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Hibernate和Spring Data JPA之间的主要区别是什么？什么时候不应该使用Hibernate或Spring Data JPA？另外,什么时候Spring JDBC模板的性能比Hibernate/Spring Data JPA好？

我想尝试一下ALS机器学习算法的例子.我的代码工作正常,但我不理解rank算法中使用的参数.

我在java中有以下代码

    // Build the recommendation model using ALS
    int rank = 10;
    int numIterations = 10;
    MatrixFactorizationModel model = ALS.train(JavaRDD.toRDD(ratings),
            rank, numIterations, 0.01);

我已经阅读了一些内容,它是模型中潜在因素的数量.

假设我有一个包含100行的(用户,产品,评级)数据集.应该是什么值rank(潜在因素).

我正在使用以下配置

import logging


FORMAT = '%(levelname)s: %(asctime)-15s: %(filename)s: %(funcName)s: %(module)s: %(message)s'
logging.basicConfig(filename="/var/log/out.log", level=logging.INFO, format=FORMAT)
LOGGER = logging.getLogger("Customer")

然后是我导入的一些库。这些库具有调试日志记录语句，例如

 LOGGER = logging.getLogger(__name__)
 LOGGER.debug('add_timeout: added timeout %s; deadline=%s at %s',
                     timeout_id, deadline, timeout_at)

当我运行我的程序时，它也会打印内部库的调试日志。我想完全避免调试日志。

我正在尝试使用Apache Spark MLlib构建一个Movie Recommender系统.我在java中编写了一个推荐代码,并且在使用spark-submit命令运行时工作正常.

我的运行命令看起来像这样

bin/spark-submit --jars /opt/poc/spark-1.3.1-bin-hadoop2.6/mllib/spark-mllib_2.10-1.0.0.jar --class "com.recommender.MovieLensALSExtended" --master local[4] /home/sarvesh/Desktop/spark-test/recommender.jar /home/sarvesh/Desktop/spark-test/ml-latest-small/ratings.csv /home/sarvesh/Desktop/spark-test/ml-latest-small/movies.csv

现在我想在真实场景中使用我的推荐器,作为一个Web应用程序,我可以在其中查询推荐器以给出一些结果.

我想构建一个Spring MVC Web应用程序,它可以与Apache Spark Context交互,并在被问到时给我结果.

我的问题是我如何构建一个与群集上运行的Apache Spark交互的应用程序.因此,当请求到达控制器时,它应该接受用户查询并获取与spark-submit控制台上的命令输出相同的结果.

据我所知,我发现我们可以使用Spark SQL,与JDBC集成.但我没有找到任何好的例子.

提前致谢.

我已经配置并使用 API 上传 .apk 文件，并且使用此代码文件可以完美运行。

    """Uploads an apk to the alpha track."""

import argparse
import sys
from apiclient import sample_tools
from oauth2client import client

TRACK = 'alpha'  # Can be 'alpha', beta', 'production' or 'rollout'

# Declare command-line flags.
argparser = argparse.ArgumentParser(add_help=False)
argparser.add_argument('package_name',
                       help='The package name. Example: com.android.sample')
argparser.add_argument('apk_file',
                       nargs='?',
                       default='test.apk',
                       help='The path to the APK file to upload.')


def main(argv):
  # Authenticate and construct service.
  service, flags = sample_tools.init(
      argv,
      'androidpublisher',
      'v3',
      __doc__,
      __file__, parents=[argparser],
      scope='https://www.googleapis.com/auth/androidpublisher')

  # Process flags …

据我所知

String s = new String("abc") 将创造两个对象 -

1. String常量池中的一个(如果"abc"尚未在常量池中)
2. 一个在堆内存中

虽然存在关于实际创建多少个对象以及在何处创建的理解.

无论如何,我有以下问题 -

1. 为什么在String类的java文档中没有涉及将创建多少个对象以及在哪里？
2. 为什么new String(String)在String类中提供了为什么字符串是不可变的？.也可以假设所有由String s = "abc"或创建的字符串String s = new String("abc")都可以在String常量池中使用？
3. 在创建或附加的字符串文字中,StringBuilder或者StringBuffer它们也在字符串常量池中,或者它们仅保留在堆内存中.

编辑

intern()方法的java文档清楚地讨论了常量池,但没有任何内容可以这样说String(String).

我有火花工作,我处理文件,然后执行以下步骤.

1. Load the file into DataFrame
2. Push the DataFrame to elasticsearch
3. Run some aggregations on dataframe and save to cassandra

我为此编写了一个spark作业,其中我有以下函数调用

writeToES(df)
writeToCassandra(df)

现在这两个操作一个接一个地运行.但是这两个可以并行运行.

我怎样才能在一个火花工作中做到这一点.

我可以为ES和Cassandra写两个火花作业.但他们将使用多个端口,我想避免.

我正在使用elasticsearch-dsl python库连接到elasticsearch并进行聚合。

我正在关注代码

search.aggs.bucket('per_date', 'terms', field='date')\
        .bucket('response_time_percentile', 'percentiles', field='total_time',
                percents=percentiles, hdr={"number_of_significant_value_digits": 1})
response = search.execute()

这工作正常，但仅返回10个结果 response.aggregations.per_ts.buckets

我想要所有结果

我试图用一种溶液size=0中提到了这个问题

search.aggs.bucket('per_ts', 'terms', field='ts', size=0)\
        .bucket('response_time_percentile', 'percentiles', field='total_time',
                percents=percentiles, hdr={"number_of_significant_value_digits": 1})

response = search.execute()

但这会导致错误

TransportError(400, u'parsing_exception', u'[terms] failed to parse field [size]')

我想用以下代码将docx文件转换为pdf

import sys
import os
import comtypes.client


wdFormatPDF = 17

in_file = os.path.abspath(sys.argv[1])
out_file = os.path.abspath(sys.argv[2])

word = comtypes.client.CreateObject('Word.Application')
doc = word.Documents.Open(in_file)
doc.SaveAs(out_file, FileFormat=wdFormatPDF)
doc.Close()
word.Quit()

这是一个错误

ImportError: cannot import name COMError

我已经安装了comtypes包.

我是python的新手,我无法弄清楚如何解决这个问题.

[编辑]

堆栈跟踪

Traceback (most recent call last):
  File "converttopdf.py", line 3, in <module>
    import comtypes.client
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/comtypes-1.1.2-py2.7.egg/comtypes/__init__.py", line 23, in <module>
    from _ctypes import COMError
ImportError: cannot import name COMError

如何在Python中确定IP地址的类别。我正在使用 python 的 ipaddress 模块。以下是类定义

Class   Private Networks    Subnet Mask Address Range
A   10.0.0.0    255.0.0.0   10.0.0.0 - 10.255.255.255
B   172.16.0.0 - 172.31.0.0 255.240.0.0 172.16.0.0 - 172.31.255.255
C   192.168.0.0 255.255.0.0 192.168.0.0 - 192.168.255.255

给定一个IP，我如何检查它是否属于A类、B类或C类