小编Ols*_*nsk的帖子

我目前正在运行CentOs的服务器上配置hadoop .当我运行start-dfs.sh或时stop-dfs.sh,我收到以下错误:

WARN util.NativeCodeLoader:无法为您的平台加载native-hadoop库...使用适用的builtin-java类

我正在运行Hadoop 2.2.0.

在线搜索提出了这个链接:http://balanceandbreath.blogspot.ca/2013/01/utilnativecodeloader-unable-to-load.html

但是,/native/hadoop 2.x上的目录内容似乎不同,所以我不知道该怎么做.

我还在这两个环境变量中添加了hadoop-env.sh:

export HADOOP_OPTS ="$ HADOOP_OPTS -Djava.library.path =/usr/local/hadoop/lib /"

export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR ="/ usr/local/hadoop/lib/native /"

有任何想法吗？

我的问题与我试图用滚动条进行的自定义分页形式有关,如果你首先考虑在老虎机中实现的滚动视图的类型,这更容易可视化.

所以说我的UIScrollView的宽度为100像素.假设它包含3个内部视图,每个视图的宽度为30个像素,使得它们以3个像素的宽度分隔.我想要实现的分页类型是每个页面是我的一个视图(30个像素),而不是滚动视图的整个宽度.

我知道通常情况下,如果视图占用滚动视图的整个宽度,并且启用了分页,则一切正常.但是,在我的自定义分页中,我还希望滚动视图中的周围视图也可见.

我该怎么做？

有没有办法为两个不同的类定义相同的隐式排序？

我尝试沿着以下几行做一些事情,但它没有检测到排序.

abstract class Common
case class A extends Common
case class B extends Common

implicit val KeyOrdering = new Ordering[Common] {
    override def compare(x: Common, y: Common): Int = {
      x.toString.compareTo(y.toString)
   }
}

我无法从objective-c访问我的swift扩展.

我在.swift文件中有以下代码:

extension NSDictionary {
    func dictionaryAsJsonString() -> NSString {
        var err: NSError?
        var data = NSJSONSerialization.dataWithJSONObject(self, options: NSJSONWritingOptions.PrettyPrinted, error: &err)
        var string = NSString(data: data, encoding: NSUTF8StringEncoding)
        return string
    }
}

我希望能够在我的.m文件中执行以下操作:

[dictionary dictionaryAsJsonString];

但它找不到我的方法,也没有自动完成.

我知道我的导入工作正常,因为我能够访问我的其他swift对象.

我正在运行Hadoop作业,在我的yarn-site.xml文件中,我有以下配置:

    <property>
            <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
            <value>2048</value>
    </property>
    <property>
            <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
            <value>4096</value>
    </property>

但是,我偶尔会遇到以下错误:

Container [pid=63375,containerID=container_1388158490598_0001_01_000003] is running beyond physical memory limits. Current usage: 2.0 GB of 2 GB physical memory used; 2.8 GB of 4.2 GB virtual memory used. Killing container.

我发现通过增加yarn.scheduler.minimum-allocation-mb,为容器分配的物理内存会增加.但是,我并不总是希望为我的容器分配4GB,并且认为通过明确指定最大大小,我可以解决这个问题.我意识到Hadoop无法确定在映射器运行之前需要为容器分配多少内存,所以如果需要额外内存,我应该如何为容器分配更多内存？

自从我在 Ubuntu 机器上安装了 docker 以来，我一直在使用它所公布的 mDNS 地址时遇到问题。

为了让我在不知道 IP 的情况下 ssh 进入我的盒子，我需要使用<hostname>.local，我需要将其解析为 eth0 接口。在我配置 docker 之前，这一直在进行。

我将 /etc/docker/daemon.json 设置为：

{
"bip": "192.168.254.1/24"
}

我通过以下简单命令启动 docker 守护进程：sudo service docker start。我确认适当的 docker 桥（接口 docker0）和防火墙（ip 表）符合预期。我的所有服务都按预期相互通信。

当我跑步时ifconfig，我看到docker0广告192.168.254.1和eth0广告10.14.146.62。

当我ping <hostname>.local从 ubuntu 机器内 ping 时，它解析为10.14.146.62. 对于同一网络上的其他机器也是如此。

然而，一段时间（30 分钟）后，会发生以下情况：

1. ping <hostname>.local开始返回未知主机
2. 通告的地址（同一网络上的其他计算机在尝试 ping<hostname>解析时看到的地址）解析为 192.168.254.1.

解决此问题的唯一方法（暂时）是：

1. 停止 docker 守护进程
2. 重新启动 avahi 守护进程
3. 启动docker守护进程

<hostname>.local这让我回到了内部和外部都决心 …

我试图在 Jupyter 笔记本中水平显示几个 pandas 数据帧，但遇到了样式器的 HTML 格式不正确的情况。

我有以下代码片段：

import numpy as np
import pandas as pd
from IPython.display import display, HTML

def display_multi_table(table_list, with_display):
    if with_display:
      for t in table_list: display(t)
    return HTML(
        '<table><tr style="background-color:white;">' + 
        ''.join(['<td style="height:300px;width:300px">' + table.render() + '</td>' for table in table_list]) +
        '</tr></table>'
    )

d = dict([(f"column_{i}", np.random.rand(5)) for i in range(3)])
tables = [pd.DataFrame(d).style.set_caption("Title") for i in range(3)]

以下调用：

display_multi_table(tables, False)

结果如下：

以下调用：

display_multi_table(tables, True)

结果如下：

我的目标：无需调用即可实现第二个屏幕截图底部的输出display。

我尝试过/检查过的事情：

• 如果我不设置 pandas 数据框的样式，并且仅调用.to_html() …