小编Moh*_*ari的帖子

我有两个形状(100, 4)和张量的张量(100, 2).我想在TensorFlow中执行一个连接操作,类似于np.hstackNumPy,这样输出就会很好(100, 6).是否有TensorFlow功能吗？

我有一个下面架构的表.想在SQL Server中获得预期结果的结果.Pivot不起作用,因为Value列是字符串.请建议有效的方法来实现这一目标.谢谢!

表:

 Dim Key(String) , Dim Value (String)
   AB                XY1 
   AB                XY2
   CD                XY3
   CD                XY4

预期结果

New columns=>  AB      CD
Row values =>  XY1     XY3
               XY2     XY4

我创建了一个 Spark 集群（学习所以没有创建高内存 CPU 集群），有 1 个主节点和 2 个核心来使用下面的配置运行执行器

主：Running1m4.large（2 核，8GB） 核心：Running2c4.large（2 核，3.5 GB）Hive 2.1.1、Pig 0.16.0、Hue 3.11.0、Spark 2.1.0、Sqoop 1.4.6、HBase 1.3 .0

当 pyspark 运行时出现以下错误： 所需执行程序内存 (1024+384 MB) 高于此集群的最大阈值 (896 MB)！请检查“yarn.scheduler.maximum-allocation-mb”和/或“yarn.nodemanager.resource.memory-mb”的值。

在尝试增加yarn-site.xml配置之前，我想了解为什么当主节点有8GB并且工作节点各有3.5GB时EMR只以896MB作为限制。

资源管理器 URL（master- http://master-public-dns-name:8088/）显示 1.75 GB，其中 vm 内存为 8GB。hbase或其他sws是否占用过多内存？

如果有人遇到类似的问题，请分享您的见解，为什么 EMR 设置了较低的默认值。谢谢！