我有一个FastAPI GET端点,它返回大量JSON数据(~160,000行和45列)。毫不奇怪,使用json.dumps()返回数据的速度非常慢。我首先使用json.loads()从文件中读取数据,然后根据输入的参数对其进行过滤。是否有比使用return data更快地将数据返回给用户的方法?在目前的状态下,这需要近一分钟的时间。
我的代码当前如下所示:
# helper function to parse parquet file (where data is stored)
def parse_parquet(file_path):
df = pd.read_parquet(f
我试图保存我的数据文件aa拼板文件与一个分区,每天。所以试着使用日期列。但是,我希望每个分区都编写一个文件,所以使用repartition($"date"),但是仍然会得到错误:
这个错误"cannot resolve symbol repartition"和"value $ is not a member of stringContext"当我使用,
DF.repartition($"date")
.write
.mode("append")
.partitionBy("date")
在将拼图格式的数据从Snowflake卸载到s3之后,我创建了一个具有等效snowflake模式的Hive表,并将s3作为外部位置,但我得到以下错误:
Failed with exception java.io.IOException:org.apache.parquet.io.ParquetDecodingException: Can not read value at 0 in block -1
看起来Snowflake卸载spark作业不支持旧格式。此问题在中有描述。
雪花模式:
create or replace TABLE table_name cluster by ( COL_1,
var id = JSON.stringify(record.dynamodb.NewImage.id.N); //returns a number as a string like "42"
var id = Number(JSON.stringify(record.dynamodb.NewImage.id.N)); //returns NaN
我尝试过parseInt、parseFloat等,但我不知道为什么不能将Stringify返回的字符串解析为一个数字。我该如何转换?
我正在尝试将Databricks (Azure上的存储)中的现有表转换为Delta。根据提供的信息,这非常简单,我编写了两个sql语句来实现这一点:
convert to delta default.tableName
convert to delta parquet.`dbfs:/path/to/storage/`
这些语句根据输出消息运行OK。但是,当我尝试对表执行desc操作时,我发现Provider仅为parquet。为了验证,我对表中的一些记录运行了delete操作,这给出了错误:
A transaction log for Databricks Delta was found at
为了测试雅典娜的查询,我已经加载了一个S3文件。
将文件上传到S3后,我使用S3选择查询来检查数据。
示例:
Status
Successfully returned 5 records in 460 ms
Bytes returned: 3278 B
{
"test_date":1467936000
}
我使用这一个拼花文件使用以下查询创建表
CREATE EXTERNAL TABLE `test_table`(
`test_date` timestamp)
ROW FORMAT SERDE
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.pa
我正在尝试运行亚马逊DynamoDB的示例项目。
由于某种原因,它在文件夹中的任何位置都没有DynamoDB.h文件,并且它试图在源代码中包含一个DynamoDB.h文件,因此我收到一个错误消息,指出DynamoDB.h未找到
我试着在github上查找DynamoDB.h,但也没有找到。
还有谁有这个问题吗?
This is the download link I'm using:
https://github.com/awslabs/aws-sdk-ios-samples
我想模拟实用程序函数dynamoDBStatusWrite,这样当我的spark程序运行时,它就不会命中DynamoDB。
下面是我的模拟和测试用例
class FileConversion1Test extends FlatSpec with MockitoSugar with Matchers with ArgumentMatchersSugar with SparkSessionTestWrapper {
"File Conversion" should "convert the file to" in {
val utility = moc