：实现JMS的开源消息代理（broker），可将同步通讯转为异步通讯。官网

• Apache Camel：通过企业级整合模式（Enterprise Integration Pattern EIP）将不同的消息传输API整合在一起。官网

• Apache Kafka：高吞吐量分布式消息系统。官网

• Hermes：快速、可靠的消息代理（Broker），基于Kafka构建。官网

• JBoss HornetQ：清晰、准确、模块化，可以方便嵌入的消息工具。官网

• JeroMQ：ZeroMQ的纯Java实现。官网

• Smack：跨平台XMPP客户端函数库。官网

• Openfire：是开源的、基于XMPP、采用Java编程语言开发的实时协作服务器。 Openfire安装和使用都非常简单，并可利用Web界面进行管理。官网GitHub

• Spark：是一个开源，跨平台IM客户端。它的特性支持集组聊天，电话集成和强大安全性能。如果企业内部部署IM使用Openfire+Spark是最佳的组合。官网GitHub

• Tigase： 是一个轻量级的可伸缩的 Jabber/XMPP 服务器。无需其他第三方库支持，可以处理非常高的复杂和大量的用户数，可以根据需要进行水平扩展。官网

杂项

未分类其它资源。

• Design Patterns：实现并解释了最常见的设计模式。官网

• Jimfs：内存文件系统。官网

• Lanterna：类似curses的简单console文本GUI函数库。官网

• LightAdmin：可插入式CRUD UI函数库，可用来快速应用开发。官网

• OpenRefine：用来处理混乱数据的工具，包括清理、转换、使用Web Service进行扩展并将其关联到数据库。官网

• RoboVM：Java编写原生iOS应用。官网

• Quartz：强大的任务调度库.官网

应用监控工具

监控生产环境中应用程序的工具。

• AppDynamics：性能监测商业工具。官网

• JavaMelody：性能监测和分析工具。官网

• Kamon：Kamon用来监测在JVM上运行的应用程序。官网

• New Relic：性能监测商业工具。官网

• SPM：支持对JVM应用程序进行分布式事务追踪的性能监测商业工具。官网

• Takipi：产品运行时错误监测及调试商业工具。官网

原生开发库

用来进行特定平台开发的原生开发库。

• JNA：不使用JNI就可以使用原生开发库。此外，还为常见系统函数提供了接口。官网

自然语言处理

用来专门处理文本的函数库。

• Apache OpenNLP：处理类似分词等常见任务的工具。官网

• CoreNLP：斯坦佛CoreNLP提供了一组基础工具，可以处理类似标签、实体名识别和情感分析这样的任务。官网

• LingPipe：一组可以处理各种任务的工具集，支持POS标签、情感分析等。官网

• Mallet：统计学自然语言处理、文档分类、聚类、主题建模等。官网

网络

网络编程函数库。

• Async Http Client：异步HTTP和WebSocket客户端函数库。官网

• Grizzly：NIO框架，在Glassfish中作为网络层使用。官网

• Netty：构建高性能网络应用程序开发框架。官网

• OkHttp：一个Android和Java应用的HTTP+SPDY客户端。官网

• Undertow：基于NIO实现了阻塞和非阻塞API的Web服务器，在WildFly中作为网络层使用。官网

ORM

处理对象持久化的API。

• Ebean：支持快速数据访问和编码的ORM框架。官网

• EclipseLink：支持许多持久化标准，JPA、JAXB、JCA和SDO。官网

• Hibernate：广泛使用、强健的持久化框架。Hibernate的技术社区非常活跃。官网

• MyBatis：带有存储过程或者SQL语句的耦合对象（Couples object）。官网

• OrmLite：轻量级开发包，免除了其它ORM产品中的复杂性和开销。官网

• Nutz：另一个SSH。官网，Github

• JFinal：JAVA WEB + ORM框架。官网，Github

PDF

用来帮助创建PDF文件的资源。

• Apache FOP：从XSL-FO创建PDF。官网

• Apache PDFBox：用来创建和操作PDF的工具集。官网

• DynamicReports：JasperReports的精简版。官网

• flyingsaucer：XML/XHTML和CSS 2.1渲染器。官网

• iText：一个易于使用的PDF函数库，用来编程创建PDF文件。注意，用于商业用途时需要许可证。官网

• JasperReports：一个复杂的报表引擎。官网

性能分析

性能分析、性能剖析及基准测试工具。

• jHiccup：提供平台中JVM暂停的日志和记录。官网

• JMH：JVM基准测试工具。官网

• JProfiler：商业分析器。官网

• LatencyUtils：测量和报告延迟的工具。官网

• VisualVM：对运行中的应用程序信息提供了可视化界面。官网

• YourKit Java Profiler：商业分析器。官网

响应式开发库

用来开发响应式应用程序的开发库。

• Reactive Streams：异步流处理标准，支持非阻塞式反向压力（backpressure）。官网

• Reactor：构建响应式快速数据（fast-data）应用程序的开发库。官网

• RxJava：通过JVM可观察序列（observable sequence）构建异步和基于事件的程序。官网

