小编Kev*_*osi的帖子

我刚刚开始使用Elasticsearch,我看到的一个主要用例是它在大型数据集上搜索的可扩展性,但除此之外,您是否希望使用它而不是使用传统的RDBMS创建SQL查询？

我不确定这是否可行,但我有这种情况.

我的UIWebView中显示了一个网站,该网站在UISegmentedController中设置了链接.他们的网站可以检测您是在wifi上还是在3g网络上.

现在,分段控制器指向2个不同的页面:1 - iPhone友好登录屏幕2 - 主页,一旦您登录.

现在问题是:

我可以编程我的应用程序来检测它是WIFI还是3G(我知道你可以这样做),但是根据答案转到第1或第2部分

有点像这样:

if (iPhone device is on 3g) {
    Go to Segment 1;
} else {
    Go to Segment 0;
}

我正在研究Swift及其与Objective-C的不同之处.从我可以收集到的,当前版本的Swift比Objective-C更快,更快:见这里.

但是,由于大多数这些测试是通过排序算法等完成的,我想知道当Swift用于开发iOS应用程序时,它是否真的比Objective-C更快.谁能在这方面给我启发,最好是根据自己的经验.

我对像Go这样的类型语言有点新,我正在努力学习实现事物的最佳方法.

我有两个结构代表将插入mongodb数据库的模型.一个结构(投资)将另一个结构(组)作为其字段之一.

type Group struct {
    Base
    Name string `json:"name" bson"name"`
}

type Investment struct {
    Base
    Symbol string `json:"symbol" bson:"symbol" binding:"required"`
    Group  Group  `json:"group" bson:"group"`
    Fields bson.M `json:"fields" bson:"fields"`
}

我遇到的问题是,在投资模型中,不需要Group.如果没有组,我认为最好不要插入数据库.什么是在Go中处理这样的db模型的最佳方法？

是否有任何影响(GC流失,性能或其他方面)定义struct函数内部与外部定义？例如:

type Outside struct {
  Foo string `json:"foo"`
}

func SomeFunc(b []byte) error {
  outside := Outside{}

  if err := json.NewDecoder(b).Decode(&outside); err != nil {
    return err
  }

  ...
}

与

func SomeFunc(b []byte) error {

  type inside struct {
    Foo string `json:"foo"`
  }

  if err := json.NewDecoder(b).Decode(&inside); err != nil {
    return err
  }

  ...
}

是否会出现一种优先于另一种情况的情况？

我已将我的部署暴露给特定的 NodePort。如果我想连接到集群中的这个部署，我怎样才能找到这个NodePort的IP地址？

我有一个关于empty structs 的基本问题,并且我试图在尝试获取两个切片的支持数组元素的地址时得到以下不同输出:

a := make([]struct{}, 10)
b := make([]struct{}, 20)
fmt.Println("&a == &b", &a == &b)
fmt.Println("&a[0] == &b[0]", &a[0] == &b[0])

上面的代码片段返回:

&a == &b false
&a[0] == &b[0] true

但是,考虑到以下稍微改变的片段:

a := make([]struct{}, 10)
b := make([]struct{}, 20)
fmt.Println(a[0], &a[0])
fmt.Println("&a == &b", &a == &b)
fmt.Println("&a[0] == &b[0]", &a[0] == &b[0])

上面的代码片段返回:

{} &{}
&a == &b false
&a[0] == &b[0] false

有人可以解释上述差异的原因吗？谢谢!

[跟进]进行以下修改:

package main

import "fmt"

type …

考虑Spark DataFrame,其中我们有几列.目标是在其上执行groupBy操作,而不将其转换为Pandas DataFrame.等效的Pandas groupBy代码如下所示:

def compute_metrics(x):
    return pd.Series({
        'a': x['a'].values[0],
        'new_b': np.sum(x['b']),
        'c': np.mean(x['c']),
        'cnt': len(x)
    })

data.groupby([
    'col_1',
    'col_2'
]).apply(compute_metrics).reset_index()

我打算在PySpark中写这个.到目前为止,我已经提出了这样的事情PySpark:

gdf = df.groupBy([
    'col_1',
    'col_2'
]).agg({
    'c': 'avg',
    'b': 'sum'
}).withColumnRenamed('sum(b)', 'new_b')

但是,我不知道如何去'a': x['a'].values[0]和'cnt': len(x).我想过要使用collect_list,from pyspark.sql import functions但是那打了我的脸Column object is not Callable.知道如何完成上述转换吗？谢谢!

[更新]是否有意义count在任何列上执行操作才能获得cnt？说我这样做:

gdf = df.groupBy([
    'col_1',
    'col_2'
]).agg({
    'c': 'avg',
    'b': 'sum',
    'some_column': 'count'
}).withColumnRenamed('sum(b)', 'new_b')
  .withColumnRenamed('count(some_column)', 'cnt')

我已经安装了jupyter，在尝试启动它时，出现以下错误：

File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/bin/jupyter-notebook", line 7, in <module>
from notebook.notebookapp import main
File"/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/notebook/__init__.py", line 25, in <module>
from .nbextensions import install_nbextension
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/notebook/nbextensions.py", line 35, in <module>
from tornado.log import LogFormatter
ImportError: No module named tornado.log

我尝试卸载并重新安装jupyter，龙卷风或任何我可以某种方式链接到此错误的内容，但没有任何帮助。这实际上曾经很好地工作，但是最近它开始对我抛出上述错误。任何帮助是极大的赞赏。

拥有MultiIndex Pandas DataFrame，如何将其转换为Spark DataFrame而不丢失索引。可以使用一个玩具示例轻松地进行测试：

arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
          ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]
tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=arrays)
df_spark = sqlContext.createDataFrame(df)

错过所有索引。为了保留索引，我还需要注意其他事项吗？