《同花顺面试》专题

我使用的是spark 2.4.7和spark-snowflake 2.8.4，以及snowflake jdbc 3.12.17。我在Mac OS X Big Sur上。这发生在我升级到大苏尔之后，尽管我不确定这是否有关系。 我试过： 将bouncy castle提供程序作为包依赖项添加到我的配置中 检查是否指向Java 8（它确实指向） 重新安装java 8（使用homebrew和adoptope

我是spark新手，有一个简单的spark应用程序，使用spark SQL/hiveContext： 从hive表中选择数据（10亿行） 做一些过滤，聚合，包括row_number窗口函数来选择第一行，分组，计数（）和最大（）等。 将结果写入HBase（数亿行） 我提交的作业运行它在纱线集群（100个执行者），它很慢，当我在火花UI中查看DAG可视化时，似乎只有蜂巢表扫描任务并行运行，其余的步骤#

想象一下下面的代码： 如何定义myUdf的返回类型，以便查看代码的人立即知道它返回了一个Double？

我使用的是datastax提供的spark-cassandra-connector 1.1.0。我注意到了interining问题，我不知道为什么会发生这样的事情：当我广播cassandra connector并试图在执行程序上使用它时，我重复了异常，这表明我的配置无效，无法在0.0.0连接到cassandra。 示例StackTrace：

无法识别数值“ABC_0011O00001Y31VPQAI” 检查表DDL，发现只有3列定义为NUMBER，而rest定义为VARCHAR。 我检查了SELECT查询，在这些NUMBER Datatype列中没有找到任何字符串值。我还尝试在所有Varchar列中搜索值'ABC_0011O00001Y31VPQAI'，但没有找到任何 我知道一件事，雪花并不总是显示正确的错误。我是不是漏掉了什么？有什

我需要使用JAVA API从莲花笔记发送/提取电子邮件。我正在使用 JDK 11（没有其他选择） 但当我尝试创建会话时，出现了一个问题： 我有以下错误： Lotus Notes与JDK 11不兼容吗？ 使它正常工作的快速方法是什么？

代码如下：

实现类似 “花瓣” 主页的抽屉效果。向下滚动列表拉出大图展示，向上滚动隐藏大图展示。 该代码实现了两种效果。第一种效果是：视图刚加载时，view1隐藏在视图的顶部，当往下拖动scrollView时，view1才会出现，继续往下拖动scrollView，view1会随着列表的拖动而移动。当再次往下拖动ScrollView时，View1隐藏。见效果图1。第二种效果跟第一种效果差不多，只不过要隐藏Vie

from turtle import * circle(40,step = 12) done

页面加载效果

我理解二叉树可以通过以下方式轻松实现： 我还想出了一些遍历的方法： 但是，我给出了这个起始文件，其中树数据是三个数组:key[]、left[]和right[]，所以key[]元素是节点的数据，left和right元素是第i个节点的左子节点和右子节点的索引，所以节点根是keys[0]，左子节点keys[left[0]]和keys[right[0]。 我不确定如何（或者是否需要）使用Node和Bina

问题内容： 如何在angularjs量角器茉莉花测试中查看console.log输出？截至目前，浏览器自身关闭速度过快。 更多信息-我正在使用angularjs教程，步骤8。我试图将e2e测试更改为量角器。我正在使用的量角器配置文件基于％appdata％\ npm \ node_modules \ protractor \ referenceConf.js。在配置文件引用的js规范文件中，我有co

问题内容： 我的控制器具有如下代码： 在我的单元测试中，我正在做这样的事情： 现在在测试中，我正在检查是否调用了服务，并且data1，data2是否未定义。 我的问题是，这是工作的罚款，直到我取代与q.all控制器和测试我个人的服务电话与。使用q.all和（也尝试使用），两个测试均失败，并显示以下错误： 达到10个$ digest（）迭代。流产！ 如果我删除了，那么承诺永远不会得到解决，而测试失败

我正在编写一个库，它应该在子进程中执行一个程序，捕获输出，并以逐行（字符串向量）的方式使输出可用。有一个用于STDOUT的向量，一个用于STDERR，还有一个用于“STDCOMBINED”，即所有输出按程序打印的顺序。子进程通过两个管道连接到父进程。一根用于标准输出，一根用于标准输出。在父进程中，我从管道的读取端读取，在子进程中，我将STDOUT/STDERR插入管道的写入端。 我的问题是：我想捕

问题内容： 我有大量数据，并且想要调用缓慢但干净的方法，而不是调用带有第一个结果的副作用的快速方法。我对中间结果不感兴趣，所以我不想收集它们。 明显的解决方案是创建并行流，进行慢速调用，再次使流顺序进行，然后进行快速调用。问题是，所有代码都在单个线程中执行，没有实际的并行性。 示例代码： 如果我删除，代码将按预期执行，但是很明显，非并行操作将在多个线程中调用。 您能推荐一些有关这种行为的参考，或者