当我保存一个用partitionBy分区的数据,然后读取它时,它将被读入多少个分区?我用下面的脚本来理解这种行为,但这对我来说毫无意义
我有一台八芯机器
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
import random
def f(num_key):
data1 = [(i,random.randint(1,5),random.randint(1,5)) for t in range(2) for i in range(num_key)]
df1=spark
关于将2D数组转换为1D数组有很多问题,但我正在尝试相反的方法。我正在尝试将一个字符串划分为恒定长度的子串,并将它们存放在一个二维数组中。这个2D矩阵的每一行都应该包含初始字符串的一个子串,并且如果每一行都要连续读取和连接,则应该再现初始字符串。
我几乎让它工作了,但由于某种原因,我丢失了初始字符串(Bin)的第一个子串(partitions -- length 8*blockSize):
int main (void){
char* bin = "00011101010000100001111101001101000010110000111100000010000111110
如何多线程此代码:
-- k: length of partition desired
-- n: number to make partitions from
integer_partitions :: Int -> Int -> [[Int]]
integer_partitions 0 _ = []
integer_partitions 1 n = [[n]]
integer_partitions k n =
do x <- [1..n - k + 1]
map (x:) (integer_partitions (k - 1) (n - x))
intege
我使用这个函数将我的数据表拆分成更小的数据表,而克隆的行总是空的,为什么?
public static List<DataTable> SplitDataTable(DataTable originalTable, int batchSize)
{
List<DataTable> partitions = new List<DataTable>();
int i=0;
foreach (DataRow row in originalTable.Rows)
{
int cell = i / batchSize;
我拿到了ConcurrentModificationException,不知道为什么。我知道,尝试迭代使用for循环的列表并删除循环块中的元素是个坏主意,可以抛出这样的异常,但在我的情况下,我不知道如何修复它。
private static final List<Integer> originalList = new ArrayList<>();
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
originalLis
我的递归程序在计算整数的整数分区数时遇到了一些问题。
下面是我写的内容:
def p(k, n):
if k > n:
return 0
if k == 1:
return 1
else:
return (p(k+1, n) + p(k, n-k))
def partitions(n):
ans = 1
for k in range(1, n/2):
ans += p(k, n-k)
return ans
这个算法是从维基百科的文章中实现的。下面是我的程序对前几个整数的输出:
我希望对初始数组(dF)进行分区,并根据宽度级别方法迭代地对所获得的分区执行同样的操作。从初始数组(dF)开始,如果满足两个数组的某个条件(请参见下面的partition_array_(dF, intIter, listMed);这将生成2个ints数组),则将获得两个数组,并对每个获得的分区(就宽度级别而言)重复处理,直到该内部条件不再满足为止,然后我想返回获得的分区的最后一个级别。
分区是根据一个值int完成的,该值是从另一个ints intIter数组中迭代选择的。我的迭代方法如下所示:
public ArrayList<List<Integer>> parti
我尝试跳过/proc/partitions文件中以/dev/raw开头的所有设备,并将其他设备存储到一个数组中。所以我有一段代码,比如:
sub get_proc_partitions {
my ($self, $device_name) = @_;
my @partitions;
open(PART, "/proc/partitions") || die "can't open /proc/partitions: $!";
while (<PART>) {
my @field = split
我正在编写一个程序,只计算使用不同部分的数字的分区。我使用自下而上的方法来进行动态编程,从以前获得的分区列表中生成分区列表。我认为我的程序运行正确,因为我已经测试了一些输入,并通过OEIS进行了验证。但是对于n>15来说,这是非常慢的。我认为我的算法目前在O(n^3)以北有一个复杂性,但我想不出更好的方法来实现它。有人能帮上忙吗?
# Logic - The partition of a number 'n', will be 1 + the partition of 'n-1', 2 + the partition of 'n-2', a
我有下面的yaml文件,我需要在bash脚本中从这个yaml文件中获取输入
Database: backup
Table: mytable
Partitions: P10,P11,P12
我试过这样做,但出错了
#!/bin/bash
Database=yq e '.Database' t_partitions.yaml
Table=yq e '.Table' t_partitions.yaml
Partitions=yq e '.Partitions' t_partitions.yaml
mysql -u r
我目前正在使用Ubuntu 20的磁盘上的gat所有分区的项目中。
def get_partitions():
"""
This function returns a list of partition objects.
"""
partitions = []
for line in open('/proc/partitions'):
if line.startswith('major'):
continue
field
我试图为一个数字生成整数分区,但是偶然发现了,它看起来非常简洁和优雅:
def partitions(n):
# base case of recursion: zero is the sum of the empty list
if n == 0:
yield []
return
# modify partitions of n-1 to form partitions of n
for p in partitions(n-1):
yield [1] + p
if p and (len(p) &
我有一个递归算法,它生成一个作为参数的数字的所有组合。它还可以基于'k‘进行分区,这也可以作为参数给出。只要我们有较小的数字作为输入,它就能正常工作。但是随着‘n’的增加,计算结果需要更多的时间和空间。
是否可以给出“x”作为输入,以便算法只返回数字的x分区,而不是全部。下面是我正在寻找的例子:
投入:
n = 10,
k = 4, partition n into 'k'parts
x = 2, number of partitions required
m = 4, maximum number in the partition
产出:
4,2,2,2
我们有一个代码来获取kafka topic的消费者的一些详细信息。下面的代码展示了如何获取分区和相应的偏移量。我们需要的缺少的信息是客户组中分区的客户id/客户。我们有没有办法获得每个主题分区的消费者?
ArrayList<TopicPartition> partitions = new ArrayList<TopicPartition>();
ArrayList<OffsetAndMetadata> offsets = new ArrayList<OffsetAndMetadata>();
for (int i=0;i
我用的是spring 2.2.7-释放。当消费者准备使用消息并尝试使用ConsumerAwareRebalanceListener时,我试图捕捉该事件,但它不起作用。请建议一下。
@Component
public class ConsumerAwareRebalanceListenerImpl implements ConsumerAwareRebalanceListener {
public void ConsumerAwareRebalanceListenerImpl(){
System.out.println(" In ConsumerAwareRebalance
我正在尝试使用alpakka消费来自kafka的消息。我没有从akka参与者那里得到任何消费者已经停止的错误,但它没有消费任何消息。下面是我的代码
val consumerSettings = ConsumerSettings(GatewaySettings.DataPlatformKafkaConsumer.kafkaConsumer, new StringDeserializer, new StringDeserializer)
.withBootstrapServers(bootstrapServers)
.withGroupId(groupId)
.
我有下面的代码来对工资进行分组
# this is a sample to learn about shuffle partitions config property
def getDataFrame():
data = [('Eric', 'history', 4000), ('Adam', '\Economics', 3000), ('Angela', 'Science', 6000)]
dataDF = spark.createDataFrame(data, 'name S