是否有一个库可以在Java中创建npy文件？
我正在寻找一种在Java中编写大型矩阵的方法，以使用python代码进行读取。
npy似乎是一个不错的选择，因为它不会在python端添加其他依赖项，并且已记录了格式。
我考虑了hdf5格式，但是对本机库的依赖使部署更加困难。
我正在尝试使用 aiohttp 进行异步处理，运行具有多个工作人员的 gunicorn 服务器。
当使用一个工作进程运行服务时一切正常，但是当使用多个进程时服务失败
似乎是因为错误：https : //bugs.python.org/issue22087 是否有解决此错误的方法？
最小代码：
from aiohttp import web
async def handle(request):
return web.Response(text='')
app = web.Application()
app.add_routes([web.get('/', handle)])
web.run_app(app)
命令： gunicorn aio.simple_server:app --worker-class aiohttp.GunicornWebWorker --workers 2
错误：
$ gunicorn aio.simple_server:app --worker-class aiohttp.GunicornWebWorker --workers 2
[2019-02-22 23:26:32 +0200] [30784] [INFO] Starting gunicorn 19.9.0
[2019-02-22 23:26:32 +0200] [30784] [INFO] Listening at: http://127.0.0.1:8000 (30784)
[2019-02-22 23:26:32 +0200] [30784] [INFO] Using worker: aiohttp.GunicornWebWorker
[2019-02-22 23:26:32 +0200] [30787] [INFO] Booting worker with pid: 30787
======== Running on …我将Mat数据(不是cv :: Mat对象)传递给函数,并使此函数成为此数据的新所有者.但是,我需要一个方法来释放原始对象,而不释放它指向的数据缓冲区.
我知道这将发生在从外部数据创建的cv :: Mat中,我只需要将此功能用于通用cv :: Mat.
有没有办法做到这一点？
我正在努力使一个过程适应火花.基本上,该过程分析来自JDBC数据源的批量数据,每个记录具有batchId,还有更高级别的groupId.
批次数量很大(事先未知).
组数是~100.
每批的记录数可以放在RAM中.
实际的分析代码并不重要,但它不适合reduceByKey或combineByKey的更具体的模型
我的想法是:
使用jdbcRdd读取数据,使用"group id"进行分区
使用group by batchId来准备数据
使用map来应用业务逻辑.
瓶颈似乎是groupByKey,根据我的理解,它会强制进行洗牌(将数据写入磁盘) - 即使每个批次都包含在一个分区中.
另一种可能的方法是使用batchId进行分区,但这会创建大量的分区 - 因此会产生大量的查询
有没有办法在分区内按键执行分组？还有其他可能的办法吗
我需要开发一个应用程序来监视并可能过滤（拒绝调用）文件操作。
看来开发微型过滤器是“标准”解决方案。另一种可能的方法是使用 API 挂钩。
这些是相关的解决方案吗？（我在某些地方读到 API 挂钩可能不合适 - 但没有给出解释）
还有其他选择吗？