REST框架

用来创建RESTful 服务的框架。

• Dropwizard：偏向于自己使用的Web框架。用来构建Web应用程序，使用了Jetty、Jackson、Jersey和Metrics。官网

• Feign：受Retrofit、JAXRS-2.0和WebSocket启发的HTTP客户端连接器（binder）。官网

• Jersey：JAX-RS参考实现。官网

• RESTEasy：经过JAX-RS规范完全认证的可移植实现。官网

• RestExpress：一个Java类型安全的REST客户端。官网

• RestX：基于注解处理和编译时源码生成的框架。官网

• Retrofit：类型安全的REST客户端。官网

• Spark：受到Sinatra启发的Java REST框架。官网

• Swagger：Swagger是一个规范且完整的框架，提供描述、生产、消费和可视化RESTful Web Service。官网

• Blade：国人开发的一个轻量级的MVC框架. 它拥有简洁的代码，优雅的设计。官网

科学计算与分析

用于科学计算和分析的函数库。

• DataMelt：用于科学计算、数据分析及数据可视化的开发环境。官网

• JGraphT：支持数学图论对象和算法的图形库。官网

• JScience：用来进行科学测量和单位的一组类。官网

搜索引擎

文档索引引擎，用于搜索和分析。

• Apache Solr：一个完全的企业搜索引擎。为高吞吐量通信进行了优化。官网

• Elasticsearch：一个分布式、支持多租户（multitenant）全文本搜索引擎。提供了RESTful Web接口和无schema的JSON文档。官网

• Apache Lucene：是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。官网

安全

用于处理安全、认证、授权或会话管理的函数库。

• Apache Shiro：执行认证、授权、加密和会话管理。官网

• Bouncy Castle，涵盖了从基础的帮助函数到PGP/SMIME操作。官网：多途加密开发库。支持JCA提供者（JCA provider)

• Cryptomator：在云上进行客户端跨平台透明加密。官网

• Keycloak：为浏览器应用和RESTful Web Service集成SSO和IDM。目前还处于beta版本，但是看起来非常有前途。官网

• PicketLink：PicketLink是一个针对Java应用进行安全和身份认证管理的大型项目（Umbrella Project）。官网

序列化

用来高效处理序列化的函数库。

• FlatBuffers：高效利用内存的序列化函数库，无需解包和解析即可高效访问序列化数据。官网

• Kryo：快速、高效的对象图形序列化框架。官网

• FST：提供兼容JDK的高性能对象图形序列化。官网

• MessagePack：一种高效的二进制序列化格式。官网

应用服务器

用来部署应用程序的服务器。

• Apache Tomcat：针对Servlet和JSP的应用服务器，健壮性好且适用性强。官网

• Apache TomEE：Tomcat加Java EE。官网

• Jetty：轻量级、小巧的应用服务器，通常会嵌入到项目中。官网

• WebSphere Liberty：轻量级、模块化应用服务器，由IBM开发。官网

• WildFly：之前被称作JBoss，由Red Hat开发。支持很多Java EE功能。官网

模板引擎

在模板中替换表达式的工具。

• Apache Velocity：提供HTML页面模板、email模板和通用开源代码生成器模板。官网

• FreeMarker：通用模板引擎，不需要任何重量级或自己使用的依赖关系。官网

• Handlebars.java：使用Java编写的模板引擎，逻辑简单，支持语义扩展（semantic Mustache）。官网

• Thymeleaf：旨在替换JSP，支持XML文件的工具。官网

测试

测试内容从对象到接口，涵盖性能测试和基准测试工具。

• Apache JMeter：功能性测试和性能评测。官网

• Arquillian：集成测试和功能行测试平台，集成Java EE容器。官网

• AssertJ：支持流式断言提高测试的可读性。官网

• Awaitility：用来同步异步操作的DSL。官网

• Cucumber：BDD测试框架。官网

• Gatling：设计为易于使用、可维护的和高性能负载测试工具。官网

• Hamcrest：可用来灵活创建意图（intent）表达式的匹配器。官网

• JMockit：用来模拟静态、final方法等。官网

• JUnit：通用测试框架。官网

• Mockito：在自动化单元测试中创建测试对象，为TDD或BDD提供支持。官网

• PowerMock： 支持模拟静态方法、构造函数、final类和方法、私有方法以及移除静态初始化器的模拟工具。官网

• REST Assured：为REST/HTTP服务提供方便测试的Java DSL。官网

• Selenide：为Selenium提供精准的周边API，用来编写稳定且可读的UI测试。官网

• Selenium：为Web应用程序提供可移植软件测试框架。官网

• Spock：JUnit-compatible framework featuring an expressive Groovy-derived specification language.官网兼容JUnit框架，支持衍生的Groovy范的语言。

