小编Exp*_*rer的帖子

我只是好奇.

此存储库的初始提交日期为.27 Sep 2006

当GitHub本身开始开发1 October 2007并在April 2008(根据维基百科推出)推出时,这怎么可能呢？

我有以下场景,我有多个大文件(每个约200M记录),我想通过kafka发送该文件.为了获得更好的性能,我想使用Kafka分区来发送数据.现在我的数据要求是针对特定键,所有消息都应该转到特定分区.目前,对于POC,我使用10个kafka分区并使用数字ID字段对数据进行分区.我的逻辑只是检查IT的最后一位,并将记录发送到相应的kafka分区.EX:ID - ***7将始终进入分区7.现在,此逻辑不能用于概括我的代码,因为密钥可以是非数字的,并且可以根据需要增加/减少分区数.

我想知道是否有一个哈希算法可以0-9根据给定的范围生成特定范围内的值(比如我必须有10个分区,然后它应该创建所有以哈希值结尾)？

identityMapCapacityConfluent Schema Registry中的含义是什么CachedSchemaRegistryClient。根据文档，其声明如下：

public CachedSchemaRegistryClient(@NotNull String baseUrl,int identityMapCapacity)

我看到几个帖子，它用int10初始化，在某个地方它是 1000。所以我不确定它到底是什么意思，我应该使用什么。

我有以下代码行作为我的 pyspark 管道的一部分（该硬编码列表是从配置文件中获取的），并且我正在 EMR 中运行我的管道。以下是 EMR Bootstrap 图像。内置函数将 int 列表视为 dict 并抛出以下错误。知道为什么我会看到这种奇怪的行为吗？

    max_n_days = __builtins__.max([10, 20])  

EMR 引导程序：

 #!/bin/bash

sudo easy_install pip
sudo yum install -y tkinter tk-devel
sudo yum install -y python3-pip
sudo pip install boto3
sudo pip install configparser
sudo pip install paramiko
sudo pip install nltk
sudo pip install scipy
sudo pip install scikit-learn
sudo pip install pandas==0.24.2
sudo pip install -U keras
sudo pip install pyddq
sudo pip install torch
sudo pip install numpy 
sudo pip …

我有以下情况:

我有2个数据帧只包含1列让我们说

DF1=(1,2,3,4,5)
DF2=(3,6,7,8,9,10)

基本上这些值是键,如果DF1中的键不在DF2中,我正在创建DF1的镶木地板文件(在当前示例中,它应该返回false).我目前达到我要求的方法是:

val df1count= DF1.count
val df2count=DF2.count
val diffDF=DF2.except(DF1)
val diffCount=diffDF.count
if(diffCount==(df2count-df1count)) true
else false

这种方法的问题是我调用动作元素4次,这肯定不是最好的方法.有人可以建议我实现这一目标的最有效方法吗？

我正在尝试与期货的收集工作，并且无法根据未来状态从def返回结果。下面是我的代码：

final case class StagesToRun(stages : Set[StageRun])
private def processNextStagesAndAccumulateResults(stagesToRun: StagesToRun): \/[Exception, Success] = {
val stageProcessingExceptions = mutable.Set[Exception]()
//processor.process(stagesToRun) => returns a Set[Future[\/[Exception, Success]]] and I am converting it to  Future[Set[\/[Exception, Success]]] in below expression
val processResults = Future.sequence(processor.process(stagesToRun))
processResults.onSuccess {
  case result => {
    result.map { res =>
      res.fold(
        l => stageProcessingExceptions += l,
        r => r
      )
    }
    if (stageProcessingExceptions.isEmpty) Success.right
    else new Exception("Got exception while processing one of the stage").left
  }
}
processResults.onFailure {
  case ex …