小编lea*_*ner的帖子

我正在尝试找出我在 Databricks 中使用的 python 版本。

为了找出我尝试过的

import sys
print(sys.version)

我得到的输出为3.7.3

但是，当我转到 Cluster --> SparkUI --> Environment 时

我看到集群 Python 版本是2。

这是指哪个版本？

当我尝试跑步时

%sh python --version

我仍然得到 Python 3.7.3

每个工作节点/驱动节点可以有不同的 python 版本吗？

注意：我使用的设置有 1 个工作节点和 1 个驱动程序节点（总共 2 个节点具有相同的规格），Databricks 运行时版本为 6.5 ML

我正在将事实表和维度表从 SQL Server 导入到 Azure Data Lake Gen 2。

如果我要整理表格以创建对在 Azure Databricks 上运行 ML 模型有用的数据集，我应该将数据保存为“Parquet”还是“Delta”？

存储为 parquet 和 delta 有什么区别？

我第一次使用 d3.nest() 函数试图在 d3 中绘制一个等值线。现在，当我嵌套年份和国家/地区时，我看到国家（如 $AUS）和年份（如 1960 美元）都附加了“$”符号。那么，是否需要将数组作为 dataByCountryAndyear['$AUS'] 访问？

我读了这篇文章：

在这个 d3.js 日历视图中包含 json？

似乎在 d3 v4 中会出现这种行为，但是我想了解在这种情况下使用键访问对象的正确方法是什么。

function ready(error, country_data, lfpr_data) {

  // converting strings to numbers where necessary
  lfpr_data.forEach(d => {
        d.year = +d.year
        d.female_lfpr = +d.female_lfpr;
        d.male_lfpr = +d.male_lfpr;
  });

  // nesting by country and year i.e for each country all years beneath it
  var dataByCountryByYear = d3.nest()
      .key(function(d) { return d.country; })
      .key(function(d) { return d.year; })
      .map(lfpr_data); 

  console.log(dataByCountryByYear['$AUS'])

  country_data.features.forEach(each_country => { 
    each_country.properties.years = dataByCountryByYear[each_country.id] …

我正在尝试grep查找另一个文件中不存在的文件中的单词

grep -v -w -i -r -f "dont_use_words.txt" "list_of_words.txt" >> inverse_match_words.txt


uniq -c -i inverse_match_words.txt | sort -nr

但我在uniq命令中得到重复的值。为什么这样？

我想知道这是否可能是因为grep字符串之间存在差异，例如，在“GIRLAAA”、“AAABOY”、“GIRLAAABOY”中找到“AAA”，因此，我最终得到了重复项。

当我这样做时，grep -F "AAA"它们都会被返回。

如果有人能帮助我解决这个问题，我将不胜感激。我是 Linux 操作系统的新手。