小编Def*_*_Os的帖子

我已经阅读了Django Rest Framework指南并完成了所有教程.一切似乎都有意义,并且应该如何运作.我按照描述进行基本和会话认证. http://django-rest-framework.org/api-guide

但是,我正在努力使用文档的令牌认证部分,它有点缺乏或没有深入到教程的深度.
http://django-rest-framework.org/api-guide/authentication/#tokenauthentication

它说我需要为用户创建令牌,但是在models.py中说明了哪里？

我的问题是:

有人可以为第一个计时器解释文档的令牌认证部分吗？

我有一个令人尴尬的并行任务,我使用Spark来分配计算.这些计算是在Python中进行的,我使用PySpark来读取和预处理数据.我的任务的输入数据存储在HBase中.不幸的是,我还没有找到一种令人满意的(即易于使用和可扩展的)方法来使用Python从/向Spark读取/写入HBase数据.

我之前探讨的内容:

• 使用我的Python进程连接happybase.该软件包允许使用HBase的Thrift API从Python连接到HBase.这样,我基本上跳过Spark进行数据读/写,并且错过了潜在的HBase-Spark优化.读取速度似乎相当快,但写入速度很慢.这是目前我最好的解决方案.

• 使用SparkContext newAPIHadoopRDD并saveAsNewAPIHadoopDataset使用HBase的MapReduce接口.这方面的例子曾经包含在Spark代码库中(见这里).但是,这些现在被认为是过时的,有利于HBase的Spark绑定(见这里).我还发现这个方法很慢而且很麻烦(用于阅读,编写工作得很好),例如,返回的字符串newAPIHadoopRDD必须以各种方式进行解析和转换,最终得到我想要的Python对象.它一次只支持一列.

我知道的替代方案:

• 我目前正在使用Cloudera的CDH和5.7.0版本hbase-spark(CDH发行说明和详细的博客文章).该模块(以前称为SparkOnHBase)将正式成为HBase 2.0的一部分.不幸的是,这个奇妙的解决方案似乎只适用于Scala/Java.

• 华为的Spark-SQL-on-HBase/Astro(我看不出两者之间有什么区别......).它看起来并不像我想要的解决方案那样强大且受到良好支持.

我想验证 spark-sql 查询在语法上是否正确，而无需在集群上实际运行查询。

实际用例是我正在尝试开发一个用户界面，它接受用户输入 spark-sql 查询，我应该能够验证所提供的查询在语法上是否正确。此外，如果在解析查询后，我可以就最好的火花最佳实践提供有关查询的任何建议。

我有一个DataFrame,其列包含一些带有各种负值的错误数据.我想将值<0替换为它们所在组的平均值.

对于作为NA的缺失值,我会这样做:

data = df.groupby(['GroupID']).column
data.transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))

但是如何在这样的条件下做这个操作x < 0呢？

谢谢!

我的优化问题涉及数以千计的线性约束。我想通过找到冗余约束来降低我的问题的复杂性，例如3 * x + 4 * y < 10，如果我已经有一个约束是4 * x + 5 * y < 10（x并且y是>= 0，这就是我的问题的情况）。

所以，我有一个包含所有系数的 numpy 数组，它看起来像这样，例如：

[[0.1, 3.0, 4.8, 0.2],
 [1.0, 4.7, 5.3, 0.1],
 [2.2, 4.3, 5.2, 1.1]]

表示约束：

0.1 * w + 3.0 * x + 4.8 * y + 0.2 * z < 10
1.0 * w + 4.7 * x + 5.3 * y + 0.1 * z < 10
2.2 * …

from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext()

rdd1 = sc.parallelize([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)], numSlices=8)
rdd2 = rdd1.mapValues(lambda x: x)

这些RDD具有相同的分区:

rdd1.keys().glom().collect()
>>> [[], ['a'], [], ['b'], [], ['c'], [], ['d']]

rdd2.keys().glom().collect()
>>> [[], ['a'], [], ['b'], [], ['c'], [], ['d']]

这里有多个答案,表明加入共分区数据不会导致混乱,这对我来说很有意义.示例:共同分区的RDD的连接是否会导致Apache Spark中的混乱？

但是,当我使用PySpark加入这些共同分区的RDD时,数据被混洗到一个新的分区:

rdd1.join(rdd2).keys().glom().collect()
>>> [['a'], [], ['c'], ['b'], [], ['d'], [], [], [], [], [], [], [], [], [], []]

即使我将新分区的数量设置为原始分区8,分区也会更改:

rdd1.join(rdd2, numPartitions=8).keys().glom().collect()
>>> [['a'], [], ['c'], ['b'], [], ['d'], [], []]

为什么我不能避免使用这些共同分区的RDD进行洗牌？

我正在使用Spark …