小编Ale*_*hov的帖子

是否可以通过UI将参数传递给Airflow的作业？

DFA中的AFAIK,'params'参数在python代码中定义,因此无法在运行时更改.

更新后Airflow,1.9所有变量都创建为加密.

是否可以禁用加密？

我通过 JDBC 使用 Amazon Athena。最近我得到了

java.sql.SQLException: Query timeout

对于几个查询，但是当我运行时

println(statement.getQueryTimeout)

我看到“0”表示没有设置查询超时。

如何解决超时异常的问题？

我收到此日志消息：

com.amazonaws.services.s3.model.AmazonS3Exception：指定的键不存在。（服务：亚马逊S3;状态码：404;错误代码：NoSuchKey;请求ID：request_id; S3扩展请求ID： extended_request_id）

是否有可能得到的参数由请求（在这种情况下，S3键和桶）request_id和extended_request_id？

我使用 Scikit-learn 和 XGBoost 在相同数据上训练了 2 个梯度增强模型。

Scikit 学习模型

GradientBoostingClassifier(\n    n_estimators=5,\n    learning_rate=0.17,\n    max_depth=5,\n    verbose=2\n)\n

XGBoost模型

XGBClassifier(\n    n_estimators=5,\n    learning_rate=0.17,\n    max_depth=5,\n    verbosity=2,\n    eval_metric="logloss"\n)\n

然后我检查了推理性能：

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• Xgboost：每个循环 9.7 ms \xc2\xb1 84.6 \xc2\xb5s
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• Scikit-learn：每个循环 426 \xc2\xb5s \xc2\xb1 12.5 \xc2\xb5s
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为什么 XGBoost 这么慢？

如果我将Amazon S3上的*.tsv文件定义为Athena表的源并使用OpenCSVSerde或LazySimpleSerDe作为反序列化器,则它可以正常工作.但是,如果我定义包含*.tsv文件的*.tar.gz文件,我会在表中看到几个奇怪的行(例如,一行包含tsv文件名和几行空行).在Athena中使用tar.gz文件的正确方法是什么？

我正在尝试使用Apache Spark在TFIDF上计算余弦相似度矩阵。这是我的代码：

def cosSim(input: RDD[Seq[String]]) = {
  val hashingTF = new HashingTF()
  val tf = hashingTF.transform(input)
  tf.cache()
  val idf = new IDF().fit(tf)
  val tfidf = idf.transform(tf)
  val mat = new RowMatrix(tfidf)
  val sim = mat.columnSimilarities
  sim
}

我在输入中大约有3000行，但是如果我执行sim.numRows（）或sim.numCols（），我会看到1048576而不是3K，据我了解，这是因为val tfidf和val mat的大小均为3K * 1048576其中1048576是tf功能的数量。也许要解决这个问题，我必须移调垫子，但是我不知道该怎么做。