我需要从某个主题读取消息，对它们进行批处理并将批处理推送到外部系统。如果批次因任何原因失败，我需要再次使用同一组消息并重复该过程。因此，对于每个批次，每个分区的起始和终止偏移量都存储在数据库中。为了实现这一目标，我通过将分区分配给读取器来为每个分区创建一个 Kafka 消费者，根据之前存储的偏移量，消费者寻找该位置并开始读取。我已经关闭了自动提交，并且不提交来自消费者的偏移量。对于每个批次，我为每个分区创建一个新的使用者，从存储的最后一个偏移量读取消息并将其发布到外部系统。您是否发现在不提交偏移量的情况下消费消息以及跨批次使用相同的消费者组但在任何时候每个分区不会有多个消费者的任何问题？
我是一名实习生，我的任务是在 Spark 集群上实现电话号码的快速搜索算法，使用tries（前缀树），并在几个此类尝试中执行诸如内部联接之类的操作
我设法让它工作于大约 500 万个数字（2 次尝试，每次 250 万个数字），我的任务是将其扩展到 10-2000 万个。但如果我尝试超越我得到的Java.outofmemory错误
现在我的方法是这样的我的代码， - 从spark数据库创建电话号码的数据框， - 使用collect()将250万个数字加载到python列表中的内存（JVM的内存）中 - 将该列表转换为trie - 清除列表 - 在 trie 中搜索要搜索的 number_to_be_searched - 如果找到则返回 true - 否则加载接下来的 250 万个数字，然后重复步骤 3，依此类推
from collections import defaultdict
class Trie:
# Implement a trie with insert, search.
def __init__(self):
self.root = defaultdict()
def insert(self, word):
current = self.root
for letter in word:
current = current.setdefault(letter, {})
current.setdefault("_end")
def search(self, word):
current = self.root
for letter in word: …我使用Python中APM的Gekko解决了优化问题。两个主要决策变量（DV）是大型数组。该问题已成功收敛，但是，我需要Excel工作表中这些表的结果才能进行进一步的工作。
示例变量名是's'。由于在其中创建的数组Gekko是GKVariable / Object变量类型，因此我不能简单地使用：
pd.DataFrame(s).to_csv(r'C:\Users\...\s.csv')
因为结果为数组的每个单元提供了模型中定义的每个变量的标签（即v1，v2等）
print 's'在内核中使用会显示优化结果中的数组编号，但格式会由于列数众多而不能保证每一行都是矩阵的新行。
是否存在另一种解决方案，仅复制DV的结果值，使其成为常规np.array变量而不是对象类型变量？对此开放任何想法。
我想清除所有示例 dag，以便我运行命令airflow initdb. 但是，在那之后我无法进入管理页面，因为出了点问题：
File "/data/software/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/flask_admin/menu.py", line 126, in is_accessible
return self._view.is_accessible()
File "/data/software/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/airflow/www/utils.py", line 93, in is_accessible
(not current_user.is_anonymous and current_user.is_superuser())
File "/data/software/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/airflow/contrib/auth/backends/password_auth.py", line 114, in is_superuser
return hasattr(self, 'user') and self.user.is_superuser()
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'is_superuser'
我尝试创建与以前相同的超级用户，但仍然出现相同的错误。
有什么想法如何解决吗？提前致谢。
我想用 Python 3.6.5 版安装 Anaconda。如果我安装 Anaconda3-5.2.0，它会安装 Python 3.5.1。哪里可以下载带有 Python 3.6.5 的 Anaconda。大数据脚本仅适用于 Anaconda Python 3.6.5。
当我运行“yarn start”时，我的index.html 文件中的manifest.json 链接工作正常，但是当我运行时，'python3 manage.py runserver'我在终端中得到的所有内容是：
Not Found: /manifest.json
"GET /manifest.json HTTP/1.1" 404 2234
我的所有静态链接和导入也会发生这种情况。我对 Django 和 React 以及整个编程都很陌生，所以我认为我只是错过了一些简单的东西，但我无法弄清楚。
我一直在尝试使用，但即使我进行编辑以指向我的目录{% load static %}，该链接也不起作用。我还尝试编辑and ，但我得到的只是终端中的语法错误。除此之外我一无所知。STATIC_URLsettings.pymanifest.jsonview.pyurls.py
前端/public/index.html
Not Found: /manifest.json
"GET /manifest.json HTTP/1.1" 404 2234
前端/urls.py
<html>
<head>
<title>WebProject</title>
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<meta charset="UTF-8">
<link rel="manifest" href="manifest.json"/>
</head>
<body style="background-color: #FAF0E6; font-family: Verdana; font-size: 40px;">
<div id="root"></div>
</body>
</html>
前端/views.py
from django.urls import path
from . import views
from django.conf.urls.static import static …我正在运行一个 Spark 快速启动应用程序：
/* SimpleApp.java */
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
public class SimpleApp {
public static void main(String[] args) {
String logFile = "/data/software/spark-2.4.4-bin-without-hadoop/README.md"; // Should be some file on your system
SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("Simple Application").getOrCreate();
Dataset<String> logData = spark.read().textFile(logFile).cache();
long numAs = logData.filter(s -> s.contains("a")).count();
long numBs = logData.filter(s -> s.contains("b")).count();
System.out.println("Lines with a: " + numAs + ", lines with b: " + numBs);
spark.stop();
}
}
正如官方文件所说，
# Package a JAR containing your application
$ mvn …说我有一个 df：
data=[('a', 1), ('a', 1),('b', 1),('a', 3),('b', 2),('c', 1),('a', 2),('b', 3),('a', 2)]
df=df=pd.DataFrame(data, columns=['project', 'duration'])
# Then I made an aggregation:
df_agg=df.groupby('project').agg({'duration': ['median', 'mean']}).reset_index()
Out[11]:
project duration
median mean
0 a 2 1.8
1 b 2 2.0
2 c 1 1.0
In [12]: df_agg.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 3 columns):
(project, ) 3 non-null object
(duration, median) 3 non-null int64
(duration, mean) 3 non-null float64
dtypes: float64(1), int64(1), object(1)
memory usage: 152.0+ …例如：
df_test=pd.DataFrame([('tokyo',123),('london',11),('sydney',22),('taiwan',33),('hongkong',23),('la', 32)], columns=['city','count'])
city count
0 tokyo 123
1 london 11
2 sydney 22
3 taiwan 33
4 hongkong 23
5 la 32
我希望它看起来像这样，因为行比列多，使其易于阅读。
city count city count
0 tokyo 123 taiwan 33
1 london 11 hongkong 23
2 sydney 22 la 32
我最近下载了Cloudera CDH 5.3,现在我需要访问HUE Web UI门户.当我提供属于Cloudera admin/admin的默认用户名和密码时,它无效.我现在无法登录HUE门户.有人可以帮忙吗？
python ×6
pandas ×2
airflow ×1
anaconda ×1
apache-kafka ×1
apache-spark ×1
cloudera-cdh ×1
gekko ×1
html ×1
hue ×1
java ×1
json ×1
maven ×1
pyspark ×1
python-2.7 ×1
python-3.x ×1
reactjs ×1