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Dropwizard 미터를 사용하여 메서드가 호출 된 횟수를 모니터링합니다. Dropwizard 미터는 메트릭의 수를 기록합니다. 저는 카운트가 위쪽으로 만 움직일 것이라고 생각했지만, 특정한 시나리오에서는 카운터가 실제로 다운되어 다시 올라 오는 몇 가지 경우가 있음을 발견했습니다. 왜 이런 일이 생길까요? 감사!

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eclipse neon 1에서 메트릭 플러그인을 설치할 수 없음

우분투 14.04에서 eclipse neon.1을 사용하고 있는데 메트릭 플러그인을 설치하려면 "프로비저닝 작업을 완료 할 수 없습니다. 선택 사항을 변경하고 다시 시도하십시오 자세한 내용은 아래를 참조하십시오. " 세부 사항 : 하나 이상의 필수 항목을 찾을 수 없기 때문에 설치를 완료 할 수 없습니다. 소프트웨어 설치 중 : Metrics 기능 3.14

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Jolokia Spark metrics

jolokia 에이전트를 스파크 작업에 연결하고 sinc 메트릭을 보려면 도움이 필요합니다. 함께 javaagent 사용할 수 사용할 수있는 두 가지 옵션이하지의 https://jolokia.org/reference/html/agents.html#jvm-agent 스파크 제출하고 비행 방식에 작업자 노드와 어떤 시작하는 에이전트를 PID하는 알 수 없습니다

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kibana v4 통계 측정기를 시각화하는 방법

나는 com.codahale.metrics를 사용하여 elastic에서 색인 메트릭을 공급합니다. 필드 이름과 다른 몇 미터 (메트릭의 유형 미터)가 있습니다. 카운트 필드에서 미터 당 하나의 그래프를 원합니다. 사실 저는 모든 미터의 전체 카운트만을 가지고 있습니다. 나는 kibana를 처음 사용하므로 시각화가 간단합니다 .-

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JobHistory 로그의 Cpu Metric이 루미와 함께 처리되었습니다.

Hadoop Cluster에서 내 작업 통계를 수집했습니다. JobHistory 로그를 가져와 제 1 위와 함께 처리했습니다. json 파일에는 각 작업 attemp에 "cpuUsages"라는 필드가 있습니다. 예 : "cpuUsages" : [ 6028, 3967, 3597, 3354, 3225, 3454, 3589, 4316, 42632, 102, 10

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X 초마다 측정 항목을 재설정하는 방법은 무엇입니까?

DropWizard Metrics library을 사용하여 응용 프로그램 및 jvm 레벨 메트릭을 측정하려고합니다. 다음은 메트릭을 증가/감소시키기 위해 내 코드에서 사용하고있는 메트릭 클래스입니다. 나는 아래 클래스의 increment 및 decrement 메서드를 증가 및 감소 메트릭에 호출하려고합니다. 내가 할 필요가있는 경우에 측정 기준을 증가하는

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SonarQube에서 Java 코드의 다양한 메트릭을 측정하는 방법이 있습니까

Java 코드에 대한 복잡성과 품질 메트릭을 사용자 정의 SonarQube 플러그인에서 계산하고 싶습니다. 이러한 메트릭의 경우 변수 수, 피연산자, 데이터베이스 연결, 함수 등과 같은 다양한 측정이 필요합니다. SonarQube CoreMetrics는 그 중 몇 가지만 제공하며, 완전한 Java 파일 파서를 직접 작성하지 않으려 고합니다. 그래서 어떻게해

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클래스 상속 대 인터페이스 상속

클래스 상속과 인터페이스 상속의 차이점은 무엇입니까? 위의 어떤 것은 하부 커플 링과 높은 응집력을 수득 ..

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Java Metrics 결과를 Graphite로 표시

Graphite 서버를 설치했는데 Java Metrics를 Graphite UI로 인쇄하려고합니다. localhost에서 웹 UI를 볼 수 있기 때문에 Graphite가 실행 중입니다. 아래 메트릭 결과를 흑연 콘솔로 리디렉션하기 위해 아래 코드를 사용했습니다. Graphite graphite = new Graphite(new InetSocketAddres

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sklearn의 BallTree에서 가중치가 적용된 minkowski 메트릭을 사용합니다.

저는 BallTree와 그것이 제공하는 다양한 측정 항목을 가지고 놀았습니다. 그러나 나는 wminkowski를 사용할 때, 무게가 결과에 아무런 영향이없는 것 같다 df = pd.DataFrame() num_features = 4 num_samples = 100 for i in range(num_features): df['A_%s'%(i+1