我已设法使用AWS CloudWatch日志代理将我的应用程序日志推送到AWS Cloudwatch.但ColudWatch Web控制台似乎没有提供允许您从中下载/导出日志数据的按钮.
我有什么想法可以实现这个目标？
我知道我可以使用Cypher在单个属性上创建一个唯一约束CREATE CONSTRAINT ON (p:Person) ASSERT p.name IS UNIQUE.但我想知道是否有可能创建一个涉及多个属性的唯一约束.如果是这样,怎么样？
我正在尝试将一些基于侦听器模式的API包装到Observable中.我的代码大致如下.
def myObservable = Observable.create({ aSubscriber ->
val listener = {event ->
aSubscriber.onNext(event);
}
existingEventSource.addListener(listener)
})
但是,当观察者调用subscription.unscribe()时,我希望我的observable立即从底层的existingEventSource中删除监听器.我怎么能实现这个目标？
我需要通过检查某个Web服务的条目来过滤observable发出的条目.正常的observable.filter运算符在这里不合适,因为它期望谓词函数同步返回判定,但在这种情况下,只能异步检索判定.
我可以通过以下代码进行转换,但我想知道是否有一些更好的运算符我可以用于这种情况.
someObservable.flatmap(function(entry) {
return Rx.Observable.fromNodeCallback(someAsynCheckFunc)(entry).map(function(verdict) {
return {
verdict: verdict,
entry: entry
};
});
}).filter(function(obj) {
return obj.verdict === true;
}).map(function(obj) {
return obj.entry;
});
我一直认为 Pandas 在对数据帧中的行进行索引时使用散列，以便进行诸如df.loc[some_label]is之类的操作O(1)。
然而，我今天才意识到事实并非如此，至少对于多索引数据帧而言。正如文档中指出的，“即使数据未排序，索引也能工作，但效率相当低（并显示 PerformanceWarning）”。我发现的一些文章似乎表明，对于多索引数据框，如果您调用了sort_index()数据框，Pandas 将使用基于二进制搜索的索引；否则，它只是线性扫描行。
我的问题是
sort_index()调用时是否使用二分搜索，否则是否使用线性扫描，就像多索引数据帧的情况一样？假设我在浏览器中加载了一个Jupyter笔记本.有可能以某种方式运行命令行ipython会话连接到与笔记本使用的相同的内核insance(即他们可以看到相同的变量集)？谢谢.
我正在尝试使用RxJS编写一个脚本来处理数百个日志文件,每个文件大约1GB.脚本的骨架看起来像
Rx.Observable.from(arrayOfLogFilePath)
.flatMap(function(logFilePath){
return Rx.Node.fromReadStream(logFilePath)
.filter(filterLogLine)
})
.groupBy(someGroupingFunc)
.map(someFurtherProcessing)
.subscribe(...)
代码有效,但请注意所有日志文件的过滤步骤将同时启动.但是,从文件系统IO性能的角度来看,最好一个接一个地处理一个文件(或者至少将并发限制为几个文件而不是同时打开所有数百个文件).在这方面,我如何以"功能反应方式"实施？
我曾想过调度程序,但无法弄清楚它在这里有什么用处.
我有以下代码片段
function func1(){
return makeReadbleStream1()
.pipe(transformA)
.pipe(transformB)
.pipe(transformC)
.pipe(X);
}
function func2(){
return makeReadbleStream2()
.pipe(transformA)
.pipe(transformB)
.pipe(transformC)
.pipe(Y);
}
函数1和函数2有一个共同的逻辑，就是经过A、B、C的变换。基于DRY的原理，我觉得把逻辑抽取成一个函数combinedTransformABC比较好。然而，在我看来，基于 transformA、B 和 C 来实现这个函数没有明显的方法，这样我就可以重构如下代码。
function func1(){
return makeReadbleStream1()
.pipe(combinedTranformABC)
.pipe(X);
}
function func2(){
return makeReadbleStream2()
.pipe(combinedTranformABC)
.pipe(Y);
}
任何的想法？
AWS Glue 书签文档 ( https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/monitor-continuations.html ) 似乎表明必须将transformation_ctx参数传递给书签的源、转换和接收操作工作。这反映在在该网页的示例代码，所有的的，其中调用create_dynamic_frame.from_catalog()，ApplyMapping.apply()并write_dynamic_frame.from_options()与被传递transformation_ctx的值。
我可以理解传递这样一个transformation_ctxtocreate_dynamic_frame.from_catalog()方法的意义，因为 AWS Glue 需要存储有关已在给定transformation_ctx键下的书签中读取的文件的信息。
但是，我不明白为什么这对于ApplyMapping.apply()和 等方法也是必要的write_dynamic_frame.from_options()。换句话说，这些操作需要存储在书签中的状态信息是什么？如果我不传递transformation_ctx给这些方法，这会导致什么问题？
我用来spark.read.parquet()读取镶木地板文件按分区组织的文件夹。f当分区名称以或结尾时，结果将是错误的d。显然，Spark 会将它们解释为数字而不是字符串。我创建了一个最小的测试用例，如下所示来重现该问题。
df = spark.createDataFrame([
('9q', 1),
('3k', 2),
('6f', 3),
('7f', 4),
('7d', 5),
],
schema='foo string, id integer'
)
df.write.partitionBy('foo').parquet('./tmp_parquet', mode='overwrite')
read_back_df = spark.read.parquet('./tmp_parquet')
read_back_df.show()
将会read_back_df是
+---+---+
| id|foo|
+---+---+
| 1| 9q|
| 4|7.0|
| 3|6.0|
| 2| 3k|
| 5|7.0|
+---+---+
注意分区6f/7f/7d变为6.0/7.0/7.0。
Spark版本是2.4.3。
无论错误的类型如何,srcObservable.retry()都将捕获srcObservable发出的错误并重新订阅srcObservable.但是,在某些情况下,只希望重试srcObservable发出的某种类型的错误.有没有办法在RxJs中整齐地这样做？