小编Rag*_*tra的帖子

这个问题参考了打击代码:

cost = [[1, 10, 75, 92],
         [-1, 0, 35, 50],
         [-1, -1, 0, 80],
         [-1, -1, -1, 0]]

def min_cost(source, destination):
   if s==d or s == d-1:
       return cost[s][d]
    mc = cost[s][d]
    for i in range(s+1, d):
        tmp = min_cost(s, i) + min_cost(i, d)
    if tmp < mc:
        mc = tmp
return mc

当我做同样的干运行时,我看到min_cost(1,3)被执行了2次.我在一本书中读过作者提到如果我们之间有10个电台,那么min_cost(1,3)会运行144次.

如何在不实际干运的情况下弄清楚这些数字.我知道使用递归方程我们可以计算出函数所花费的时间但是怎么能说这个特定的函数会被执行很多次呢？

有人可以解释一下下面配置中的partition.duration.ms和flushsize的意义吗？设置这些属性背后的想法应该是什么？

"connector.class": "io.confluent.connect.s3.S3SinkConnector",
  "s3.region": "eu-central-1",
  "partition.duration.ms": "1000",
  "topics.dir": "root_bucket",
  "flush.size": "10",
  "topics": "TEST_SRV",
  "tasks.max": "1",
  "s3.part.size": "5242880",
  "timezone": "UTC",
  "locale": "US",
  "key.converter.schemas.enable": "true",
  "format.class": "io.confluent.connect.s3.format.json.JsonFormat",
  "partitioner.class": "io.confluent.connect.storage.partitioner.TimeBasedPartitioner",
  "schema.generator.class": "io.confluent.connect.storage.hive.schema.DefaultSchemaGenerator",
  "value.converter.schemas.enable": "false",
  "value.converter": "org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter",
  "storage.class": "io.confluent.connect.s3.storage.S3Storage",
  "s3.bucket.name": "events-dev-s3",
  "key.converter": "org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter",
  "path.format": "'year'-YYYY/'month'-MM/'day'-dd/'hour'-HH",
  "timestamp.extractor": "RecordField",
  "timestamp.field": "event_data.created_at"

我遇到了上面的表达,我认为应该评估为True,但事实并非如此.

>> s = 1 in range(2)
>> s == True
>> True

上述声明按预期工作但在以下时间:

1 in range(2) == True

执行时,它的计算结果为False.

尝试寻找答案,但无法得到具体的答案.任何人都可以帮助我理解这种行为吗？

我们需要安排火花工作,因为我们熟悉apache-airflow,我们希望继续创建不同的工作流程.我搜索了网络,但没有找到一步一步的指南来安排气流上的火花作业和选项在不同的服务器运行主机上运行它们.

对此的回答将受到高度赞赏.提前致谢.

我在golang网站上读到uintptr存储指针值的未解释位,我在网上发现的那种东西非常令人困惑.有人请用简单的语言向我解释这个问题.

请参考以下代码：

import grpc

from concurrent import futures
import time

import calculator_pb2
import calculator_pb2_grpc
import calculator

class CalculatorServicer(calculator_pb2_grpc.CalculatorServicer):

    def SquareRoot(selfself, request, context):
        response = calculator_pb2.Number()
        response.value = calculator.square_root((request.value))
        return response

# Creating gRPC server
server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))

calculator_pb2_grpc.add_CalculatorServicer_to_server(CalculatorServicer(), server)

print('Starting server. Listening on port 50051.')
server.add_insecure_port('[::]:50051')
server.start()

# The below line is what is keeping the server alive
try:
     while True:
         time.sleep(86400)
except KeyboardInterrupt:
    server.stop(0)

**************************************

try:
     while True:
         time.sleep(86400)
except KeyboardInterrupt:
    server.stop(0)

****************************************

在上面的代码块中，是否可以不使用睡眠条件而服务器仍然处于活动状态？

我正在运行一个 EMR 实例。它工作正常，但当我尝试从 Python Spark 脚本访问 S3 文件时，它突然开始出现以下错误：

py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o36.json.: 
   java.lang.RuntimeException: 
     java.lang.ClassNotFoundException: 
       Class org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileSystem not found

我们如何解决这个问题？

提前致谢。