我很困惑,连续相等=可以在python中使用:
a = b = c
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
这个语言功能叫什么?有什么我可以读到的吗?
可以生成4等于?
a = b = c = d
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) numpy 数组
x = np.array([1,2,3,4])
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
ujson.encode
ujson.encode(x, ensure_ascii=False, double_precision=-1)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
给我错误
OverflowError: Maximum recursion level reached
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
版本信息
ujson 1.33
python 3.4.3
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
似乎 ujson 无法编码 numpy 数组并给出令人困惑的错误消息。
顺便说一下,在哪里可以找到ujson的文档。谢谢
我是tryint在基于debian的容器中安装git
postgres图像基于debian:jessie
dockerfile
FROM postgres:9.4
RUN apt-get -qq update
RUN apt-get install git-core
RUN apt-get install osm2pgsql
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无法找到git和osm2pgsql
错误
E: Unable to locate package git-core
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我错过了什么?
我在AWS EMR服务上启动了一个包含2台机器(1个主机,1个核心)的集群,其中包含1个密钥对.
然后使用ssh登录到主实例,前提是创建了.pem
successed!
然后我尝试在主实例上运行spark-shell或pyspark并得到以下错误
Error initializing SparkContext.
org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=ec2-user, access=WRITE, inode="/user":hdfs:hadoop:drwxr-xr-x
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.checkFsPermission(FSPermissionChecker.java:271)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.check(FSPermissionChecker.java:257)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.check(FSPermissionChecker.java:238)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.checkPermission(FSPermissionChecker.java:179)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.checkPermission(FSNamesystem.java:6512)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.checkPermission(FSNamesystem.java:6494)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.checkAncestorAccess(FSNamesystem.java:6446)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.mkdirsInternal(FSNamesystem.java:4248)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.mkdirsInt(FSNamesystem.java:4218)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.mkdirs(FSNamesystem.java:4191)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNodeRpcServer.mkdirs(NameNodeRpcServer.java:813)
at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.mkdirs(ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.java:600)
at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.proto.ClientNamenodeProtocolProtos$ClientNamenodeProtocol$2.callBlockingMethod(ClientNamenodeProtocolProtos.java)
at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Server$ProtoBufRpcInvoker.call(ProtobufRpcEngine.java:635)
at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.call(RPC.java:962)
at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2039)
at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2035)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1628)
at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler.run(Server.java:2033)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我在aws spark上运行以下句子
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._
case class Wiki(project: String, title: String, count: Int, byte_size: String)
val data = sc.textFile("s3n://+++/").map(_.split(" ")).filter(_.size ==4 ).map(p => Wiki(p(0), p(1), p(2).trim.toInt, p(3)))
val df = data.toDF()
df.printSchema()
val en_agg_df = df.filter("project = 'en'").select("title","count").groupBy("title").sum().collect()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
可以在运行约2小时后得到以下错误:
WARN ReliableDeliverySupervisor: Association with remote system [akka.tcp://sparkYarnAM@172.31.14.190:42514] has failed, address is now gated for [5000] ms. Reason: [Disassociated]
15/10/15 17:38:36 WARN YarnSchedulerBackend$YarnSchedulerEndpoint: ApplicationMaster has disassociated: 172.31.14.190:42514
15/10/15 17:38:36 WARN YarnSchedulerBackend$YarnSchedulerEndpoint: ApplicationMaster has disassociated: 172.31.14.190:42514
15/10/15 17:38:36 WARN …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我想使用“表存在”步骤来检查某个表是否存在,如果不存在则创建一个
我创建的转换(为了将数据从输入数据库复制到输出数据库)
Table Input -----> Table exists ----> Table output
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
“表存在”中的属性是
Step name:
connection:
Schema name:
Tablename field:
Result fieldname:
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前三点很清楚。最后两个
“表名字段”是什么意思?它是一个带有有限选项的下拉列表,这些选项是输入表的列名。它应该是我想检查连接的表名吗?
结果字段名称是什么?我该如何使用它?
我在S3中大约有1000个对象,这些对象以
abcyearmonthday1
abcyearmonthday2
abcyearmonthday3
...
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
想要重命名为
abc/year/month/day/1
abc/year/month/day/2
abc/year/month/day/3
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我怎样才能通过boto3做到这一点。有更简单的方法吗?
我具有以下结构的部署包:
my-project.zip
--- my-project.py
------ lambda_handler()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
然后在配置文件中定义处理程序路径
my-project.lambda_handler
得到错误:
'handler' missing on module
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不明白
我有python 3 env
安装了rpy2与
conda install -c r rpy2=2.8.5
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在jupyter笔记本中加载单元魔术
%load_ext rmagic
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
当我尝试在笔记本中使用R块时,它给了我错误
ERROR:root:Cell magic `%%R` not found.
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我有一个基本的 docker 镜像,用 Dockerfile 称它为 docker-image
FROM Ubuntu
ENV USER default
CMD ['start-application']
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一个自定义的 docker 镜像,基于 docker-image
FROM docker-image
ENV USER username
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我想在不更改基本映像的情况下覆盖 USER 环境变量(在应用程序启动之前),这可能吗?
apache-spark ×2
docker ×2
dockerfile ×2
emr ×2
python ×2
amazon-s3 ×1
aws-lambda ×1
boto3 ×1
json ×1
jupyter ×1
kettle ×1
pdi ×1
pentaho ×1
python-3.x ×1
r ×1
rpy2 ×1
ujson ×1
variables ×1