我正在开发一个创建永久链接的应用程序.我不确定如何在MondoDB中保存文档.两种策略:
ObjectId自动生成
MongoDB自动生成_id.我需要在该permalink字段上创建索引,因为我通过固定链接获取信息.我也可以使用该getTimestamp()方法访问ObjectId的创建时间,因此datetime字段似乎是多余的,但是如果我删除这个字段,我需要两次调用MongoDB来获取信息而另一次调用时间戳.
{
"_id": ObjectId("5210a64f846cb004b5000001"),
"permalink": "ca8W7mc0ZUx43bxTuSGN",
"data": "a lot of stuff",
"datetime": ISODate("2013-08-18T11:47:43.460+-100")
}
生成_id
我_id用永久链接生成了.
{
"_id": "ca8W7mc0ZUx43bxTuSGN",
"data": "a lot of stuff",
"datetime": ISODate("2013-08-18T11:47:43.460+-100")
}
我没有看到使用ObjectIds的任何好处.我错过了什么吗？
我正在尝试在公司计算机上安装熊猫。我试着做
pip install pandas
但是操作重试，然后超时。
然后我下载了软件包：
熊猫0.22.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl
并安装：
pip install pandas-0.22.0-cp27-cp27m-win_amd64
但是我收到以下错误：
与pypi.python.org的连接超时。（connect timeout = 15）'）'：/ simple / pytz /重试（Retry（total = 0，connect = None，read = None，redirect = None，status = None））后被'ConnectTimeoutError（，'Connection'到pypi.python.org超时（连接超时= 15）'）'：/ simple / pytz /找不到满足要求pytz> = 2011k的版本（来自pandas == 0.22.0）（来自版本： ）找不到pytz> = 2011k的匹配分布（来自pandas == 0.22.0）
我对包做了同样的事情： pandas-0.22.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl
我也尝试使用代理：
pip --proxy=IND\namit.kewat:xl123456@192.168.180.150:8880 install numpy
但是我无法得到熊猫。
当我尝试访问该网站时：https : //pypi.org/project/pandas/#files我可以在资源管理器上毫无问题地访问它
我们已根据以下链接实施了Intuit连接按钮功能:
它一直运行到最后但不是将控制权返回到父页面,而是在弹出窗口中打开应用程序.我真的不知道我在这里失踪了什么.以下是此功能的单元测试页面:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" xmlns:ipp="">
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=ISO-8859-1"/>
<meta http-equiv="Cache-control" content="no-cache"/>
<title>Intuit Test Page</title>
<script src="https://js.appcenter.intuit.com/Content/IA/intuit.ipp.anywhere.js" type="text/javascript">
</script>
<script type="text/javascript">
intuit.ipp.anywhere.setup({
menuProxy: 'myserver.com/intuit/proxy',
grantUrl: 'myserver.com/intuit/connect'
});
</script></head><body>
<ipp:connectToIntuit></ipp:connectToIntuit>
</body>
</html>
除服务器名称外,代码相同.如果你能提供一些意见,我真的很感激吗？
我有一个全新的hadoop纱线安装,我已经通过给定的jar文件执行了wordcount示例hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples...但是当我尝试编译wordcount源并运行它时,它给了我java.io.IOException: No FileSystem for scheme: hdfs.
上面的例外与这行代码有关:
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
编辑:命令和输出是这些:
hduser@master-virtual-machine:~$ hadoop jar Desktop/NativeWordcount.jar /tin /tout
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [rsrc:org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:rsrc:slf4j-log4j12-1.7.5.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory]
13/12/03 07:14:44 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Exception in thread "main" java.lang.reflect.InvocationTargetException
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at …我想知道html5元素是否可以有两个id,如下所示:
<button id="thing1" id="thing2" name="Button1" onclick="change()">Click here</button>
或这个:
<button id="thing1, thing2" name="Button1" onclick="change()">Click here</button>
另外,如果其中一个id说了一件事,而另一个id说另一件事,哪一个会被使用？
我正在运行脚本来自动化测试用例并遇到这个独特的问题.我已经检测到并使用了元素的ID来实现点击等目的.然而,突然间这些ID发生了变化,脚本不再起作用了.另一个奇怪的事情是,这些ID与在Chrome中检查时的脚本相同,但在Firefox驱动程序浏览器中有所不同.
测试驱动器的Firebug: -
<p class="description" onclick="selectElementTextListForIE(this,'tile29', 'tile19');selectElementTextList(this,'tile29', '')" id="tile29_span_0_0">
Platinum
</p>
针对同一元素的Chrome检查器: -
<p class="description" onclick="selectElementTextListForIE(this,'tile20', 'tile19');selectElementTextList(this,'tile20', '')" id="tile20_span_0_0">
Platinum
</p>
此外,可能是检测运行时生成ID的元素的最佳策略.我甚至尝试使用XPATH,但它也包含id的引用,例如.@ ID ="tile276_input
任何帮助将不胜感激.
谢谢.
阿布舍克
我试图使用下面的代码使用Apache Spark中提供的sqlcontext查询存储在hdfs中的文件,但我得到一个NoSuchMethodError
package SQL
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql._
object SparSQLCSV { def main(args: Array[String]) {
val sc = new SparkContext("local[*]","home")
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
val people = sc.textFile("/home/devan/Documents/dataset/peoplesTest.csv")
val delimiter = ","
val schemaString = "a,b".split(delimiter)//csv header
//Automated Schema creation
val schema = StructType(schemaString.map(fieldName => StructField(fieldName, StringType, true)))
val peopleLines = people.flatMap(x=> x.split("\n"))
val rowRDD = peopleLines.map(p=>{
Row.fromSeq(p.split(delimiter))
})
val peopleSchemaRDD = sqlContext.applySchema(rowRDD, schema)
peopleSchemaRDD.registerTempTable("people")
sqlContext.sql("SELECT b FROM people").foreach(println)
} }
线程"main"中的异常java.lang.NoSuchMethodError:org.apache.spark.sql.SQLContext.applySchema(Lorg/apache/spark/rdd/RDD; Lorg/apache/spark/sql/types/StructType;)Lorg/apache /火花/ SQL /数据帧; at scalding.Main_Obj $ …
我有一个很大的文本数据集及其相应的标签。我曾经使用csv模块读取 csv 文件，然后numpy在该数据上构建数组，直到我发现 numpy 中的大型文本数组内存效率低下。
with open('sample.csv', 'r') as f:
data = csv.reader(f.readlines())
texts = np.array([d[0] for d in data])
这需要大约 13GB 的内存。但是当pandas读取完全相同的数据时，就像什么都没发生一样，内存中没有数据。我的意思是，它的内存使用量并没有减少 50% 甚至 20%，它只需要 300 MB 的内存。
data = pd.read_csv('sample.csv')
texts2 = np.array(data['text'])
texts和texts2数组之间的唯一区别是数据类型：
texts.dtype
dtype('<U92569')
texts2.dtype
dtype('O')
我有一个×k矩阵,我想得到参考1×k向量的n个向量的平均距离.我可以norm(v(i, :) - test)在for循环内部使用它,但有没有最小的解决方案呢？
hadoop ×2
identifier ×2
pandas ×2
apache-spark ×1
automation ×1
detect ×1
distance ×1
dynamic ×1
hadoop-yarn ×1
hdfs ×1
html5 ×1
intuit ×1
javascript ×1
matlab ×1
mongodb ×1
numpy ×1
permalinks ×1
pip ×1
python ×1
python-2.7 ×1
quickbooks ×1
selenium ×1
word-count ×1