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sbt总是使用CI重新编译整个项目,即使使用缓存也是如此?

我在以下基本工作流程中努力将SBT用于CI流程:

  1. 编译测试
  2. 缓存~/.sbt~/.ivy2/cache
  3. 缓存target我项目中的所有目录

在后续步骤中:

  1. 恢复~/.sbt~/.ivy2/cache
  2. 恢复整个项目,包括先前生成的target包含.class文件和相同源代码的目录(应该是相同的签出)
  3. 通过运行测试 sbt test

100%的时间,sbt test重新编译整个项目。我想了解或调试为什么会这样,因为自上次编译以来没有任何变化(嗯,什么没有变化,那么是什么导致它相信某些东西呢?)

我当前正在将circleci与docker executor一起使用。这意味着从同一张图片开始,有一个新的docker实例运行每个步骤,尽管我希望缓存可以解决这个问题。

的相关部分.circleci/config.yml(如果您不使用圆形,则应该仍然可以使用;我已注释了我可以的内容):

---
version: 2

jobs:
  # compile and cache compilation
  test-compile:
    working_directory: /home/circleci/myteam/myproj
    docker:
      - image: myorg/myimage:sbt-1.2.8
    steps:
      # the directory to be persisted (cached/restored) to the next step
      - attach_workspace:
          at: /home/circleci/myteam
      # git pull to /home/circleci/myteam/myproj
      - checkout
      - restore_cache:
          # look for a …
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continuous-integration scala sbt circleci circleci-workflows

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究竟是什么在管理光束中的水印?

Beam 的强大功能来自于它先进的窗口功能,但它也有点令人困惑。

在本地测试中看到一些奇怪的地方(我使用rabbitmq作为输入源),其中消息并不总是被发送ack,并且固定的窗口并不总是关闭,我开始挖掘StackOverflow和Beam代码库。

似乎对于何时设置确切的水印存在特定于源的问题:

(和别的)。此外,似乎存在与 相对的Checkpoints ( s) 的独立概念。CheckpointMarkWatermarks

所以我认为这是一个由多部分组成的问题:

  1. 什么代码负责移动水印?它似乎是源和运行器的某种组合,但我似乎无法真正找到它来更好地理解它(或根据我们的用例调整它)。这对我来说是一个特殊的问题,因为在流量较低的时期,水印永远不会前进,并且消息不会被ack删除。
  2. 我没有看到太多关于检查点/检查点标记概念的文档(非代码 Beam 文档没有讨论它)。CheckpointMark 如何与 Watermark 交互(如果有的话)?

google-cloud-dataflow apache-beam

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数据流项目中的 stackdriver 监控 api

我刚刚开始在 Google Cloud Dataflow 上使用 Apache Beam。我有一个使用计费帐户设置的项目。我计划使用该项目的唯一目的是: 1. 数据流 - 用于所有数据处理 2. pubsub - 用于导出 Stackdriver 日志以供 Datadog 使用

现在,当我写这篇文章时,我当前没有运行任何数据流作业。

回顾过去一个月,我发现数据流成本约为 15 美元,Stackdriver Monitor API 成本约为 18 美元。看起来 Stackdriver Monitor API 的固定价格接近 1.46 美元/天。

我很好奇如何减轻这种情况。我不认为我想要或不需要 Stackdriver Monitoring。是强制性的吗?此外,虽然我觉得我没有运行任何东西,但在过去的一个小时里我看到了这一点:

在此输入图像描述

所以我想问题是这些: 1. 这些调用是什么?2. 是否可以禁用数据流的 Stackdriver 监控或以其他方式降低成本?

google-cloud-platform google-cloud-dataflow stackdriver google-cloud-stackdriver

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