我想了解是否有一种机制可以控制批处理大小从服务器发送到客户端。
我已经从和一个基本的F#客户机实现了python服务器。
作为测试,我添加了一个包含100万行的航班,我想将这些行发送回客户端。首先,客户端在以下GRPC异常下失败。
One or more errors occurred. (Status(StatusCode="ResourceExhausted", Detail="Received message exceeds the maximum configured message size."))
正如建议的那样,消息大小已经超出了。作为修复,我可以
最终,我的目标是用一个制作一个。
对于所有其他类型的Arrow数组,我可以使用静态方法来构造它,并传递ExtensionType作为它的第一个参数。但是,我看不到在DictionaryArray上使用DictionaryArray的方法,因为我需要传递它的,但是它需要零子级。
给定一个DicationaryArray a,并天真地使用它的from_buffers (假设字典在它的中,我很肯定它不是)会导致分段错误。
>>> import pyarrow as pa
>>> a = pa.array(["one", "two",
我使用从中的一些数据中编写文件。
有什么方法可以指定写入到拼花文件中的逻辑类型吗?
例如,在np.uint32中写入PyArrow列会导致拼花文件中的INT64列,而使用模块编写该列则会生成逻辑类型为UINT_32的INT32列(这就是我从PyArrow开始的行为)。
例如:
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
import fastparquet as fp
import numpy as np
df = pd.DataFrame.from_records(data=[(1, '
我在试着进口杂货。在导入过程中,我得到了以下错误:
File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pyarrow\plasma.py", line 27, in <module>
from pyarrow._plasma import (ObjectID, ObjectNotAvailable, # noqa
ModuleNotFoundError: No module named 'pyarrow._plasma'
pyarrow版本:“0.13.0”使用Windows 10
Linux
当我使用Pandas和Dask将同一张表保存到拼图中时,Pandas创建了一个4k文件,其中Dask创建了一个39M文件。 创建数据帧 import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
import dask.dataframe as dd
n = int(1e7)
df = pd.DataFrame({'col': ['a'*64]*n}) 用不同的方式保存它 # Pandas: 4k
df.to_parquet('example-pandas.parquet
我有以下python代码,我正尝试将其输出到基于时间戳的目录中。
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
import uuid
data = {'date': ['2018-03-04T14:12:15.653Z', '2018-03-03T14:12:15.653Z', '2018-03-02T14:12:15.653Z', '2018-03-05T14:12:15.653Z'],
'battl
将PyArrow表创建为pyarrow.Table.from_pydict(d),所有列都是字符串类型。
创建下面的架构对象,并将其用作pyarrow.Table.from_pydict(d, schema=s),会导致以下错误:
pyarrow.lib.ArrowTypeError: object of type <class 'str'> cannot be converted to int
是否有方法在从字典创建的表中设置列类型?上下文正在写入Parquet文件。在Pandas中,类似的方法是df.astype(schema).dtypes。
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schema
我现在是怎么做的:
class Foo
{
public int[] A { get { return (int[])a.Clone(); } }
private int[] a;
}
我认为它很糟糕,因为它创建了一个克隆,并在我访问它时进行强制转换。我知道我可以通过引入一个额外的变量来解决它,如下所示
var foo = new Foo();
// as soon as you have to access foo.A do this
int[] fooA = foo.A;
// use fooA instead of foo.A from now on
但它看起来还是很糟糕
我希望避免循环遍历PyArrow列的所有元素,并从unidecode包中应用unidecode函数,以便创建一个将被转换为PyArrow列的单元元素列表,因此我想知道PyArrow是否有一个更有效的函数,因为对于长度大于100万的列,这需要大量时间。我在查看PyArrow的“计算”包,但没有发现任何有用的东西。这就是我现在所做的:
from unidecode import unidecode
import pyarrow
import pyarrow.compute as pc
pc_value_counts = pc.value_counts(tmp_column)
value_co
如何获取ListView的值并在单击时显示该值?
我从mysql数据库中获取这些值。
public class SearchlistviewActivity extends Activity {
/** Called when the activity is first created. */
private ListView lv1;
private ArrayList<String> arr_sort= new ArrayList<String>();
int textlength=0;
private ArrayList&
在我的主体中,我也将这些数字存储在一组数组中,但是当我尝试将这个函数应用于一个数组时,我得到了这个错误D:\Documents\C++\bar_code\other.cpp|45|error:从'int‘到'int*’-fpermissive的转换无效
这是函数:
int addition(int numbers[])
{
int sum = 0;
for (int i = 0; i<=4; i++)
{
sum = sum + numbers[i];
}
return sum;
}
在这里我把它叫做
sumatoria = addition(nu
如何有效地从适当准备的pyarray.ListArray数组中初始化固定大小的numpy? documentation of pyarray.array表明嵌套的可迭代输入结构可以工作,但在实践中,如果外部可迭代是numpy数组,则不能工作: import numpy as np
import pyarrow as pa
n = 1000
w = 3
data = np.arange(n*w,dtype="i2").reshape(-1,w)
# this works:
pa.array(list(data),pa.list_(pa.int16(),w))
# this
我试图实现一个简单的函数,将一个数字添加到现有的数组中,但在以下代码中我得到了一个错误,一个异常恰好是在函数addArrayToNumber的行:"number+= NUMBERS_ARRAYi“。我不想捕捉异常,只想修复代码。
public class Main {
private static final int[] NUMBERS_ARRAY = {1, 2, 3, 4, 5};
public static final void main(String[] args) {
int x = addArrayToNumber(1);
System.out.pri