• TestNG：测试框架。官网

• Truth：Google的断言和命题（proposition）框架。官网

• Unitils：模块化测试函数库，支持单元测试和集成测试。官网

• WireMock：Web Service测试桩（Stub）和模拟函数。官网

通用工具库

通用工具类函数库。

• Apache Commons：提供各种用途的函数，比如配置、验证、集合、文件上传或XML处理等。官网

• args4j：命令行参数解析器。官网

• CRaSH：为运行进行提供CLI。官网

• Gephi：可视化跨平台网络图形化操作程序。官网

• Guava：集合、缓存、支持基本类型、并发函数库、通用注解、字符串处理、I/O等。官网

• JADE：构建、调试多租户系统的框架和环境。官网

• javatuples：正如名字表示的那样，提供tuple支持。尽管目前tuple的概念还有留有争议。官网

• JCommander：命令行参数解析器。官网

• Protégé：提供存在论（ontology）编辑器以及构建知识系统的框架。官网

网络爬虫

用于分析网站内容的函数库。

• Apache Nutch：可用于生产环境的高度可扩展、可伸缩的网络爬虫。官网

• Crawler4j：简单的轻量级网络爬虫。官网

• JSoup：刮取、解析、操作和清理HTML。官网

Web框架

用于处理Web应用程序不同层次间通讯的框架。

• Apache Tapestry：基于组件的框架，使用Java创建动态、强健的、高度可扩展的Web应用程序。官网

• Apache Wicket：基于组件的Web应用框架，与Tapestry类似带有状态显示GUI。官网

• Google Web Toolkit：一组Web开发工具集，包含在客户端将Java代码转为JavaScript的编译器、XML解析器、RCP官网API、JUnit集成、国际化支持和GUI控件。

• Grails：Groovy框架，旨在提供一个高效开发环境，使用约定而非配置、没有XML并支持混入（mixin）。官网

• Ninja：Java全栈Web开发框架。非常稳固、快速和高效。官网

• Pippo：小型、高度模块化的类Sinatra框架。官网

• Play：使用约定而非配置，支持代码热加载并在浏览器中显示错误。官网

• PrimeFaces：JSF框架，提供免费和带支持的商业版本。包括若干前端组件。官网

• Ratpack：一组Java开发函数库，用于构建快速、高效、可扩展且测试完备的HTTP应用程序。官网

• Spring Boot：微框架，简化了Spring新程序的开发过程。官网

• Spring：旨在简化Java EE的开发过程，提供依赖注入相关组件并支持面向切面编程。官网

• Vaadin：基于GWT构建的事件驱动框架。使用服务端架构，客户端使用Ajax。官网

• Blade：国人开发的一个轻量级的MVC框架. 它拥有简洁的代码，优雅的设计。官网

业务流程管理套件

流程驱动的软件系统构建。

• jBPM：非常灵活的业务流程管理框架，致力于构建开发与业务分析人员之间的桥梁。官网

• Activity：轻量级工作流和业务流程管理框架。官网github

资源

社区

Ⅳ 如何sbteclipse插件添加到SBT 0.10.x-eclipse，scala，sbt，akka

1. 备份原有的akka源代码目录下面的project文件夹为project.old。
2. 创建新的project文件夹
3. project目录下创建项目配置文件Build.scala和build.properties
4. 运行sbt reload，update，compile编译项目
5. sbt eclipse create-src创建eclipse项目
6. Eclipse中导入akka项目

Ⅳ 苹果平板电脑能安装C++C语言软件吗

可以装c语言编译器，因为Mac系统本质上是一个Unix系统，是一个开放系统，Unix系统的编写语言就是C语，兼容C语言编译器是肯定的了。

Ⅵ 如何进行代码跟读

如何进行代码跟读。众所周知，Spark使用scala进行开发，由于scala有众多的语法糖，很多时候代码跟着跟着就觉着线索跟丢掉了，另外Spark基于Akka来进行消息交互，那如何知道谁是接收方呢？
new Throwable().printStackTrace
代码跟读的时候，经常会借助于日志，针对日志中输出的每一句，我们都很想知道它们的调用者是谁。但有时苦于对spark系统的了解程度不深，或者对scala认识不够，一时半会之内无法找到答案，那么有没有什么简便的办法呢？
我的办法就是在日志出现的地方加入下面一句话
new Throwable().printStackTrace()

现在举一个实际的例子来说明问题。
比如我们在启动spark-shell之后，输入一句非常简单的sc.textFile("README.md")，会输出下述的log
14/07/05 19:53:27 INFO MemoryStore: ensureFreeSpace(32816) called with curMem=0, maxMem=308910489 14/07/05 19:53:27 INFO MemoryStore: Block broadcast_0 stored as values in memory (estimated size 32.0 KB, free 294.6 MB) 14/07/05 19:53:27 DEBUG BlockManager: Put block broadcast_0 locally took 78 ms 14/07/05 19:53:27 DEBUG BlockManager: Putting block broadcast_0 without replication took 79 ms res0: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = README.md MappedRDD[1] at textFile at :13

那我很想知道是第二句日志所在的tryToPut函数是被谁调用的该怎么办？
办法就是打开MemoryStore.scala，找到下述语句
logInfo("Block %s stored as %s in memory (estimated size %s, free %s)".format( blockId, valuesOrBytes, Utils.bytesToString(size), Utils.bytesToString(freeMemory)))

在这句话之上，添加如下语句
new Throwable().printStackTrace()

然后，重新进行源码编译
sbt/sbt assembly